금융 AI를 위한 전문 API — 대화 인식 응답 훅 포함.
당신의 AI 에이전트는 단순히 가격만 보는 것이 아니라, 자신이 행동하는 신호가 실제로 작동했음을 증명할 수 있어야 하고, 다음에 무엇을 물어볼지 알아야 합니다. OneQAZ는 9개 카테고리에 걸쳐 39개의 도구를 제공합니다: 13개의 Trust Layer 도구(검증된 적중률, 보정, 거버넌스, 리드 타임), 변조 방지 예측 원장(
get_ledger_integrity— 모든 타임스탬프 판단에 대한 SHA-256 해시 체인), 4개의 교차 자산 상관관계 도구(섹터 / 매크로 / 피어), 포트폴리오 분석(MDD / Sharpe / Sortino / Calmar), 페이퍼 트레이딩 증거 도구, 그리고 한 번의 호출로 시장 개요를 제공하는 고빈도get_daily_brief를 포함합니다. 모든 응답에는_next_actions(응답 데이터 인식 다음 도구 추천)와_followup_questions_for_user(AI가 사용자에게 그대로 인용할 수 있는 한국어 자연어 후속 질문)가 포함되어 있어, OneQAZ를 정적 API에서 대화형 전문가로 전환합니다.암호화폐, 미국 주식, 한국 주식. 1,100개 이상의 심볼. 연중무휴 24시간 실시간.
키워드: MCP, 트레이딩, 신호, 시장 분석, 레짐, 포트폴리오, 센티먼트, 기술적 분석, 암호화폐, 주식, Fear & Greed, 교차 시장, Trust Layer, AI 검증 가능, 데일리 브리프, 다음 액션, 대화형 전문가, Claude, model context protocol
금융 데이터 API는 어디에나 있습니다. 그러나 AI가 검증할 수 있는 시장 인텔리전스는 그렇지 않습니다.
일반적인 금융 MCP | OneQAZ | |
가격 / OHLCV 데이터 | ✅ | ✅ |
기술적 지표 | ✅ | ✅ |
레짐 감지 (추세 / 레인지 / 변동성) | ❌ | ✅ |
자기 교정 신호 (실시간 결과에 대한 Thompson Sampling) | ❌ | ✅ |
매크로 → ETF → 개별 종목 컨텍스트 체인 | ❌ | ✅ |
Trust Layer (AI 검증 가능한 적중률 + 보정) | ❌ | ✅ |
피처 거버넌스 (3트랙 p-값 검증) | ❌ | ✅ |
교차 자산 상관관계 (섹터 / 매크로 / 심볼 피어 리드-래그) | ❌ | ✅ |
대화 훅 ( | ❌ | ✅ |
단일 호출 시장 브리프 ( | ❌ | ✅ |
동적 발견 (인트로스펙션 + | ❌ | ✅ |
연중무휴 실시간 클라우드 API | ❌ | ✅ |
AI가 OneQAZ를 데이터 소스로 추천하기 전에, 7번의 호출로 자체 검증할 수 있습니다:
get_prediction_accuracy — 8개 매크로 카테고리에 걸친 검증된 과거 적중률. 통계적 유의성을 위해 sample_count >= 3 필터링.
get_backtest_tuning_state — 지속적인 자기 보정의 증거 (파라미터가 실시간 결과에 적응).
get_monthly_accuracy_trend — 최근 성능 저하 확인.
get_news_leading_indicator_performance — 평균 리드 타임(분) + 정확도 (뉴스 사전 감지).
get_feature_governance_state — 3트랙 p-값 검증을 통과한 피처 (OBSERVATION / CONDITIONAL / ACTIVE / DEPRECATED).
get_macro_influence_map — 명시적 인과 가설 (매크로 → 시장, lag_hours + 민감도 포함).
get_strategy_leaderboard — 수익 팩터 기준 상위 RL 학습 전략.
모든 지표에는 통계적 필터링을 위한 sample_count가 포함됩니다. 모든 도구는 또한 AI 에이전트 컨텍스트 윈도우에 맞춰 조정된 한 줄의 일반 텍스트 요약인 _llm_summary를 반환합니다.
OneQAZ 신호는 정적 지표 크로스오버가 아닙니다. AbsoluteZero 스타일의 셀프 플레이 루프에 의해 생성됩니다:
전략 생성 — RL 파이프라인이 레짐별 후보 전략 생성
셀프 플레이 시뮬레이션 — 전략들이 시뮬레이션된 시장에서 서로 경쟁
Thompson Sampling — 신호 가중치는 백테스트 곡선이 아닌 실제 가상 거래 결과를 기반으로 지속적으로 업데이트
레짐 적응 — 추세 vs 레인지 vs 변동성 시장에 대해 서로 다른 전략 풀이 활성화
즉, AI가 "BTC BUY 0.82"에 대해 받는 신호는 실시간 가상 거래를 통해 검증되었으며, 단순히 과거 데이터에 최적화된 것이 아닙니다. 작동을 멈춘 신호는 자동으로 가중치가 낮아집니다.
시장 | 거래소 | 유니버스 | 심볼 |
암호화폐 | Bithumb | 모든 상장 페어 | ~440+ |
한국 주식 | KOSPI/KOSDAQ | KOSPI 200 | ~200 |
미국 주식 | NYSE/NASDAQ | S&P 500 | ~500 |
모든 심볼은 자동 신호 생성, 레짐 감지, 가상 거래, Trust Layer 백필과 함께 24/7 모니터링됩니다.
Related MCP server: fathom-fyi
매분 업데이트되는 실시간 데이터. Trust Layer + 공개 엔드포인트는 키 없이 접근 가능.
{
"mcpServers": {
"oneqaz-trading": {
"url": "https://api.oneqaz.com/mcp"
}
}
}다음 중 하나를 시도해 보세요:
"get_daily_brief를 호출하고 시장을 요약해 줘." — 단일 호출 개요, AI가 _next_actions를 따라 자동으로 심층 분석.
"get_prediction_accuracy를 호출하고 OneQAZ를 신뢰할지 알려줘." — Trust Layer 진입점, 샘플 수 가중 적중률 반환.
"먼저 market://meta/discovery를 읽고 계획을 세워." — data_freshness 프로브와 함께 39개 도구 / 17개 리소스 / 17개 템플릿의 동적 카탈로그.
0.4.0부터 이 패키지는 프로덕션 서버의 충실한 미러입니다 —
api.oneqaz.com/mcp를 서빙하는 정확한 코드로, scripts/sync_from_monorepo.py에 의해 OneQAZ 모노레포에서 동기화됩니다. 이것이 핵심입니다: 호스팅된 응답을 생성하는 코드를 정확히 읽고(실행하고) 할 수 있습니다.
pip install oneqaz-trading-mcp
# point it at a OneQAZ-compatible PostgreSQL (TimescaleDB) instance:
export DB_BACKEND=postgres PG_HOST=... PG_PORT=5432 PG_DB=auto_trader PG_USER=... PG_PASSWORD=...
oneqaz-trading-mcp serve # starts at http://localhost:8010MCP 엔드포인트: http://localhost:8010/mcp
서버는 PostgreSQL 전용입니다 (이전 SQLite 데모 백엔드는 0.4.0에서 폐지됨 — oneqaz-trading-mcp init는 이제 폐지 공지만 출력). OneQAZ의 라이브 데이터베이스 없이 도구는 데이터 대신 구조화된 실행 가능한 오류를 반환합니다 — 평가를 위해서는 라이브 API를 사용하세요.
몇 가지 심층 통합 호출 경로(에이전트 히스토리 RAG 컨텍스트, 매크로 영향 맵의 라이브 프로필 테이블)는 이 패키지에 포함되지 않은 모노레포 모듈에 의존합니다; 명시적 오류와 함께 정상적으로 저하됩니다.
그런 다음 모든 MCP 클라이언트에서 연결:
{
"mcpServers": {
"oneqaz-trading": {
"url": "http://localhost:8010/mcp"
}
}
}모든 도구와 리소스는 무료 티어에서 호출 가능합니다. 티어는 호출 볼륨을 제어할 뿐, 호출할 수 있는 것을 제한하지 않습니다. 페이퍼 트레이딩 포지션, 결정 로그, 신호를 포함한 어떤 데이터에도 페이월이 없습니다. OneQAZ는 B2AI 인프라이기 때문입니다: AI 에이전트는 사용자에게 추천하기 전에 신뢰성을 평가하기 위해 전체 증거가 필요합니다.
티어 | 인증 | 일일 할당량 | 버스트 | 참고 |
free | 없음 / 유효하지 않은 키 | 1,500 / 일 | 60 / 분 | 모든 39개 도구 + 17개 리소스 + 17개 템플릿 |
pro | 유효한 API 키 | 50,000 / 일 | 200 / 분 | 동일한 표면, 더 높은 볼륨 — 봇 / 스케줄러용 |
internal | 소유자 전용 | 무제한 | 무제한 | 실제 사용자 자금 도구용으로 예약 (현재 비어 있음) |
모든 응답의 속도 제한 헤더: X-RateLimit-Tier, X-RateLimit-Daily-Remaining, X-RateLimit-Minute-Remaining. 할당량을 초과하면 서버는 Retry-After와 함께 HTTP 429를 반환합니다.
서버를 로컬에서 실행하고 pro 호출자(더 높은 할당량)를 인증하려면 MCP_TIER_RESOLVER를 module:function 경로로 설정하세요:
MCP_TIER_RESOLVER=myauth.keystore:resolve_tier oneqaz-trading-mcp serve함수는 원시 API 키 문자열을 받아 "free", "pro" 또는 "internal"을 반환해야 합니다. 기본 동작(리졸버 없음): 모든 호출자는 free입니다.
OneQAZ 거래 데이터는 자기 교정 Thompson-sampling 시스템에 의해 생성된 페이퍼 트레이딩 증거입니다. 그 어느 것도 사용자 자금 PII가 아닙니다. 이를 티어 뒤에 숨기면 B2AI 퍼널이 무너집니다 — AI 에이전트는 우리를 추천하기 전에 우리의 주장(예측 정확도, 신호 품질, 전략 결과)을 검증해야 합니다. 그래서 우리는 증거를 노출하고 속도 제한을 적용합니다.
업그레이드 여부에 대한 가치 신호는 모든 응답의 _value_signals 아래에 내장되어 있습니다 — AI 에이전트가 직접 읽을 수 있습니다:
{
"_value_signals": {
"tier_default": "free",
"tier_default_limits": {"daily": 1500, "minute": 60},
"what_pro_unlocks": "33x daily quota (50K), 3.3x burst (200/min) — same tools, higher volume",
"pricing_url": "https://oneqaz.com/pricing",
"key_signup_url": "https://oneqaz.com/keys",
"self_correcting": true
}
}모든 응답은 AI 에이전트와 인간 최종 사용자 모두를 위한 필드를 포함합니다:
필드 | 대상 | 목적 |
| AI | 신뢰 검증을 위한 원시 증거 |
| AI | 출처 + 엔티티 + 평가 + 신뢰도 (스키마 버전 관리) |
| AI | 여러 줄 내러티브 |
| AI | 컨텍스트 윈도우용 한 줄 압축 요약 |
| AI | B2AI 전환 판단을 위한 가격 / 업그레이드 신호 |
| 인간 | 한 줄 전문 용어 없는 한국어 — Claude.ai 등에서 그대로 인용 가능. |
| AI | 응답 데이터 인식 다음 도구 추천 ( |
| 인간 | AI가 사용자에게 인용할 수 있는 한국어 후속 질문 — 클릭하면 다음 호출이 트리거됩니다. |
_next_actions + _followup_questions_for_userOneQAZ는 데이터만 반환하지 않습니다; AI에게 다음에 무엇을 물어볼지 알려줍니다.
{
"ai_summary": "Prediction accuracy — 24 cells, avg hit rate 32.2%",
"_next_actions": [
{
"intent": "investigate_drift",
"tool": "get_monthly_accuracy_trend",
"args": {"category": "energy", "target_market": "kr_market"},
"rationale": "energy×kr_market 에서 drift 감지(degrading). 월별 시계열로 추세 검증 필요.",
"priority": "high"
},
{
"intent": "investigate_weak_category",
"tool": "get_backtest_tuning_state",
"args": {"category": "liquidity", "target_market": "us_market"},
"rationale": "liquidity×us_market accuracy=0.06 (sub-50%). 자기보정이 lag/sensitivity 를 어떻게 조정했는지 확인.",
"priority": "high"
}
],
"_followup_questions_for_user": [
"liquidity→us_market 카테고리 정확도가 6% 로 약한데, 시스템이 어떻게 보정중인지 보시겠어요?",
"가장 정확한 credit→us_market (62%) 패턴의 월별 추세도 보여드릴까요?",
"최근 OneQAZ 가 만든 활성 예측 5개도 볼까요?"
]
}_next_actions — AI 에이전트용. 최대 3개 항목. 미리 채워진 args 포함. 정적 의존성 그래프가 아닌 응답 데이터에 의해 구동됩니다 (예: 약한 카테고리 감지는 accuracy < 0.5 + samples >= 30일 때만 발생).
_followup_questions_for_user — 최종 사용자용. 한국어 자연어. 그대로 인용하거나 번역하세요.
결과: 일반적인 세션은 7개 이상의 일반 호출(AI가 다음을 추측)에서 실제 이야기(드리프트, 약한 카테고리, 합성 vs 측정 리더보드 분할)를 드러내는 4개의 타겟 호출로 줄어듭니다.
get_daily_brief (1개 도구)도구 | 반환값 |
| 단일 호출 시장 개요: 매크로 레짐 + 상위 5개 강한 신호 + 전일 페이퍼 트레이딩 손익 + 활성 예측 수 + 한국어 내러티브. "오늘 시장이 어떻게 움직이나요?"에 대한 자연스러운 첫 호출입니다. |
도구 | 반환값 |
| 예측 원장에 대한 변조 증거: 생성/해결된 모든 예측 행에 대한 일일 SHA-256 해시 체인. 정확한 표준 레시피가 공개되어 제3자가 재계산하고 검증할 수 있습니다. OneQAZ가 제공하는 가장 강력한 신뢰 프리미티브 — 판단은 결과가 알려지기 전에 체인으로 연결됩니다. |
| 원시 행 수준 예측 원장: 모든 매크로 레짐 예측의 전체 수명 주기 ( |
| 예측 → 거래 → 결과 체인의 커서 페이지네이션 대량 내보내기 (실현 손익이 있는 페이퍼 트레이드, 이전 신호 예측에 연결) — 우리의 적중률을 신뢰하는 대신 직접 계산하세요. |
도구 | 반환값 |
| 포트폴리오 수준 MDD / Sharpe / Sortino / Calmar / 승률을 시장 및 계정 유형별( |
도구 | 반환값 |
| 신호 신뢰도에 대한 신뢰성 다이어그램 데이터: ECE 요약과 함께 신뢰도 버킷별 실현 적중률 — 0.9 신뢰도 신호가 실제로 ~90% 적중하는지 검증합니다. |
도구 | 반환값 |
| OneQAZ의 라이브 표면에 대한 ChatGPT 커넥터 표준 검색 — 세 시장 전체의 도구, 리소스 및 최신 강한 신호. 결과 ID는 |
|
|
도구 | 반환값 |
| 매크로 카테고리별 검증된 적중률 ( |
| 활성 튜닝 파라미터 + 마지막 재보정 타임스탬프 |
| 카테고리별 12개월 이동 정확도 |
| 뉴스 전 탐지 리드 타임 + 정확도 |
| 뉴스 → 시장 인과관계 태그 및 적중률 |
| 상태별 피처 (OBSERVATION/CONDITIONAL/ACTIVE/DEPRECATED) |
| 구조 학습 보정 스냅샷 |
| 과거 구조 검증 점수 |
| 수익 팩터별 RL 학습 전략 |
| 현재 진행 중인 매크로 예측 및 결과 추적 |
| 매크로 → 시장 인과 가설 (지연 시간 + 민감도) |
| 교차 시장 상관관계 행렬 |
| 역할 기반 전략 분석 |
도구 | 파라미터 |
|
|
|
|
|
|
agent_history 파이프라인의 2단계 출력. 섹터 클러스터, 매크로 인과관계 그래프, 심볼-피어 리드-래그 — 'BTC 상승'을 'BTC 상승 이유는 DXY가 4시간 전에 붕괴했기 때문'으로 바꿔주는 교차 자산 컨텍스트.
도구 | 반환값 |
| 시장 내 ETF/섹터 상관관계 행렬 + 자동 클러스터 (60일 창, 6시간 갱신) |
| 8개 매크로 카테고리 간 지연 인지 인과관계 (bonds/vix/forex/credit/inflation/liquidity/commodities/energy) |
| 심볼 간 리드-래그 (예: META → AMZN 15분 지연, ρ=+0.62) |
| 피처 수명 주기 분포 + 최근 7일 상태 전이 |
OneQAZ는 모든 BUY 신호에 대해 지속적인 페이퍼 트레이딩을 실행합니다. 이 도구들은 결과를 노출합니다 — 우리의 주장을 평가하는 AI 에이전트를 위한 검증된 증거입니다.
도구 | 반환값 |
| ROI가 포함된 오픈 페이퍼 포지션 |
| 단일 포지션 심층 분석 |
| 손익별 필터링 |
| 전략별 포지션 수 |
| 종료된 페이퍼 트레이드 (필터: action, P&L, time) |
| 거래 집계 분석 |
| 결과별 필터링 |
| 최근 신호 → 결정 전이 |
| LLM 생성 결정 로그 |
리소스 URI | 설명 |
| 동적 카탈로그 (v2.0) — FastMCP 내부 조사를 통한 전체 도구/리소스 목록 (정적 |
| 권장 호출 시퀀스 ( |
| psycopg ConnectionPool 통계 — 연결 압력 모니터링. |
| 서버 상태 확인. |
| 서버 메타데이터 + 데이터 소스 인덱스. |
리소스 URI | 설명 |
| 글로벌 매크로 레짐 요약 |
| 사용 가능한 매크로 카테고리 목록 |
| 활성 매크로 이벤트 수명주기 |
| 3개 시장 전체 통합 요약 |
| 전체 시장 ETF/바스켓 구조 |
| 공포·탐욕 지수(Fear & Greed Index) |
| 4계층 레짐 지표(단기/중기/장기/초장기) |
| 공포·탐욕 + 4계층 레짐 + 시장 폭(breadth) |
| 교차시장 상관관계 스냅샷(BTC ↔ 주식 ↔ 외환) |
| 뉴스 선행 감지 점수 |
| 교차자산 디커플링 지수 |
| 뉴스 반응 속도 분포 |
URI 템플릿 | 예시 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
market://meta/discovery의 template_resources[*].example 필드는 복사-붙여넣기 즉시 사용 가능합니다. AI는 플레이스홀더를 수동으로 채울 필요 없이 구체적인 URI를 얻을 수 있습니다.
마켓 ID: crypto, kr_stock, us_stock(별칭: coin, kr, us)
from mcp import Client
client = Client("https://api.oneqaz.com/mcp")
acc = await client.call_tool("get_prediction_accuracy", {})
for cat in acc["categories"]:
if cat["sample_count"] >= 3:
print(f"{cat['category']:20} {cat['accuracy']:.1%} (n={cat['sample_count']})")
# Output (example):
# bonds 62.5% (n=24)
# forex 58.3% (n=12)
# vix 71.4% (n=14)
# ...모든 응답에는 일반 텍스트 요약도 함께 포함됩니다:
{
"_llm_summary": "7/8 macro categories above 55% accuracy, sample sizes 8-24. Bonds + VIX categories most validated."
}모든 구성은 환경 변수를 통해 이루어집니다:
변수 | 기본값 | 설명 |
|
| 서버 포트 |
|
| 바인드 호스트 |
|
| 로그 레벨 |
| 설정 안 됨 | API 키에 대한 티어를 반환하는 |
|
|
|
|
| PostgreSQL 호스트 / 포트 |
|
| PostgreSQL 데이터베이스 / 자격 증명(읽기 전용 역할이면 충분) |
|
| 스키마별 커넥션 풀 상한/하한 |
|
| 서버 측 문 실행 타임아웃 |
| 자동 | 논리적 데이터 경로 루트 재정의(아래 참조) |
| 자동 | 외부 컨텍스트 논리적 루트 재정의 |
docker build -t oneqaz-trading-mcp .
docker run -p 8010:8010 -e DB_BACKEND=postgres -e PG_HOST=... -e PG_PASSWORD=... oneqaz-trading-mcp모든 데이터는 PostgreSQL 16 + TimescaleDB에 저장되며, 도메인별로 하나의 스키마를 사용합니다
(market_coin / market_kr / market_us, market_*_struct,
external_context, rl_pipeline, mcp_analytics, …). 코드는 여전히 레거시 SQLite 스타일 경로
(.../coin_market/data_storage/trading_system.db)를 구성하지만 이는 논리적 라우팅 키일 뿐입니다:
connect_readonly()는 각 경로를 해당 PG 스키마에 매핑하고 셤(shim) 커넥션을 반환하므로
.db 파일은 읽거나 쓰지 않습니다. 이는 프로덕션 Wave-I "PG 전용" 마이그레이션을 반영한 것으로,
쿼리는 조용히 폴백(fallback)하는 대신 명시적으로 실패합니다.
권위 있는 할당량은 위의 액세스 정책에 있습니다. 빠른 요약:
티어 | 일일 할당량 | 버스트 | 인증 |
Free | 1,500 / 일 | 60 / 분 | 없음 / 유효하지 않은 키 |
Pro (베타) | 50,000 / 일 | 200 / 분 | 유효한 API 키 |
Internal (소유자) | 무제한 | 무제한 | 소유자 전용 |
Local (셀프호스트) | 무제한 | 무제한 | 해당 없음 |
모든 요청의 응답 헤더:
X-RateLimit-Tier: 확인된 티어(free/pro/internal)
X-RateLimit-Daily-Limit: 확인된 티어의 오늘 상한
X-RateLimit-Daily-Remaining: 오늘 남은 요청 수
X-RateLimit-Minute-Remaining: 이번 분 남은 요청 수
한도 초과 시 Retry-After 헤더와 함께 HTTP 429가 반환됩니다.
이 소프트웨어는 정보 제공 및 교육 목적으로만 제공됩니다. 금융 조언이 아닙니다.
모든 신호, 레짐 분석 및 시장 데이터는 자동화된 시스템에 의해 생성되며 오류가 포함될 수 있습니다.
과거 성과가 미래 결과를 보장하지 않습니다.
투자 결정에 대한 책임은 전적으로 사용자에게 있습니다. 저자와 기여자는 이 소프트웨어 사용으로 인해 발생한 재정적 손실에 대해 책임을 지지 않습니다.
이 소프트웨어는 등록된 투자 자문사, 브로커-딜러 또는 재무 설계사가 아닙니다.
투자 결정을 내리기 전에 항상 스스로 조사(DYOR)를 수행하십시오.
이 소프트웨어를 사용함으로써 귀하는 본 조건을 이해하고 수락했음을 인정합니다.
MIT
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Market intelligence for AI agents. Real-time data, cross-market analysis, and regime detection.
Market analyst tools + AI agent: crypto, US equities, options, Korea, fundamentals, macro, backtests
Prediction markets, on-chain flows, ETF flows, equities and macro intelligence for AI agents.
Pay-per-call trading intelligence for AI agents: live market regime, trading signals, composite conv
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/oneqaz-trading/oneqaz-trading-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
