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.

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