FIX-MCP

AI 智能体可以编写 FIX 消息。但它们无法恢复卡住的会话、验证 NewOrderSingle 或暂停进度滞后的 TWAP。FIX-MCP 为它们提供了交易操作大脑，通过明确的 MCP 工具、审批门禁和可审计的证据来完成所有这三项任务。

FIX-MCP 是一个用于 AI 辅助交易操作的开源专业演示项目。它为 Claude、GPT、Gemini 以及任何支持 MCP 的智能体提供了一个受控的工具界面，用于诊断和解决现实中的 FIX、OMS、参考数据、交易场所和算法突发事件，同时由人工操作员负责审批和最终控制。

该演示运行在模拟的经纪商环境之上。其产品理念更为广泛：MCP 是让大语言模型（LLM）与实际运营系统协作的正确接口，且无需赋予它们神奇、不受限制的交易台访问权限。

包含内容

• 22 个 MCP 工具，用于会话修复、订单分流、参考数据更新、交易场所状态管理、算法管理、场景评分和追踪捕获。

• 14 个真实交易台场景，涵盖从美东时间 02:05 的清晨启动到 16:32 收盘后的暗池故障。

• 人工主导的工作流：调查、审批工作簿、运行已批准的恢复操作，仅在理解基准路径后进行压力测试。

• 任务控制仪表板，包含案例简报、工作簿、操作员导轨、追踪、FIX 电文、终端、手动运行手册和副驾驶面板。

• 生产级技术栈：Python MCP 服务器、REST API、Next.js 控制台、PostgreSQL 16、Redis 7、Docker Compose 以及异步 FIX TCP 连接器脚手架。

AI 控制模型

• 系统提示词：src/fix_mcp/prompts/trading_ops.py 作为 fix://prompts/trading-ops 暴露给 MCP 客户端。Web 控制台在 src/store/prompts.ts 中镜像了该提示词。

• 模型配置：任务控制副驾驶目前通过 OpenRouter 调用 openai/gpt-5.4，既可以通过服务器端的 OPENROUTER_API_KEY，也可以通过用户在副驾驶面板中提供的密钥。

• 智能体框架：本仓库不使用 LangChain 或 LangGraph。控制边界由 MCP 工具、MCP 资源、MCP 提示词、FastAPI 和 Next.js 操作员控制台组成。

• 幻觉控制：场景事实来自 JSON 固定数据和实时引擎状态；操作通过类型化的 MCP 工具执行；生产级步骤需要人工审批；每个工具调用在追踪中均可见。

• 演示边界：所包含的环境是模拟的。请勿将公共演示连接到实时的 FIX、OMS、参考数据或监控系统。

请参阅 系统提示词、模型和护栏 以获取关于模型、提示词、LangChain/LangGraph 和接地（grounding）问题的演示解答。

适用人群

特色演示 — 美东时间 02:05 BATS 启动

交易台加载 bats_startup_0200。

突发事件：BATS 登录被拒绝，因为交易对手方期望的序列号为 2450，而会话已被重置为 1。八个隔夜 GTC 订单被阻塞，两个 ETF 标的在延长交易时段的参考数据中缺失，IEX 作为备选方案运行正常。

操作员要求副驾驶进行调查。智能体使用 MCP 工具：

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

智能体提出恢复工作簿：

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

人工审批工作簿。智能体运行仅执行已批准的路径：

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

然后，操作员才使用 压力实验室 (Stress Lab) 注入序列间隙事件，并证明系统会暂停、重新分流、恢复、继续并记录追踪。

这就是操作模式：先基准，后压力测试，始终保留证据。

快速开始

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

打开 **http://localhost:3000**。

使用 henry / henry、admin / admin 登录，或点击 演示模式 (Demo Mode)。

Docker 演示不需要在您的主机上安装 Node 或 Python。

Python 开发

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

在另一个终端中：

npm install
npm run dev

Next.js 控制台读取 BACKEND_URL，默认为 http://127.0.0.1:8000。

MCP 客户端配置

对于可以启动 Python 入口点的本地 MCP 客户端：

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

对于支持 HTTP 的 MCP 客户端/代理：

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

演示与生产环境对比

专业工作在于集成层：将相同的 MCP 接口和交易操作知识接入到公司的真实日志、OMS、参考数据、监控和审批工作流中。

文档

• 系统提示词、模型和护栏

• 场景目录

• 架构

• 生产集成说明

• 操作员演示流程

• Remotion 演示脚本

联系方式

henryurlo@gmail.com

许可证

MIT。请参阅 LICENSE。