FIX-MCP

AI-агенты могут писать FIX-сообщения. Они не могут восстановить зависшую сессию, проверить NewOrderSingle или приостановить TWAP, который отстает от графика. FIX-MCP дает им «мозг» для торговых операций, чтобы выполнять все три задачи с помощью явных инструментов MCP, шлюзов подтверждения и проверяемых доказательств.

FIX-MCP — это профессиональная демо-версия с открытым исходным кодом для AI-ассистированных торговых операций. Она предоставляет Claude, GPT, Gemini и любому агенту с поддержкой MCP контролируемую поверхность инструментов для диагностики и разрешения реалистичных инцидентов FIX, OMS, справочных данных, торговых площадок и алгоритмов, в то время как оператор-человек сохраняет ответственность за утверждение и окончательный контроль.

Демонстрация работает в среде симулированного брокера-дилера. Тезис продукта шире: MCP — это правильный интерфейс для того, чтобы позволить LLM работать с реальными операционными системами, не давая им магического, неограниченного доступа к рабочему месту.

Что включено

• 22 инструмента MCP для восстановления сессий, сортировки ордеров, обновления справочных данных, состояния площадок, управления алгоритмами, оценки сценариев и захвата трассировки.

• 14 реальных сценариев для торгового зала, охватывающих период от предрассветного запуска в 02:05 ET до сбоев в дарк-пулах после закрытия торгов в 16:32 ET.

• Рабочий процесс под руководством человека: расследование, утверждение рабочей книги, выполнение утвержденного восстановления, а затем стресс-тестирование только после понимания базового пути.

• Панель управления Mission Control с кратким описанием кейса, рабочей книгой, панелью оператора, трассировкой, FIX-каналом, терминалом, ручным руководством и панелью второго пилота.

• Стек производственного уровня: Python MCP-сервер, REST API, консоль Next.js, PostgreSQL 16, Redis 7, Docker Compose и каркас асинхронного TCP-коннектора FIX.

Модель управления AI

• Системный промпт: src/fix_mcp/prompts/trading_ops.py предоставляется клиентам MCP как fix://prompts/trading-ops. Веб-консоль дублирует его в src/store/prompts.ts.

• Конфигурация модели: второй пилот Mission Control в настоящее время вызывает openai/gpt-5.4 через OpenRouter, либо через серверный OPENROUTER_API_KEY, либо через ключ, предоставленный пользователем на панели Copilot.

• Агентский фреймворк: этот репозиторий не использует LangChain или LangGraph. Граница контроля — это инструменты MCP, ресурсы MCP, промпты MCP, FastAPI и консоль оператора Next.js.

• Контроль галлюцинаций: факты сценариев поступают из JSON-фиксаторов и состояния работающего движка; действия проходят через типизированные инструменты MCP; шаги производственного уровня требуют одобрения человека; каждый вызов инструмента виден в трассировке.

• Граница демо: включенная среда является симулированной. Не подключайте публичную демо-версию к реальным системам FIX, OMS, справочным данным или системам мониторинга.

См. Системный промпт, модель и защитные механизмы для получения ответов на вопросы о модели, промптах, LangChain/LangGraph и обосновании для демо-версии.

Для кого это

Рекомендуемое прохождение — запуск BATS в 02:05 ET

Торговый зал загружает bats_startup_0200.

Инцидент: Вход в BATS отклонен, потому что контрагент ожидает последовательность 2450, в то время как сессия была сброшена на 1. Восемь ночных GTC-ордеров заблокированы, два ETF-символа отсутствуют в справочных данных для расширенных часов, а IEX работает исправно в качестве резервного варианта.

Оператор просит второго пилота провести расследование. Агент использует инструменты MCP:

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

Агент предлагает рабочую книгу восстановления:

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

Человек утверждает рабочую книгу. Agent Run выполняет только утвержденный путь:

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

Затем, и только тогда, оператор использует Stress Lab, чтобы внедрить событие разрыва последовательности и доказать, что система приостанавливается, пересортировывает, восстанавливается, возобновляет работу и записывает трассировку.

Таков рабочий шаблон: сначала база, затем стресс-тест, доказательства всегда.

Быстрый старт

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

Откройте http://localhost:3000.

Войдите под henry / henry, admin / admin или нажмите Demo Mode.

Для Docker-демо на вашем хосте не требуется Node или Python.

Разработка на Python

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

В другом терминале:

npm install
npm run dev

Консоль Next.js считывает BACKEND_URL, по умолчанию http://127.0.0.1:8000.

Конфигурация клиента MCP

Для локального клиента MCP, который может запустить точку входа Python:

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

Для клиента/прокси MCP с поддержкой HTTP:

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

Демо vs Продакшн

Профессиональная работа заключается в уровне интеграции: подключение того же интерфейса MCP и знаний о торговых операциях к реальным логам, OMS, справочным данным, мониторингу и рабочему процессу утверждения фирмы.

Документация

• Системный промпт, модель и защитные механизмы

• Каталог сценариев

• Архитектура

• Примечания по интеграции в продакшн

• Демо-поток оператора

• Демо-скрипты Remotion

Контакты

henryurlo@gmail.com

Лицензия

MIT. См. LICENSE.