FIX-MCP

AI 에이전트는 FIX 메시지를 작성할 수 있습니다. 하지만 멈춘 세션을 복구하거나, NewOrderSingle을 검증하거나, 일정이 지연된 TWAP을 일시 중지할 수는 없습니다. FIX-MCP는 명시적인 MCP 도구, 승인 게이트, 감사 가능한 증거를 통해 이 세 가지 작업을 모두 수행할 수 있는 트레이딩 운영 두뇌를 제공합니다.

FIX-MCP는 AI 지원 트레이딩 운영을 위한 오픈 소스 전문 데모입니다. Claude, GPT, Gemini 및 모든 MCP 지원 에이전트에게 실제와 유사한 FIX, OMS, 참조 데이터, 거래소 및 알고리즘 사고를 진단하고 해결할 수 있는 제어된 도구 인터페이스를 제공하며, 인간 운영자가 승인 및 최종 제어 권한을 유지합니다.

이 데모는 시뮬레이션된 브로커-딜러 환경에서 실행됩니다. 이 제품의 핵심 논지는 다음과 같습니다. MCP는 LLM이 데스크에 대한 마법 같고 무제한적인 접근 권한을 부여하지 않으면서도 실제 운영 시스템과 협업할 수 있도록 하는 올바른 인터페이스입니다.

포함된 기능

• 22개의 MCP 도구: 세션 복구, 주문 분류, 참조 데이터 업데이트, 거래소 상태, 알고리즘 관리, 시나리오 점수 산정 및 추적 캡처용.

• 14개의 실제 데스크 시나리오: 오전 02:05 ET 새벽 시작부터 오후 16:32 ET 장 마감 후 다크 풀 장애까지 포함.

• 인간 주도 워크플로우: 조사, 워크북 승인, 승인된 복구 실행, 그리고 기준 경로가 이해된 후에만 스트레스 테스트 수행.

• 미션 컨트롤 대시보드: 사례 요약, 워크북, 운영자 레일, 추적, FIX 와이어, 터미널, 수동 런북 및 코파일럿 패널 포함.

• 프로덕션 수준 스택: Python MCP 서버, REST API, Next.js 콘솔, PostgreSQL 16, Redis 7, Docker Compose 및 비동기 FIX TCP 커넥터 스캐폴딩.

AI 제어 모델

• 시스템 프롬프트: src/fix_mcp/prompts/trading_ops.py는 MCP 클라이언트에 fix://prompts/trading-ops로 노출됩니다. 웹 콘솔은 이를 src/store/prompts.ts에 미러링합니다.

• 모델 구성: 미션 컨트롤 코파일럿은 현재 서버 측 OPENROUTER_API_KEY 또는 코파일럿 패널에서 사용자가 제공한 키를 통해 OpenRouter의 openai/gpt-5.4를 호출합니다.

• 에이전트 프레임워크: 이 저장소는 LangChain이나 LangGraph를 사용하지 않습니다. 제어 경계는 MCP 도구, MCP 리소스, MCP 프롬프트, FastAPI 및 Next.js 운영자 콘솔입니다.

• 환각 제어: 시나리오 사실은 JSON 픽스처와 라이브 엔진 상태에서 가져오며, 작업은 유형이 지정된 MCP 도구를 통하고, 프로덕션과 유사한 단계는 인간의 승인이 필요하며, 모든 도구 호출은 추적(Trace)에서 볼 수 있습니다.

• 데모 경계: 포함된 환경은 시뮬레이션입니다. 공개 데모를 실제 FIX, OMS, 참조 데이터 또는 모니터링 시스템에 연결하지 마십시오.

모델, 프롬프트, LangChain/LangGraph 및 근거 질문에 대한 데모용 답변은 시스템 프롬프트, 모델 및 가드레일을 참조하십시오.

대상 사용자

주요 워크스루 — 오전 02:05 ET BATS 시작

데스크가 bats_startup_0200을 로드합니다.

사고: 상대방은 시퀀스 2450을 예상하지만 세션이 1로 재설정되어 BATS 로그온이 거부됩니다. 8개의 야간 GTC 주문이 차단되고, 연장 시간 참조 데이터에서 2개의 ETF 심볼이 누락되었으며, IEX는 대체 수단으로 정상 상태입니다.

운영자가 코파일럿에게 조사를 요청합니다. 에이전트는 MCP 도구를 사용합니다:

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

에이전트가 복구 워크북을 제안합니다:

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

인간이 워크북을 승인합니다. 에이전트 실행(Agent Run)은 승인된 경로만 실행합니다:

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

그 후에야 운영자는 **스트레스 랩(Stress Lab)**을 사용하여 시퀀스 간격 이벤트를 주입하고 시스템이 일시 중지, 재분류, 복구, 재개 및 추적 기록을 수행함을 증명합니다.

이것이 운영 패턴입니다: 기준 먼저, 압력 테스트 나중, 증거는 항상.

빠른 시작

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

**http://localhost:3000**을 엽니다.

henry / henry, admin / admin으로 로그인하거나 **데모 모드(Demo Mode)**를 클릭하십시오.

Docker 데모를 위해 호스트에 Node나 Python이 필요하지 않습니다.

Python 개발

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

다른 터미널에서:

npm install
npm run dev

Next.js 콘솔은 BACKEND_URL을 읽으며, 기본값은 http://127.0.0.1:8000입니다.

MCP 클라이언트 구성

Python 진입점을 실행할 수 있는 로컬 MCP 클라이언트의 경우:

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

HTTP 지원 MCP 클라이언트/프록시의 경우:

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

데모 vs 프로덕션

전문적인 작업은 통합 계층입니다: 동일한 MCP 인터페이스와 트레이딩 운영 지식을 기업의 실제 로그, OMS, 참조 데이터, 모니터링 및 승인 워크플로우에 연결하는 것입니다.

문서

• 시스템 프롬프트, 모델 및 가드레일

• 시나리오 카탈로그

• 아키텍처

• 프로덕션 통합 노트

• 운영자 데모 흐름

• Remotion 데모 스크립트

연락처

henryurlo@gmail.com

라이선스

MIT. LICENSE를 참조하십시오.