対応環境: Claude Desktop | Claude Code | ChatGPT | GitHub Copilot | Cursor | VS Code | 各種MCPクライアント
AIエージェントに「このチャートが前回このような形だった時、どう動いた？」と尋ねれば、過去の類似事例のコホートと、その後の値動きの分布に基づいた正確な回答が得られます。
2,500万件以上のパターン埋め込み。10年分の履歴。19,000銘柄以上。ツール呼び出しは1回だけ。
> "What does NVDA's chart on 2024-08-05 1h look like historically?"
NVDA · 2024-08-05 · 1h — cohort of 500 historical analogs
(485 with realized 5-day returns)
Distribution at 5 days forward:
median: −1.3%
p10 ·· p90: −11.3% ·· +6.8% (80% empirical band)
win rate: 44%
cohort_score: 0.31 (modest)
Features that separated winners from losers:
+ credit_spread_state = tight
+ macro_state = bullish
+ pct_off_52w_low (further off)
− vol_regime = low
Summary: NVDA's 1-hour pattern on 2024-08-05 has 500 historical
analogs. The cohort's 5-day distribution is bearish-leaning
(median −1.3%, win rate 44%) — the historical record does NOT
show this pattern typically resolving bullish. Conditioning on
tight credit spreads and a bullish macro state would have
separated the outperformers within the cohort.これは予測ではなく、検索です。ハルシネーション（幻覚）による予測はありません。チェリーピッキングもありません。エージェントが引用できる客観的な記録のみを提供します。
pip install chartlibrary-mcpchart-library-1.1.1.mcpb 拡張ファイル（.mcpb）をダウンロードし、Claude Desktopで開くと自動的にインストールされます。
claude mcp add chart-library -- chartlibrary-mcpclaude_desktop_config.json に以下を追加してください：
{
"mcpServers": {
"chart-library": {
"command": "chartlibrary-mcp",
"env": {
"CHART_LIBRARY_API_KEY": "cl_your_key"
}
}
}
}.cursor/mcp.json または VS CodeのMCP設定に追加してください：
{
"servers": {
"chart-library": {
"command": "chartlibrary-mcp",
"env": {
"CHART_LIBRARY_API_KEY": "cl_your_key"
}
}
}
}プロジェクト内の .vscode/mcp.json に追加してください（このファイルはchart-libraryのリポジトリに既に含まれています）：
{
"servers": {
"chart-library": {
"command": "chartlibrary-mcp",
"env": {
"CHART_LIBRARY_API_KEY": "cl_your_key"
}
}
}
}プロジェクトを開くと、Copilot Chatが自動的にMCPサーバーを検出します。Copilot Chatで @mcp を使用してツールを呼び出してください。
ChatGPTはリモートHTTPエンドポイント経由でMCPサーバーに接続します。設定手順：
開発者モードを有効化: ChatGPTの 設定 > アプリ > 詳細設定 > 開発者モード に移動します（Pro、Plus、Business、Enterprise、またはEducationプランが必要です）
コネクタを作成: 「設定」>「コネクタ」で「作成」をクリックし、以下を入力します：
名前: Chart Library
説明: 過去のチャートパターン検索エンジン — 19,000銘柄以上、10年分のデータ、2,500万件以上のパターン
URL: https://chartlibrary.io/mcp
認証: 認証なし（APIキーを使用する場合はOAuth）
会話で使用: Plusメニューから「開発者モード」を選択し、Chart Libraryアプリを選んで「NVDAのチャートは過去どのような動きをしましたか？」のように質問してください。
注意:
https://chartlibrary.io/mcpのリモートエンドポイントはStreamable HTTPトランスポートを使用しています。SSEフォールバックが必要な場合はhttps://chartlibrary.io/mcp/sseを使用してください。
リモートHTTP接続をサポートするすべてのMCPクライアント向け：
https://chartlibrary.io/mcpこのエンドポイントはStreamable HTTPとSSEトランスポートの両方をサポートしており、ローカルインストールは不要です。
無料枠：1日200回まで、クレジットカード不要。 chartlibrary.io/developers でAPIキーを取得するか、キーなしで基本検索をご利用ください。
Related MCP server: TickerAPI
> get_exit_signal("TSLA")
Signal: HOLD (confidence: 72%)
Similar patterns that exited early: 3/10 would have avoided a drawdown
Similar patterns that held: 7/10 gained an additional +2.1% over 5 days
Recommendation: Pattern suggests continuation. No exit signal triggered.> get_sector_rotation()
Leaders (30-day relative strength):
1. XLK Technology +4.2%
2. XLY Cons. Disc. +3.1%
3. XLC Communication +2.8%
Laggards:
9. XLU Utilities -1.4%
10. XLP Cons. Staples -2.1%
11. XLRE Real Estate -3.3%
Regime: Risk-On (growth > defensives)> run_scenario("AMD", spy_change=-3.0)
When SPY fell ~3%, AMD historically:
Median move: -5.2%
Best case: +1.1%
Worst case: -11.4%
Positive: 18% of the time
AMD shows 1.7x beta to SPY downside moves.Chart Library 2.0では、22のレガシーツールを8つの構成可能なプリミティブに統合しました。cohort_id ハンドルを介してチェーン接続することで、kNNを再実行することなくサブ秒単位での絞り込みが可能です。
ツール | 機能 |
| エントリーポイント。ティッカーと日付から |
| コアプリミティブ。 チャートパターンの条件付き分布（p10/p25/p50/p75/p90 + キャリブレーション済みバンド + MAE/MFE + ヒット率 + 生存率）を、レジーム/セクター/流動性/イベントでフィルタリングして返します。1回の呼び出しで、従来の |
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| 保有銘柄全体のポートフォリオレベルの条件付き分布。分布の加重平均を算出し、テールリスクへの寄与度をランク付けします。 |
| 2.0の新機能。 軽量な（シンボル、日付）メタデータ取得 — セクター、時価総額、時点ごとのレジーム。ティッカーのコンテキストのみが必要な場合にフルkNNを回避します。 |
| エラー報告や改善提案。 |
これらのツールは、ハルシネーションによる「平均してこのパターンはX%のリターンがある」という主張を、実際の条件付きベースレートに置き換えます。詳細なループについては grounded-base-rates パターン を参照してください。
1. search("NVDA 2024-06-18") → cohort_id
2. cohort(cohort_id=..., filters={regime:{same_vix_bucket: true}})
→ conditional distribution
3. explain(cohort_id=..., style="filter_ranking") → which filter matters most
4. cohort(cohort_id=..., filters={...new filter...}) → refined distribution後方互換性のため、これら22のレガシーツール名はそのまま残されており、MCPアノテーションで deprecated とマークされています。これらは標準ツールに転送され、将来のメジャーリリースで削除される予定です。以下のマッピングに従って移行してください：
レガシー | 代替 |
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Chart Libraryは、膨大な過去のチャートパターンをインデックス化し、条件付き分布APIを通じて提供します。すべてのクエリはサンプルサイズ、パーセンタイル、キャリブレーション済みのフォワードリターンバンドを返します。ポイント予測は行いません。
エージェントが analyze_pattern("NVDA") を呼び出すと、サーバーは以下の処理を行います：
NVDAの現在のチャート状態の表現を構築
過去の類似パターンを検索
その後1、3、5、10日間で何が起きたかを調査
分布 + Claude Haikuによる平易な英語の要約を返す
結果：エージェントがハルシネーションや曖昧な表現をすることなく、「N件の類似した過去のパターンにおいて、5日間のリターンの中央値はX%でした（80%バンド [p10, p90]）」といった、事実に基づいた引用可能なステートメントを提示できます。
プラン | 1日あたりの呼び出し数 | 価格 |
Sandbox | 200 | 無料 |
Builder | 5,000 | $29/月 |
Scale | 50,000 | $99/月 |
chartlibrary.io/developers でキーを取得してください。
export CHART_LIBRARY_API_KEY=cl_your_keyChart Libraryは情報提供のみを目的として過去のパターンデータを提供しています。投資助言ではありません。
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Real SEC, 13F, insider, congress & macro data your AI agent can cite. Hosted MCP, 24 tools.
The financial MCP for AI agents - 90+ financial tables, SEC filings, signals, alt-data.
US stocks, ETFs, crypto → compact brief: patterns, S/R, regime + base rates vs baseline. Not advice.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/grahammccain/chart-library-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
