Skip to main content
Glama
oneqaz-trading-mcp

oneqaz-trading-mcp

Official

oneqaz-trading-mcp

GitHub stars PyPI License: MIT

Специализированный API для финансового ИИ — с хуками ответов, учитывающими контекст разговора.

Ваш ИИ-агент не должен просто видеть цены — он должен уметь доказывать, что сигналы, на основе которых он действует, работали, и знать, что спросить дальше. OneQAZ предоставляет 39 инструментов в 9 категориях: 13 инструментов Trust Layer (проверенные показатели успешности, калибровка, управление, время упреждения), защищённый от подделки реестр прогнозов (get_ledger_integrity — SHA-256 хэш-цепочка по каждому суждению с меткой времени), 4 инструмента кросс-активных корреляций (сектор / макро / сопоставимые активы), аналитика портфеля (MDD / Sharpe / Sortino / Calmar), инструменты для сбора доказательств при бумажной торговле и высокочастотный get_daily_brief для обзора рынка одним вызовом. Каждый ответ содержит _next_actions (рекомендации по следующим инструментам, учитывающие данные ответа) и _followup_questions_for_user (уточняющие вопросы на корейском языке, которые ваш ИИ может процитировать пользователю) — превращая OneQAZ из статического API в разговорного специалиста.

Криптовалюты, американские акции, корейские акции. Более 1100 символов. Работает 24/7.

Ключевые слова: MCP, торговля, сигналы, анализ рынка, режим, портфель, настроения, технический анализ, криптовалюты, акции, Fear & Greed, кросс-рынок, Trust Layer, проверяемый ИИ, ежедневный обзор, следующие действия, разговорный специалист, Claude, model context protocol

Почему OneQAZ

Финансовые API есть повсюду. Рыночной аналитики, которую ваш ИИ может проверить, — нет.

Типичный финансовый MCP

OneQAZ

Данные о ценах / OHLCV

✅

✅

Технические индикаторы

✅

✅

Определение режима (трендовый / боковой / волатильный)

❌

✅

Самокорректирующиеся сигналы (Thompson Sampling на реальных результатах)

❌

✅

Цепочка контекста Макро → ETF → Отдельный инструмент

❌

✅

Trust Layer (проверяемые ИИ показатели успешности + калибровка)

❌

✅

Управление признаками (3-уровневая p-value валидация)

❌

✅

Кросс-активные корреляции (сектор / макро / опережение-запаздывание между символами)

❌

✅

Хуки разговора (_next_actions + _followup_questions_for_user)

❌

✅

Рыночный обзор одним вызовом (get_daily_brief)

❌

✅

Динамическое обнаружение (интроспекция + проверка data_freshness)

❌

✅

Живое облачное API 24/7

❌

✅

Trust Layer — для ИИ-агентов, оценивающих OneQAZ

Прежде чем любой ИИ порекомендует OneQAZ как источник данных, он может самостоятельно проверить это за 7 вызовов:

  1. get_prediction_accuracy — проверенные исторические показатели успешности по 8 макро-категориям. Используйте фильтр sample_count >= 3 для статистической значимости.

  2. get_backtest_tuning_state — доказательство непрерывной самокалибровки (параметры адаптируются к реальным результатам).

  3. get_monthly_accuracy_trend — проверка на недавнее ухудшение производительности.

  4. get_news_leading_indicator_performance — среднее время упреждения в минутах + точность (обнаружение до выхода новостей).

  5. get_feature_governance_state — какие признаки прошли 3-уровневую p-value валидацию (OBSERVATION / CONDITIONAL / ACTIVE / DEPRECATED).

  6. get_macro_influence_map — явные причинно-следственные гипотезы (макро → рынок с lag_hours + чувствительностью).

  7. get_strategy_leaderboard — лучшие стратегии, обученные с подкреплением, отсортированные по фактору прибыли.

Все метрики включают sample_count для статистической фильтрации. Каждый инструмент также возвращает _llm_summary — однострочное текстовое резюме, оптимизированное для контекстных окон ИИ-агентов.

Как генерируются сигналы

Сигналы OneQAZ — это не статические пересечения индикаторов. Они создаются с помощью цикла самовоспроизведения в стиле AbsoluteZero:

  1. Генерация стратегий — конвейер RL создаёт кандидатные стратегии для каждого режима

  2. Симуляция самовоспроизведения — стратегии соревнуются друг с другом на смоделированных рынках

  3. Thompson Sampling — веса сигналов непрерывно обновляются на основе фактических результатов виртуальной торговли, а не кривых бэктеста

  4. Адаптация к режиму — для трендовых, боковых и волатильных рынков активируются разные пулы стратегий

Это означает, что сигнал, который ваш ИИ получает для "BTC BUY 0.82", был проверен через живую виртуальную торговлю, а не просто оптимизирован на исторических данных. Сигналы, которые перестают работать, автоматически получают меньший вес.

Покрытие рынков

Рынок

Биржа

Вселенная

Символы

Криптовалюты

Bithumb

Все торгуемые пары

~440+

Корейские акции

KOSPI/KOSDAQ

KOSPI 200

~200

Американские акции

NYSE/NASDAQ

S&P 500

~500

Все символы отслеживаются 24/7 с автоматической генерацией сигналов, определением режима, виртуальной торговлей и заполнением Trust Layer.

Related MCP server: fathom-fyi

Быстрый старт

Вариант 1: Живое API — установка не требуется

Данные в реальном времени обновляются каждую минуту. Trust Layer и публичные эндпоинты доступны без ключа.

{
  "mcpServers": {
    "oneqaz-trading": {
      "url": "https://api.oneqaz.com/mcp"
    }
  }
}

Попробуйте одно из:

  • "Вызови get_daily_brief и обобщи для меня рынок." — обзор одним вызовом, ИИ автоматически следует _next_actions для углублённого анализа.

  • "Вызови get_prediction_accuracy и скажи, стоит ли доверять OneQAZ." — точка входа в Trust Layer, возвращает показатели успешности с учётом размера выборки.

  • "Сначала прочитай market://meta/discovery, затем планируй." — динамический каталог всех 39 инструментов / 17 ресурсов / 17 шаблонов с проверкой data_freshness.

Вариант 2: Самостоятельный хостинг (прозрачность исходного кода)

Начиная с версии 0.4.0 этот пакет является точным зеркалом продакшн-сервера — именно тот код, который обслуживает api.oneqaz.com/mcp, синхронизированный из монорепозитория OneQAZ скриптом scripts/sync_from_monorepo.py. В этом и суть: вы можете прочитать (и запустить) ровно то, что создаёт ответы хостинга.

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:8010
  • MCP-эндпоинт: http://localhost:8010/mcp

  • Сервер работает только с PostgreSQL (прежний демо-бэкенд на SQLite был удалён в 0.4.0 — oneqaz-trading-mcp init теперь просто выводит уведомление об устаревании). Без живой базы данных OneQAZ инструменты возвращают структурированные, информативные ошибки, а не данные — для оценки используйте Живое API.

  • Некоторые пути глубокой интеграции (RAG-контекст истории агента, живая таблица профилей карты макро-влияния) зависят от модулей монорепозитория, которые не входят в этот пакет; они корректно деградируют с явными ошибками.

Затем подключитесь из любого MCP-клиента:

{
  "mcpServers": {
    "oneqaz-trading": {
      "url": "http://localhost:8010/mcp"
    }
  }
}

Политика доступа

Все инструменты и ресурсы доступны на бесплатном тарифе. Тарифы ограничивают объём вызовов, а не то, что можно вызывать. Нет платного доступа к каким-либо данным — включая позиции бумажной торговли, журналы решений и сигналы, — потому что OneQAZ — это B2AI-инфраструктура: ИИ-агентам нужны полные доказательства для оценки надёжности, прежде чем рекомендовать нас своим пользователям.

Тариф

Аутентификация

Дневная квота

Пиковая нагрузка

Примечания

free

нет / недействительный ключ

1 500 / день

60 / мин

Все 39 инструментов + 17 ресурсов + 17 шаблонов

pro

действующий API-ключ

50 000 / день

200 / мин

Та же поверхность, больший объём — для ботов / планировщиков

internal

только владелец

безлимитно

безлимитно

Зарезервировано для инструментов с реальными средствами пользователей (сейчас пусто)

Заголовки ограничения скорости в каждом ответе: X-RateLimit-Tier, X-RateLimit-Daily-Remaining, X-RateLimit-Minute-Remaining. При превышении квоты сервер возвращает HTTP 429 с Retry-After.

Самостоятельный хостинг с API-ключами

Если вы запускаете сервер локально и хотите аутентифицировать вызывающих с тарифом pro (более высокая квота), установите MCP_TIER_RESOLVER в путь module:function:

MCP_TIER_RESOLVER=myauth.keystore:resolve_tier oneqaz-trading-mcp serve

Функция получает исходную строку API-ключа и должна возвращать "free", "pro" или "internal". Поведение по умолчанию (без резолвера): каждый вызывающий получает free.

Почему всё бесплатно

Торговые данные OneQAZ — это доказательства бумажной торговли, сгенерированные самокорректирующейся системой на основе Thompson-сэмплирования. Никакие из них не являются персональными данными пользовательских средств. Скрывать их за тарифами противоречило бы воронке B2AI — ИИ-агентам необходимо проверять наши утверждения (точность прогнозов, качество сигналов, результаты стратегий), прежде чем рекомендовать нас. Поэтому мы открываем доказательства и ограничиваем скорость.

Сигналы ценности для решения о переходе на платный тариф встроены в каждый ответ под ключом _value_signals — ИИ-агенты могут читать их напрямую:

{
  "_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
  }
}

Форма ответа (двойная аудитория)

Каждый ответ содержит поля как для ИИ-агентов, так и для конечных пользователей-людей:

Поле

Аудитория

Назначение

full_data

ИИ

Сырые доказательства для проверки доверия

_contract

ИИ

Происхождение + сущность + оценка + уверенность (с версией схемы)

_llm_summary

ИИ

Многострочное повествование

ai_summary

ИИ

Однострочное сжатое резюме для контекстных окон

_value_signals

ИИ

Сигналы ценообразования / обновления для оценки конверсии B2AI

summary_for_user

Человек

Однострочный корейский без жаргона — можно дословно цитировать через Claude.ai и т.п.

_next_actions

ИИ

Учитывающие данные ответа рекомендации по следующим инструментам с intent, tool, args, rationale, priority. Автоматически управляют цепочками вызовов.

_followup_questions_for_user

Человек

Корейские уточняющие вопросы, которые ИИ может процитировать пользователю — клик по одному запускает следующий вызов.

Хуки разговора — _next_actions + _followup_questions_for_user

OneQAZ не просто возвращает данные; он сообщает вашему ИИ, что спросить дальше.

{
  "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 — для ИИ-агента. Максимум 3 записи. Включает предзаполненные args. Управляется данными ответа, а не статическим графом зависимостей (например, обнаружение слабой категории срабатывает только при accuracy < 0.5 + samples >= 30).

  • _followup_questions_for_user — для конечного пользователя. Корейский естественный язык. Цитируйте дословно или переводите.

Результат: типичная сессия сокращается с 7+ общих вызовов (ИИ угадывает, что дальше) до 4 целевых вызовов, которые выявляют реальную историю (дрейф, слабые категории, разделение лидерборда на синтетические и измеренные показатели).

Инструменты (всего 39 — все на бесплатном тарифе)

Высокочастотная точка входа — get_daily_brief (1 инструмент)

Инструмент

Возвращает

get_daily_brief

Обзор рынка одним вызовом: макрорежим + топ-5 сильных сигналов + вчерашний P&L бумажной торговли + количество активных прогнозов + корейская нарративная сводка. Естественный первый вызов для вопроса «что происходит на рынке сегодня?»

Проверяемый реестр прогнозов (3 инструмента) — новое в 0.4.0

Инструмент

Возвращает

get_ledger_integrity

Доказательство целостности реестра прогнозов: ежедневная SHA-256 хэш-цепочка по всем созданным/разрешённым строкам прогнозов, с точным каноническим рецептом, чтобы любая третья сторона могла пересчитать и проверить. Самый сильный примитив доверия, который предлагает OneQAZ — суждения связываются до того, как становятся известны исходы.

get_resolved_predictions

Сырой построчный реестр прогнозов: полный жизненный цикл каждого макроэкономического прогноза (created_at → resolved_at → исход) — аудит доказательств по каждому суждению.

get_trade_outcomes_bulk

Постраничный экспорт цепочки прогноз → сделка → исход (бумажные сделки с реализованным P&L, привязанные к предшествующему сигнальному прогнозу) — вычисляйте собственные показатели успешности, а не доверяйте нашим.

Аналитика портфеля (1 инструмент) — новое в 0.4.0

Инструмент

Возвращает

get_performance_metrics

Портфельные MDD / Sharpe / Sortino / Calmar / доля выигрышных сделок по каждому рынку и типу счёта (paper / live), опционально дневная кривая капитала.

Калибровка сигналов (1 инструмент) — новое в 0.4.0

Инструмент

Возвращает

get_signal_calibration

Данные диаграммы надёжности для уверенности сигнала: реализованная доля успеха по корзинам уверенности с сводкой ECE — проверьте, действительно ли сигнал с уверенностью 0.9 срабатывает в ~90% случаев.

Стандартный коннектор ChatGPT (2 инструмента) — новое в 0.4.0

Инструмент

Возвращает

search

Поиск по стандарту коннектора ChatGPT по живой поверхности OneQAZ — инструменты, ресурсы и последние сильные сигналы по всем трём рынкам. Идентификаторы результатов можно использовать в fetch.

fetch

Стандартный fetch одного результата по идентификатору, возвращённому из search.

Уровень доверия (13 инструментов)

Инструмент

Возвращает

get_prediction_accuracy

Проверенные доли успеха по макрокатегориям (с sample_count)

get_backtest_tuning_state

Активные параметры настройки + временная метка последней перекалибровки

get_monthly_accuracy_trend

Скользящая точность за 12 месяцев по категориям

get_news_leading_indicator_performance

Время опережения до новостей + точность

get_news_causality_breakdown

Теги причинности новости → рынок с долями успеха

get_feature_governance_state

Фичи по статусам (OBSERVATION/CONDITIONAL/ACTIVE/DEPRECATED)

get_structure_calibration

Снимок калибровки обучения структуре

get_structure_validation_history

Исторические оценки валидации структуры

get_strategy_leaderboard

Стратегии, обученные с подкреплением, по фактору прибыли

get_active_predictions

Текущие открытые макропрогнозы с отслеживанием исходов

get_macro_influence_map

Причинные гипотезы макро → рынок (часы задержки + чувствительность)

get_cross_market_correlation

Матрица корреляций между рынками

get_role_analysis

Ролевой анализ стратегий

Доказательства сигналов (3 инструмента)

Инструмент

Параметры

get_signals

market_id, symbol, min_score, max_score, action_filter, interval

get_signal_detail

market_id, symbol, interval

explain_decision

market_id, symbol

Корреляции слоёв — межактивная структура (4 инструмента)

Выходные данные этапа 2 из конвейера agent_history. Кластеры секторов, графы макропричинности и опережающие/запаздывающие связи между символами — межактивный контекст, который превращает «BTC вырос» в «BTC вырос потому что DXY сломался 4 часа назад».

Инструмент

Возвращает

get_sector_correlations_tool

Внутрирыночная матрица корреляций ETF/секторов + автокластеризация (окно 60 дней, обновление 6 часов)

get_macro_causality_graph_tool

Причинность с учётом задержек между 8 макрокатегориями (облигации/vix/форекс/кредит/инфляция/ликвидность/сырьё/энергия)

get_symbol_peer_links_tool

Связи опережения/запаздывания между символами (например, META → AMZN с задержкой 15 мин, ρ=+0.62)

get_feature_governance_status_tool

Распределение жизненного цикла фич + переходы статусов за последние 7 дней

Результаты бумажной торговли (11 инструментов)

OneQAZ ведёт непрерывную бумажную торговлю по каждому сигналу BUY. Эти инструменты раскрывают результаты — проверенные доказательства для ИИ-агентов, оценивающих наши заявления.

Инструмент

Возвращает

get_positions

Открытые бумажные позиции с ROI

get_position_detail

Детальный разбор одной позиции

get_profitable_positions / get_losing_positions

Отфильтровано по P&L

get_strategy_distribution

Количество позиций по стратегиям

get_trade_history

Закрытые бумажные сделки (фильтры: действие, P&L, время)

analyze_trades

Агрегированная аналитика сделок

get_winning_trades / get_losing_trades

Отфильтровано по исходу

get_latest_decisions

Недавние переходы сигнал → решение

get_llm_trading_decisions

Журналы решений, сгенерированных LLM

Ресурсы (17 статических + 17 шаблонов — все на бесплатном тарифе)

Мета — обнаружение и интроспекция

URI ресурса

Описание

market://meta/discovery

Динамический каталог (v2.0) — полный список инструментов/ресурсов через интроспекцию FastMCP (без статического if/else), с PG-пробой data_freshness (5 исходных таблиц), блоком positioning (specialist_domains, trust_principles, what_we_do_NOT_provide, philosophy), counts, notes. Вызывайте это первым, чтобы понять, что предоставляет OneQAZ.

market://meta/tool-chains

Рекомендуемые последовательности вызовов (quick_analysis, deep_analysis, portfolio_check, symbol_deep_dive) + граф зависимостей.

market://meta/pg-pool

Статистика psycopg ConnectionPool — мониторинг нагрузки на соединения.

market://health

Проверка работоспособности сервера.

market://info

Метаданные сервера + индекс источников данных.

Статические ресурсы

Resource URI

Description

market://global/summary

Глобальная сводка макро-режима

market://global/categories

Список доступных макро-категорий

market://global/macro_events

Жизненный цикл активных макро-событий

market://all/summary

Сводка по всем 3 рынкам

market://structure/all

Структура ETF/корзин по всем рынкам

market://indicators/fear-greed

Индекс страха и жадности

market://indicators/regime

4-слойные индикаторы режима (Short/Mid/Long/SuperLong)

market://indicators/context

Индекс страха и жадности + 4-слойный режим + широта рынка

market://unified/cross-market

Снимок межрыночных корреляций (BTC ↔ акции ↔ FX)

market://derived/event-leading

Оценка опережающего обнаружения новостей

market://derived/cross-decoupling

Индекс межактивного расхождения

market://derived/reaction-speed

Распределение скорости реакции на новости

Шаблоны (параметризованные)

URI Template

Example

market://global/category/{category}

market://global/category/bonds

market://{market_id}/status

market://crypto/status

market://{market_id}/positions/snapshot

market://crypto/positions/snapshot

market://{market_id}/structure

market://kr_stock/structure

market://{market_id}/structure/group/{group_id}

market://kr_stock/structure/group/SEMICONDUCTOR

market://{market_id}/signals/summary

market://crypto/signals/summary

market://{market_id}/signals/roles

market://crypto/signals/roles

market://{market_id}/signals/feedback

market://crypto/signals/feedback

market://{market_id}/external/summary

market://crypto/external/summary

market://{market_id}/external/symbol/{symbol}

market://crypto/external/symbol/BTC

market://{market_id}/external/causality

market://crypto/external/causality

market://{market_id}/unified

market://crypto/unified

market://{market_id}/unified/symbol/{symbol}

market://crypto/unified/symbol/BTC

market://{market_id}/derived/regime-transitions

market://crypto/derived/regime-transitions

market://{market_id}/derived/strategy-fitness

market://crypto/derived/strategy-fitness

market://{market_id}/derived/all

market://crypto/derived/all

Поле template_resources[*].example в market://meta/discovery готово к копированию — ИИ получает конкретные URI без необходимости вручную подставлять плейсхолдеры.

Идентификаторы рынков: crypto, kr_stock, us_stock (алиасы: coin, kr, us)

Пример: запрос Trust Layer

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)
# ...

Каждый ответ также содержит краткую сводку в виде обычного текста:

{
  "_llm_summary": "7/8 macro categories above 55% accuracy, sample sizes 8-24. Bonds + VIX categories most validated."
}

Конфигурация

Вся конфигурация задаётся через переменные окружения:

Variable

Default

Description

MCP_SERVER_PORT

8010

Порт сервера

MCP_SERVER_HOST

0.0.0.0

Хост для привязки

MCP_LOG_LEVEL

INFO

Уровень логирования

MCP_TIER_RESOLVER

не задано

module:function, возвращающий уровень для API-ключа (хук для self-host)

DB_BACKEND

postgres

Должно быть postgres (бэкенд SQLite удалён в 0.4.0)

PG_HOST / PG_PORT

postgres / 5432

Хост / порт PostgreSQL

PG_DB / PG_USER / PG_PASSWORD

auto_trader / …

База данных / учётные данные PostgreSQL (достаточно роли только для чтения)

PG_POOL_MIN / PG_POOL_MAX

0 / 50

Границы пула соединений на схему

PG_STATEMENT_TIMEOUT_MS

30000

Таймаут выполнения запроса на стороне сервера

MCP_COIN_DATA_DIR / MCP_KR_DATA_DIR / MCP_US_DATA_DIR

auto

Переопределение логических корней путей данных (см. ниже)

MCP_EXTERNAL_CONTEXT_DATA_DIR

auto

Переопределение логического корня внешнего контекста

Docker

docker build -t oneqaz-trading-mcp .
docker run -p 8010:8010 -e DB_BACKEND=postgres -e PG_HOST=... -e PG_PASSWORD=... oneqaz-trading-mcp

Бэкенд данных (PostgreSQL)

Все данные хранятся в PostgreSQL 16 + TimescaleDB, по одной схеме на домен (market_coin / market_kr / market_us, market_*_struct, external_context, rl_pipeline, mcp_analytics, …). Код по-прежнему формирует устаревшие SQLite-пути (.../coin_market/data_storage/trading_system.db), но это только логические ключи маршрутизации: connect_readonly() сопоставляет каждый путь со схемой PG и возвращает shim-соединение, поэтому никакие .db-файлы не читаются и не записываются. Это повторяет продакшн-миграцию Wave-I «только PG» — запросы завершаются с ошибкой громко, а не молча откатываются назад.

Лимиты запросов

Авторитетные квоты указаны в Политике доступа выше. Краткая сводка:

Уровень

Дневная квота

Burst

Аутентификация

Free

1 500 / день

60 / мин

нет / недействительный ключ

Pro (бета)

50 000 / день

200 / мин

действующий API-ключ

Internal (владелец)

Безлимитно

Безлимитно

только владелец

Local (self-hosted)

Безлимитно

Безлимитно

н/д

Заголовки ответов на каждый запрос:

  • X-RateLimit-Tier: определённый уровень (free/pro/internal)

  • X-RateLimit-Daily-Limit: сегодняшний лимит для определённого уровня

  • X-RateLimit-Daily-Remaining: оставшиеся запросы на сегодня

  • X-RateLimit-Minute-Remaining: оставшиеся запросы на эту минуту

  • При превышении лимитов возвращается HTTP 429 с заголовком Retry-After.

Отказ от ответственности

Данное программное обеспечение предоставляется только в информационных и образовательных целях. Оно не является финансовой рекомендацией.

  • Все сигналы, анализ режима и рыночные данные генерируются автоматизированными системами и могут содержать ошибки.

  • Прошлые результаты не гарантируют будущих.

  • Вы несёте полную ответственность за свои инвестиционные решения. Авторы и участники не несут ответственности за любые финансовые потери, понесённые при использовании данного программного обеспечения.

  • Это не зарегистрированный инвестиционный советник, брокер-дилер или финансовый планировщик.

  • Всегда проводите собственное исследование (DYOR) перед принятием любых инвестиционных решений.

Используя данное программное обеспечение, вы подтверждаете, что понимаете и принимаете эти условия.

Лицензия

MIT

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Connects AI agents to real-time crypto market data, covering market health scores, derivatives, ETF flows, and BTC cycle indicators. It provides 13 specialized tools for structured market analysis, sentiment tracking, and monitoring macro-economic indicators.
    13
    6 npm
    1
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Financial intelligence for AI agents. 31 tools across 8 data sources — regime, derivatives, stablecoin flows, momentum, volatility, macro, DeFi, weather patterns, political cycles, seasonality. The context layer between your agent and a bad trade.
    31
    21 npm
    9
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    Provides AI agents with real-time financial market intelligence including stock quotes, crypto data, technical analysis, and portfolio insights. Enables natural language queries for current prices, technical indicators, asset comparisons, and portfolio analysis.
    17
    9
    MIT