MCP TradingView Server

Serveur MCP (Model Context Protocol) en Python qui expose les données de marché TradingView à un client MCP — Claude Desktop, claude.ai ou tout autre client compatible. Les données sont récupérées via tvdatafeed (OHLCV) et tradingview-ta (screener).

Outils exposés

tv_get_indicators en détail

Indicateurs calculés : RSI, MACD, Bollinger Bands (avec détection de squeeze), EMA, SMA, ATR (avec niveaux de stop long/short), Stochastique, ADX (+DI/−DI), OBV, moyenne et ratio de volume 20 périodes, et détection de divergences RSI.

Trois options désactivées par défaut :

Intervalles acceptés : 1, 3, 5, 15, 30, 45 (minutes), 1H, 2H, 3H, 4H, 1D, 1W, 1M.

Portée du screener

tvdatafeed n'expose pas d'API de screener. tv_screener parcourt donc un univers prédéfini en dur dans MARKET_SYMBOLS (src/mcp_tradingview/client.py) et calcule les indicateurs sur chaque symbole via tradingview-ta :

L'énumération ScreenerMarket accepte aussi futures, india, brazil, australia, canada, europe et hongkong, mais aucun univers n'est défini pour ces marchés : l'appel retourne une liste vide. Ajouter une entrée dans MARKET_SYMBOLS suffit à les activer.

Related MCP server: tradingview-mcp

Architecture

Client MCP (Claude Desktop, claude.ai…)
    │
    ├── stdio ──► process local
    └── SSE   ──► serveur HTTP (Starlette + uvicorn)
              │
              ├──► tvdatafeed    : bougies OHLCV
              └──► tradingview-ta : screener
                        │
                        └──► cache TTL en mémoire

Prérequis

• Python ≥ 3.11

• Un compte TradingView est optionnel — l'accès anonyme fonctionne, avec des limites de débit plus strictes.

• Le SDK MCP est épinglé en < 2.0.0 : la version 2.x supprime les décorateurs @server.list_tools() / @server.call_tool() et renomme Tool.inputSchema en Tool.input_schema. Une migration est nécessaire avant de lever ce plafond.

Installation

git clone https://github.com/mathieubernardi/tradingview_mcp.git
cd tradingview_mcp

pip install -e ".[dev]"

cp .env.example .env   # puis éditer .env

Configuration

Toutes les variables sont préfixées TV_ et peuvent être passées soit par un fichier .env, soit par l'environnement.

Le double préfixe de TV_TV_USERNAME / TV_TV_PASSWORD est voulu : le préfixe d'environnement TV_ s'ajoute aux champs tv_username / tv_password.

Lancer le serveur

Deux points d'entrée équivalents : le script console mcp-tradingview et le module python -m mcp_tradingview. Le second ne dépend pas du PATH, ce qui le rend plus fiable sous Windows.

# Linux / macOS — stdio
TV_TRANSPORT=stdio python -m mcp_tradingview

# Linux / macOS — SSE
TV_TRANSPORT=sse python -m mcp_tradingview

# Windows PowerShell — stdio
$env:TV_TRANSPORT = "stdio"; python -m mcp_tradingview

# Windows PowerShell — SSE
$env:TV_TRANSPORT = "sse"; python -m mcp_tradingview

Intégration Claude Desktop (stdio)

Ajouter dans claude_desktop_config.json — ~/Library/Application Support/Claude/ sous macOS, %APPDATA%\Claude\ sous Windows :

{
  "mcpServers": {
    "tradingview": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_tradingview"],
      "env": {
        "TV_TRANSPORT": "stdio",
        "TV_CACHE_TTL_SECONDS": "60"
      }
    }
  }
}

Si l'environnement Python n'est pas celui par défaut, remplacer "python" par le chemin absolu de l'interpréteur du virtualenv. Pour utiliser un compte TradingView, ajouter TV_TV_USERNAME et TV_TV_PASSWORD dans le bloc env.

En mode stdio, la session TradingView est établie paresseusement au premier appel d'outil : le handshake MCP répond immédiatement et le client ne subit pas de timeout au démarrage.

Intégration SSE

TV_TRANSPORT=sse TV_PORT=8765 python -m mcp_tradingview

Développement

pytest tests/ -v          # tests
ruff check src/ tests/    # lint
mypy src/                 # type checking (strict)

Limites connues

• tvdatafeed est un client non officiel qui s'appuie sur les endpoints web de TradingView : il peut cesser de fonctionner sans préavis.

• tv_screener ne balaye pas un marché entier, seulement l'univers prédéfini décrit plus haut.

• Sans compte Premium TradingView, les données peuvent accuser un retard de plusieurs minutes.

• L'accès anonyme subit des limites de débit sensiblement plus strictes qu'un compte connecté.

• Les erreurs d'un outil sont renvoyées au client sous forme de JSON {"error": ..., "tool": ..., "arguments": ...} plutôt que remontées comme erreurs de protocole.

Structure du projet

tradingview_mcp/
├── src/mcp_tradingview/
│   ├── __init__.py      # métadonnées du paquet (__version__)
│   ├── __main__.py      # entrée `python -m mcp_tradingview`
│   ├── config.py        # settings (pydantic-settings, préfixe TV_)
│   ├── models.py        # schémas Pydantic d'entrée / sortie
│   ├── client.py        # client TradingView, indicateurs, cache TTL
│   ├── tools.py         # définition JSON Schema + dispatch des outils
│   └── server.py        # serveur MCP (stdio + SSE) et entrée console
├── tests/
│   └── test_server.py
├── pyproject.toml
├── .env.example
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

Licence

Distribué sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE.