gexbot-mcp

GEXBot API をラップする軽量な MCP サーバーで、claude.ai に カスタムコネクタ として追加できるようにします。

公式の MCP Python SDK（FastMCP）で構築され、Streamable HTTP で提供されるため、リモート（例: Render）でホストできます。

仕様リファレンス: nfa-llc/gexbot-openapi — ベースURL https://api.gex.bot/v2、Bearerトークン認証。

公開ツール

さらに、プレーンなHTTP GET /health エンドポイント（MCPツールではない）を提供し、稼働確認やRenderのヘルスチェックに使用します。

dte について

GEXBotは任意のDTE整数を受け取らず、データを固定カテゴリに分類します。このサーバーは dte 引数をそれらのカテゴリにマッピングします:

• dte=0 → zero（次の満期 / 0DTE）

• dte=1 → one（次の満期 + 1）

• その他の値 → full（公開されているすべての満期にわたる完全な集計、最大約90日先）

注目すべきティッカー

ハードコードされた制限はなく、GEXBotがサポートする任意のティッカーが動作します（list_tickers() を参照）。最もよく使うのは: QQQ、SPY、NDX、SPX、SPXW です。

Related MCP server: ai-trader

認証

サーバーはリクエスト時に環境変数 GEXBOT_API_KEY を読み取り、Authorization: Bearer <key> としてGEXBotに送信します。キーはハードコードされません — 実行する場所（ローカル、Docker、Render）で環境変数として設定する必要があります。

ローカルで実行

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate        # Windows
pip install -r requirements.txt

set GEXBOT_API_KEY=gexbot_custom_your_key_here   # cmd.exe
# or: $env:GEXBOT_API_KEY = "gexbot_custom_your_key_here"   # PowerShell

python server.py

サーバーはデフォルトで http://0.0.0.0:8000 で待ち受けます（PORT で上書き可能）。MCPエンドポイントは /mcp、ヘルスチェックは /health です。

簡単な動作確認:

curl http://localhost:8000/health

Dockerで実行

docker build -t gexbot-mcp .
docker run -p 8000:8000 -e GEXBOT_API_KEY=gexbot_custom_your_key_here gexbot-mcp

Render（無料枠）にデプロイ

1. このフォルダをGitHub（またはGitLab）リポジトリにプッシュします。

2. Renderダッシュボードで: New + → Web Service → リポジトリを接続します。

   • Renderは Dockerfile を自動検出します。ビルド/開始コマンドは空白のままにします（Dockerが処理します）。

   • または、ワンクリック設定を希望する場合、このリポジトリには render.yaml が含まれています — New + → Blueprint を使用してリポジトリを指定します。

3. Instance Type を Free に設定します。

4. Environment で以下を追加します:

   • GEXBOT_API_KEY = あなたのキー（Secret としてマーク）。Renderダッシュボードで自分で貼り付けてください — リポジトリや render.yaml には入れないでください。

5. Health Check Path: /health。

6. デプロイします。RenderがDockerイメージをビルドし、次のようなURLを提供します: https://gexbot-mcp.onrender.com

注意: Renderの無料Webサービスは15分間アクティビティがないとスピンダウンし、次のリクエストで再起動に約30〜60秒かかります — アイドル時間後の最初のツール呼び出しは遅くなる場合があります。

claude.aiにカスタムコネクタとして追加

1. claude.aiで: Settings → Connectors → Add custom connector。

2. URL: https://<your-app>.onrender.com/mcp

3. 保存します。Claudeは3つのツール（get_gex_levels、get_gex_profile、list_tickers）を検出します。

エラーハンドリング

すべてのツールはコンパクトなJSON辞書を返します。失敗時には例外を発生させる代わりに {"error": "<message>", ...} を返すため、モデルが問題を確認して伝えることができます。処理されるケース:

• APIキーが不正/欠落 → GEXBotから401 → 「GEXBOT_API_KEYを確認」という明確なメッセージ。

• キーがリソースへのアクセス権を持たない → 403 → 明確なメッセージ。

• サポートされていないティッカー → 404 → 明確なメッセージ。

• 不正なリクエスト（例: 不正なティッカー/カテゴリ）→ 400 → GEXBotのエラーメッセージを表示。

• GEXBotの障害 / 市場終了のエッジケース → 5xxを明確なメッセージで処理。さらに、get_gex_levels / get_gex_profile は、返されたデータのタイムスタンプが24時間以上古い場合に "stale": true フラグを含めます（GEXBot自体には明示的な「市場終了」エラーがないため）。

• ネットワーク/タイムアウトエラー → 明確なメッセージ、クライアントにスタックトレースは漏らしません。

プロジェクト構成

server.py         # the MCP server (FastMCP, Streamable HTTP)
requirements.txt
Dockerfile
render.yaml        # optional Render Blueprint config
.env.example