MCP-сервер Chart Library

Работает с: Claude Desktop | Claude Code | ChatGPT | GitHub Copilot | Cursor | VS Code | Любой MCP-клиент

Спросите своего ИИ-агента: «Что происходило с этим графиком в прошлый раз, когда он выглядел так?» — и получите реальный ответ, подкрепленный когортой исторических аналогов и откалиброванным распределением последующих событий.

Более 25 млн эмбеддингов паттернов. 10 лет истории. Более 19 тыс. акций. Один вызов инструмента.

> "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.

Это поиск по архиву, а не прогноз. Никаких галлюцинаций. Никакой предвзятости. Только эмпирические данные, на которые может ссылаться ваш агент.

Быстрый старт

pip install chartlibrary-mcp

Claude Desktop (установка в один клик)

Скачайте файл расширения chart-library-1.1.1.mcpb и откройте его в Claude Desktop для автоматической установки.

Claude Code

claude mcp add chart-library -- chartlibrary-mcp

Claude Desktop (вручную)

Добавьте в claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "chart-library": {
      "command": "chartlibrary-mcp",
      "env": {
        "CHART_LIBRARY_API_KEY": "cl_your_key"
      }
    }
  }
}

Cursor / VS Code

Добавьте в .cursor/mcp.json или в настройки MCP в VS Code:

{
  "servers": {
    "chart-library": {
      "command": "chartlibrary-mcp",
      "env": {
        "CHART_LIBRARY_API_KEY": "cl_your_key"
      }
    }
  }
}

GitHub Copilot (VS Code)

Добавьте в .vscode/mcp.json в вашем проекте (этот файл уже включен в репозитории chart-library):

{
  "servers": {
    "chart-library": {
      "command": "chartlibrary-mcp",
      "env": {
        "CHART_LIBRARY_API_KEY": "cl_your_key"
      }
    }
  }
}

Copilot Chat автоматически обнаружит MCP-сервер при открытии проекта. Используйте @mcp в Copilot Chat для вызова инструментов.

ChatGPT (режим разработчика)

ChatGPT подключается к MCP-серверам через удаленные HTTP-эндпоинты. Для настройки:

1. Включите режим разработчика: Перейдите в Настройки > Приложения > Дополнительные настройки > Режим разработчика (требуется план Pro, Plus, Business, Enterprise или Education).

2. Создайте коннектор: В разделе «Коннекторы» нажмите Создать и введите:

   • Имя: Chart Library

   • Описание: Поисковая система исторических графических паттернов — более 25 млн паттернов по 19 тыс. акций, 10 лет данных

   • URL: https://chartlibrary.io/mcp

   • Аутентификация: Без аутентификации (или OAuth, если используете API-ключ)

3. Используйте в диалогах: Выберите «Developer mode» в меню Plus, выберите приложение Chart Library и задавайте вопросы, например: «Как исторически выглядит график NVDA?»

Примечание: Удаленный эндпоинт https://chartlibrary.io/mcp использует потоковую передачу HTTP. Если вам нужен SSE-фоллбэк, используйте https://chartlibrary.io/mcp/sse.

Удаленный MCP-эндпоинт

Для любого MCP-клиента, поддерживающего удаленные HTTP-соединения:

https://chartlibrary.io/mcp

Этот эндпоинт поддерживает как потоковую передачу HTTP, так и SSE, локальная установка не требуется.

Бесплатный тариф: 200 вызовов в день, кредитная карта не требуется. Получите API-ключ на chartlibrary.io/developers или используйте базовый поиск без него.

Related MCP server: TickerAPI

Что ваш агент может с этим делать?

«Стоит ли мне беспокоиться о моей позиции по TSLA?»

> 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.

«Какие секторы сейчас показывают ротацию?»

> 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)

«Что произойдет с AMD, если SPY упадет на 3%?»

> 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.

8 канонических инструментов

Chart Library 2.0 объединяет 22 устаревших инструмента в 8 компонуемых примитивов. Связывайте их через дескрипторы cohort_id для уточнения данных за доли секунды без повторного запуска kNN.

Эти инструменты заменяют галлюцинации типа «в среднем этот паттерн дает X%» на реальные условные базовые ставки. См. паттерн grounded-base-rates для полного цикла.

Типичный рабочий процесс агента

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

Устаревшие инструменты (deprecated, все еще доступны)

Для обратной совместимости эти 22 названия инструментов остаются на месте и помечены как deprecated в аннотациях MCP. Они перенаправляют на канонический инструмент и будут удалены в будущих мажорных версиях. Мигрируйте согласно таблице ниже:

Как это работает

Chart Library индексирует большую библиотеку исторических графических паттернов и предоставляет их через API условного распределения. Каждый запрос возвращает размеры выборок, процентили и откалиброванные полосы форвардной доходности — никогда не точечный прогноз.

Когда ваш агент вызывает analyze_pattern("NVDA"), сервер:

1. Строит представление текущего состояния графика NVDA

2. Извлекает исторически похожие паттерны

3. Ищет, что происходило в течение следующих 1, 3, 5 и 10 дней

4. Возвращает распределение + резюме на обычном языке через Claude Haiku

Результат: фактические, готовые к цитированию утверждения, такие как «из N похожих исторических паттернов медианная 5-дневная доходность составила X% (80% полоса [p10, p90])», которые ваш агент может представить без галлюцинаций или уклонения от ответа.

API-ключ

Получите свой ключ на chartlibrary.io/developers.

export CHART_LIBRARY_API_KEY=cl_your_key

Ссылки

• Веб-сайт

• Документация API

• Портал разработчика

• Трекер режимов

• Python SDK | JavaScript SDK

Chart Library предоставляет исторические данные о паттернах в информационных целях. Не является финансовой консультацией.