FIX-MCP

AIエージェントはFIXメッセージを作成できます。しかし、スタックしたセッションの復旧、NewOrderSingleの検証、またはスケジュールから遅延しているTWAPの一時停止はできません。FIX-MCPは、明示的なMCPツール、承認ゲート、および監査可能な証拠を通じて、これら3つすべてを実行するためのトレーディング運用上の「脳」をエージェントに提供します。

FIX-MCPは、AI支援型トレーディング運用のためのオープンソースのプロフェッショナル向けデモです。Claude、GPT、Gemini、およびMCP対応エージェントに対し、FIX、OMS、参照データ、取引所、アルゴリズムに関する現実的なインシデントを診断・解決するための制御されたツールインターフェースを提供します。その間、人間のオペレーターは承認と最終的な制御の責任を保持します。

このデモは、シミュレートされたブローカー・ディーラー環境で実行されます。製品のコンセプトはより広範です。つまり、MCPは、LLMにデスクへの魔法のような無制限のアクセス権を与えることなく、実際の運用システムと連携させるための適切なインターフェースであるという考え方です。

含まれるもの

• 22種類のMCPツール: セッション修復、注文トリアージ、参照データの更新、取引所状態の管理、アルゴリズム管理、シナリオスコアリング、トレースキャプチャ用。

• 14種類の現実的なデスクシナリオ: 02:05 ETの早朝スタートアップから16:32 ETの引け後のダークプール障害までを網羅。

• 人間主導のワークフロー: 調査、ワークブックの承認、承認済み復旧の実行、そしてベースラインパスを理解した後のストレステスト。

• ミッションコントロールダッシュボード: ケース概要、ワークブック、オペレーターレール、トレース、FIXワイヤー、ターミナル、手動ランブック、コパイロットパネルを備えています。

• 本番環境を想定したスタック: Python MCPサーバー、REST API、Next.jsコンソール、PostgreSQL 16、Redis 7、Docker Compose、および非同期FIX TCPコネクタの足場。

AI制御モデル

• システムプロンプト: src/fix_mcp/prompts/trading_ops.py は、MCPクライアントに対して fix://prompts/trading-ops として公開されています。Webコンソールはこれを src/store/prompts.ts でミラーリングしています。

• モデル設定: ミッションコントロールのコパイロットは現在、サーバーサイドの OPENROUTER_API_KEY またはコパイロットパネルでユーザーが提供したキーを使用して、OpenRouter経由で openai/gpt-5.4 を呼び出します。

• エージェントフレームワーク: このリポジトリはLangChainやLangGraphを使用していません。制御境界は、MCPツール、MCPリソース、MCPプロンプト、FastAPI、およびNext.jsオペレーターコンソールです。

• ハルシネーション制御: シナリオの事実はJSONフィクスチャとライブエンジンの状態から取得され、アクションは型定義されたMCPツールを経由し、本番環境に近いステップには人間の承認が必要であり、すべてのツール呼び出しはトレースで可視化されます。

• デモの境界: 含まれている環境はシミュレーションです。公開デモをライブのFIX、OMS、参照データ、または監視システムに接続しないでください。

モデル、プロンプト、LangChain/LangGraph、およびグラウンディングに関するデモ向けの回答については、システムプロンプト、モデル、およびガードレールを参照してください。

対象読者

注目のウォークスルー — 02:05 ETのBATSスタートアップ

デスクは bats_startup_0200 を読み込みます。

インシデント: セッションが 1 にリセットされたにもかかわらず、相手方がシーケンス 2450 を期待しているため、BATSのログオンが拒否されます。8件のオーバーナイトGTC注文がブロックされ、2つのETFシンボルが時間外取引の参照データから欠落しており、IEXはフォールバックとして正常に動作しています。

オペレーターはコパイロットに調査を依頼します。エージェントはMCPツールを使用します：

list_scenarios       Scenario Loaded: bats_startup_0200
check_fix_sessions   BATS down; sequence mismatch detected
query_orders         ORDER QUERY — 14 order(s) found

エージェントは復旧ワークブックを提案します：

1. Check BATS session
2. Quantify blocked flow
3. Reconnect BATS
4. Reset BATS sequence if needed
5. Load missing ETF symbols
6. Validate orders released

人間がワークブックを承認します。エージェントの実行は、承認されたパスのみを実行します：

fix_session_issue    BATS reconnect released stuck orders
fix_session_issue    BATS reset_sequence accepted
load_ticker          BITO loaded
load_ticker          GBTC loaded
validate_orders      14 PASS, 0 FAIL

その後、オペレーターはストレスラボを使用してシーケンスギャップイベントを注入し、システムが一時停止、再トリアージ、復旧、再開し、トレースを記録することを確認します。

これが運用パターンです：まずはベースライン、次に圧力テスト、そして常に証拠を。

クイックスタート

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

http://localhost:3000 を開きます。

henry / henry、admin / admin でログインするか、Demo Mode をクリックします。

Dockerデモのためにホスト上でNodeやPythonをインストールする必要はありません。

Python開発

python -m pip install -e ".[dev]"
python -m fix_mcp.api

別のターミナルで：

npm install
npm run dev

Next.jsコンソールは BACKEND_URL を読み込み、デフォルトで http://127.0.0.1:8000 を使用します。

MCPクライアント設定

Pythonエントリーポイントを起動できるローカルMCPクライアントの場合：

{
  "mcpServers": {
    "fix-mcp": {
      "command": "fix-mcp"
    }
  }
}

HTTP対応のMCPクライアント/プロキシの場合：

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

デモと本番環境の違い

プロフェッショナルな作業は統合レイヤーにあります。つまり、同一のMCPインターフェースとトレーディング運用の知識を、企業の実際のログ、OMS、参照データ、監視、および承認ワークフローに接続することです。

ドキュメント

• システムプロンプト、モデル、およびガードレール

• シナリオカタログ

• アーキテクチャ

• 本番環境統合ノート

• オペレーターデモフロー

• Remotionデモスクリプト

連絡先

henryurlo@gmail.com

ライセンス

MIT。 LICENSE を参照してください。