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FIX MCP Server

by henryurlo
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
TypeScript
Hybrid

FIX-MCP

Plattform zur Simulation des FIX-Protokolls für den Betrieb an Kapitalmärkten. KI-gestützter SRE-Copilot mit Echtzeit-Diagnose, Incident-Runbooks und MCP-Tool-Integration für das Management der Handelsinfrastruktur.

Schnelleinstieg

git clone https://github.com/henryurlo/fix-mcp-server.git
cd fix-mcp-server
docker compose up -d

Öffnen Sie http://localhost:3000.

Login: henry / henry (admin) · admin / admin · oder klicken Sie auf Demo Mode.

Dienst

URL

Funktion

Mission Control

http://localhost:3000

Elegantes Dashboard für den Handelsbetrieb mit Szenario-Lebenszyklus

REST API

http://localhost:8000

MCP-Tool-Dispatch, Systemstatus

MCP stdio

docker compose run

Für KI-Agenten via MCP-Protokoll

Kein Node oder Python auf Ihrem Host erforderlich — alles läuft in Containern.

Mission Control

Drei Reiter:

Reiter

Zweck

Mission Control

Live-Topologie, FIX-Heartbeat-Panel, Szenario-Auswahl + interaktives Terminal

Telemetry

Echtzeit-Metriken — Sparklines, Orderbuch, FX-Kurse

Scenario Library

Durchsuchen aller Szenarien nach Schweregrad/Schwierigkeit, Einsicht in Runbooks, Erfolgskriterien

Kern-Layout

┌──────────────────┬─────────────────────────────────────┐
│ Topology Graph   │ FIX Terminal                        │
│ (ecosystem)      │ fix-cli> show sessions              │
│                  │ fix-cli> query orders               │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Runbook Panel    │ MCP Audit Log                       │
│ (live steps)     │ [+ SRE Copilot slides in →]         │
└──────────────────┴─────────────────────────────────────┘

Szenarien

13 Trainingsszenarien, die einen vollständigen Handelstag (02:00–16:32 ET) abdecken. Jedes enthält:

  • Runbook — 4-6 Diagnose-/Reparaturschritte mit exakten MCP-Tool-Aufrufen

  • Erfolgskriterien — explizite Bedingungen, die als „gelöst“ definiert sind

  • Hinweise — Hauptprobleme, Bedeutungen von Flags, häufige Fehler

  • Schweregrad & Schwierigkeit — von Anfänger bis Fortgeschritten

Szenario

Schweregrad

Zeit

Dauer

morning_triage

Kritisch

06:15

25m

bats_startup_0200

Mittel

02:05

15m

predawn_adrs_0430

Mittel

04:35

15m

preopen_auction_0900

Hoch

09:02

20m

open_volatility_0930

Hoch

09:35

20m

venue_degradation_1030

Kritisch

10:32

30m

twap_slippage_1000

Hoch

10:05

20m

ssr_and_split_1130

Kritisch

11:34

35m

vwap_vol_spike_1130

Kritisch

11:35

25m

iex_recovery_1400

Mittel

14:03

15m

is_dark_failure_1415

Hoch

14:15

25m

eod_moc_1530

Hoch

15:31

20m

afterhours_dark_1630

Mittel

16:32

15m

MCP-Tools (22)

Kategorie

Tools

Diagnose

run_premarket_check, check_fix_sessions, check_ticker, query_orders, validate_orders, dump_session_state

Sitzungswiederherstellung

fix_session_issue, session_heartbeat, reset_sequence

Auftragsaktionen

send_order, cancel_replace, release_stuck_orders

Algo-Suite

send_algo_order, check_algo_status, modify_algo, cancel_algo

Referenz/Handelsplatz

update_ticker, load_ticker, update_venue_status, list_scenarios

KI-Copilot

Der SRE-Copilot ist FIX-fähig mit:

  • Vollständigen Entscheidungsbäumen für Sitzungsdiagnose, Auftragstriage und Algo-Management

  • Szenariospezifischer Kontextinjektion (Situation, Hauptprobleme, Flag-Bedeutungen, häufige Fehler, Erfolgskriterien)

  • Genehmigungs-Gates für Tool-Aufrufe bei irreversiblen Operationen

  • Prägnanter, umsetzbarer Ausgabe — quantitative Auswirkungen mit FIX-Nachrichtentypen

Architektur

┌──────────────────────────────────────────────┐
│              Mission Control (Next.js)       │
│          http://localhost:3000               │
└──────────────────────┬───────────────────────┘
                       │ REST proxy
┌──────────────────────▼───────────────────────┐
│              REST API                        │
│         http://localhost:8000                │
│  /api/status /api/orders /api/                │
│  /api/scenarios /api/scenario/{name}         │
│  /api/tool (POST) /api/reset (POST)          │
└──────────────────────┬───────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼───────────────────────┐
│        FIX Engine (Python)                   │
│  OMS · FIXSessionManager                     │
│  ReferenceDataStore · AlgoEngine             │
└──────────────────────┬───────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼───────────────────────┐
│  PostgreSQL (orders) · Redis (pub/sub)       │
└──────────────────────────────────────────────┘

Tech-Stack

  • Backend: Python 3.11, MCP SDK, asyncio, stdlib http.server

  • Frontend: Next.js 16, React 19, React Flow, Zustand 5, Tailwind CSS v4, lucide icons

  • Infrastruktur: PostgreSQL 16, Redis 7, Docker Compose

  • Protokoll: FIX 4.2 / 4.4 Simulation

  • KI: OpenRouter API (jedes kompatible Modell; Standard qwen/qwen3.6-plus)

MCP-Integration (externe Clients)

{
  "mcpServers": {
    "fix-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-remote@latest"],
      "env": { "MCP_URL": "http://localhost:8000/mcp" }
    }
  }
}

Entwicklung

# Backend (Python)
pip install -e .
python -m fix_mcp.api           # REST on :8000

# Frontend (Node)
npm install
npm run dev                     # Next.js on :3000

Der Next.js-Route-Handler liest BACKEND_URL — Standard ist http://127.0.0.1:8000 für die lokale Entwicklung.

Erstellt von Henry Urlo.

Install Server
F
license - not found
B
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/henryurlo/fix-mcp-server'

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