面向 AI 助手的 TradingView MCP 市场数据与技术分析

TradingView MCP 服务器 —— 为 Claude、ChatGPT、Cursor、Copilot 及任何 MCP 客户端提供实时市场数据、技术指标、筛选器和回测。覆盖全球交易所的股票、加密货币、外汇和期货。 回测 + 实时情绪 + Yahoo Finance + 37 个技术分析工具 —— 最完整的 TradingView MCP 工具包，全部集成在一个服务器中。

🆕 托管服务器现在支持绘图。 请求一张图表，交互式蜡烛图视图（1d / 1h / 15m，可选布林带叠加）即可通过 MCP Apps 在对话中实时渲染 —— 而且 AI 会将布林带数值读回给你：

粘贴一个 URL（或 pip install），然后直接提问。 真实输出，直接来自实时服务器：

先试试这些 —— 它们适用于 Claude、ChatGPT、Cursor 或任何 MCP 客户端：

Show today's top crypto gainers on Binance
Run a full technical analysis of NVDA
What's the multi-timeframe read on gold?
Backtest an RSI strategy on BTC on the daily timeframe

[!NOTE] 独立开源项目 —— 与 TradingView Inc. 无关联、未经其认可，也不属于其附属项目。 "TradingView" 是其各自所有者的商标；本项目消费第三方市场数据，并非 TradingView 产品。

[!NOTE] 它是否需要 —— 或是否会危及 —— 你的 TradingView 账户？不需要。 本服务器不会登录、抓取或自动化 TradingView 会话，也不需要 TradingView 账户或 API 密钥。市场数据在服务器端从公共端点获取，因此你的账户不会参与其中，也没有浏览器/UI 自动化。（这与通过 Chrome DevTools 驱动 TradingView 桌面应用的 MCP 服务器不同。） 你有责任确保自己的使用符合你所指向的任何数据源的条款。

"TradingView MCP" 现在指两种截然不同的项目。两者都有用 —— 适用于不同的任务：

如果你想要 AI 在你的 TradingView Desktop 中操作 —— 编辑 Pine Script、在图表上绘制、使用回放 —— 请查看 tradesdontlie/tradingview-mcp。如果你想要可供任何 AI 客户端使用的无头市场数据、筛选器和回测，无需安装任何东西，也不需要 TradingView 账户参与 —— 那就是本项目。

[!IMPORTANT] 非投资建议。 本软件产生的任何内容均不构成投资、财务、法律、税务或会计建议。tradingview-mcp 是一个信息性和教育性的分析工具。其输出（包括指标、评分、信号、"交易设置"、入场点、止损和目标价）均基于第三方市场数据计算，并非买入、卖出或持有任何资产的建议。它不执行交易、不管理资金，也不保证任何结果。交易和投资具有重大亏损风险，你可能会损失部分或全部本金。在做任何财务决策之前，请务必自行研究并咨询持牌专业人士。你对自己的决策以及遵守适用于你的法律法规负全部责任。市场数据可能延迟、不准确或不完整，且不提供任何担保。

[!TIP] 希望零配置？使用托管版本。 pro.cryptosieve.com 以单个连接器 URL 为 Claude.ai、ChatGPT、Copilot 和 Cursor 提供全部 37 个工具 —— 无需折腾 uv、pandas 或 Python。每月 $9（Pro）或 $29（Pro+ —— 更高限额），含 3 天免费试用。 自托管永远免费；托管版只是为那些想跳过运维的人准备的。（完整自托管与托管对比见下方快速入门。）

⭐ 如果这个工具改善了你的工作流程，请给仓库点个星标，并考虑赞助 —— 这能让项目保持活力并持续成长！

🎥 框架演示

https://github-production-user-asset-6210df.s3.amazonaws.com/67838093/478689497-4a605d98-43e8-49a6-8d3a-559315f6c01d.mp4

Related MCP server: FinanceKit MCP

🆕 更新内容

稳定性与策略扩展（2026 年 5 月）

• 异步热路径工具 —— 7 个高流量工具（yahoo_price、stock_extended_hours、top_gainers、volume_breakout_scanner、multi_timeframe_analysis、financial_news、combined_analysis）已转换为 async def。FastMCP 在事件循环上串行运行同步工具 —— 异步解锁了真正的服务器内并行，使并发工具调用真正重叠。combined_analysis 还通过 asyncio.gather 将其 3 个子调用并行分发，使这个强力工具获得约 3 倍的墙钟时间改进。yahoo_price / stock_extended_hours 使用 httpx.AsyncClient 实现真正的非阻塞 I/O；同步库工具（tradingview_ta、tradingview-screener、feedparser）通过 asyncio.to_thread 卸载。（PR —— 开放中）

• 9 个回测策略（从 6 个增加）—— 新增 rsi_pullback、keltner_breakout 和 triple_ema，覆盖趋势回调、ATR 归一化突破和 SMA200 过滤的 EMA 交叉边缘。compare_strategies 现在对全部 9 个策略进行排名。

• 弹性层 —— 在 TradingView 筛选器提供程序上自动重试 + 60 秒 TTL 缓存，消除了 combined_analysis 和 multi_timeframe_analysis 上的瞬时 "Expecting value" 错误。（PR #32 —— 已合并）

• 财经新闻服务重建 —— 用 Yahoo Finance、MarketWatch 和 CNBC 替换已弃用的 Reuters RSS 端点。修复了 financial_news 上长期存在的 count: 0 错误。（PR #33 —— 已合并）

• TA 限流 —— 限制并发 tradingview_ta 调用（默认 4 个）+ 启动间隔至少 0.8 秒。防止 combined_analysis / multi_timeframe_analysis 的并行突发触发 TradingView 的空响应限速悬崖。可通过环境变量调整。（PR #34 —— 已合并）

• 前向走查回测（walk_forward_backtest_strategy）—— 训练/测试拆分，附过拟合判定（ROBUST / MODERATE / WEAK / OVERFITTED）。

• 小时（1h）时间框架支持，覆盖 backtest_strategy、compare_strategies 和 walk_forward_backtest_strategy。

• 完整交易日志 + 权益曲线输出（include_trade_log=True、include_equity_curve=True）。

🏗️ 架构

✨ 为什么选择 tradingview-mcp？

🚀 快速入门（5 分钟）

两种运行方式 —— 无论哪种方式都是相同的 37 个工具：

☁️ 零配置： 把一个连接器 URL 粘贴到 Claude.ai、ChatGPT、Copilot 或 Cursor 即可 → 开始 3 天免费试用。以下内容都是关于自托管的。

通过 pip 安装

pip install tradingview-mcp-server

可选：新闻与情绪（免费 Marketaux key）

financial_news 和 market_sentiment（以及 combined_analysis 中的新闻/情绪部分）由 Marketaux 驱动 — 拥有许可的市场新闻及按实体拆分的情绪分析。获取一个 免费的 API key （每天 100 次请求；服务器缓存 4 小时，并在新闻和情绪之间共享同一次请求， 所以免费额度非常够用）并设置：

export MARKETAUX_API_TOKEN=your_token_here   # optional

如果没有 token，这两个工具会返回一个友好的“未配置”提示——其他所有工具正常工作。

Claude Desktop 配置（claude_desktop_config.json）

注意： 在 macOS 上，Claude Desktop 等 GUI 应用可能没有将 ~/.local/bin 加入 PATH。请使用 uvx 的完整路径，以免“command not found”错误。

{
  "mcpServers": {
    "tradingview": {
      "command": "/Users/YOUR_USERNAME/.local/bin/uvx",
      "args": ["--from", "tradingview-mcp-server", "tradingview-mcp"]
    }
  }
}

在 Linux 上，把 /Users/YOUR_USERNAME 替换为 /home/YOUR_USERNAME。在 Windows 上，使用 %USERPROFILE%\.local\bin\uvx.exe。

Codex 插件配置

本仓库还包含仅限 MCP 的 Codex 插件元数据：

• .codex-plugin/plugin.json

• .codex-mcp.json

该插件使用相同的 PyPI 包入口点：

{
  "mcpServers": {
    "tradingview": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "tradingview-mcp-server", "tradingview-mcp"]
    }
  }
}

安装或启用 Codex 插件后，重启 Codex，以便 MCP 服务器在下一个会话中加载。根据你的 Codex 版本，codex mcp list 可能会显示已注册的 MCP 服务器，但工具可用性应在新的 Codex 会话中验证。

或从源码运行

git clone https://github.com/atilaahmettaner/tradingview-mcp
cd tradingview-mcp
uv run tradingview-mcp

🛠️ 故障排查

🪟 Windows：首次启动时出现 MCP error -32001: Request timed out

症状——在添加配置后不久，你在 Claude Desktop 日志中看到如下内容：

[tradingview] Server started and connected successfully
[tradingview] Message from client: initialize ...
[60 seconds later]
[tradingview] notifications/cancelled — reason: "MCP error -32001: Request timed out"

原因： Python 3.14 目前还不受支持。uvx 首次运行时会下载 tradingview-mcp-server，创建全新的 virtualenv 并安装依赖。MCP 技术栈中的某些原生依赖目前没有提供兼容 Python 3.14 的 wheel，因此安装可能会退回到源码构建，或在 Claude Desktop 完成服务器初始化之前直接失败。

修复方法——固定到 Python 3.13（带预编译的 pandas wheel）：

{
  "mcpServers": {
    "tradingview": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--python", "3.13", "--from", "tradingview-mcp-server", "tradingview-mcp"]
    }
  }
}

在 macOS 上使用 uvx 的完整路径（见快速入门中的说明）。在 Windows 上，uvx 通常是 %USERPROFILE%\.local\bin\uvx.exe。

另一种方法——先手动安装一次，再让 Claude Desktop 复用缓存：

# Run in a terminal before launching Claude Desktop
uv tool install --python 3.13 tradingview-mcp-server

安装完成后，使用普通配置启动 Claude Desktop，服务器会立竿见影地启动（缓存已是热的）。

致谢：微信： @wyh4444 在 #24 中的原始报告。

⚠️ 错误信封格式

已采用结构化错误格式的工具现在返回它们的正常载荷 或 一个错误信封：

{"error": {"code": "ALL_BATCHES_FAILED", "message": "All 5 batches failed; first error: JSONDecodeError(...)", "batches_attempted": 5, "batches_failed": 5, "first_error": "...", "retryable": true}}

原因： 之前 [] / {"error": "Analysis failed: ..."} 字符串让人无法区分“今天没有匹配项”和“上游频率限制崩塌”。新的信封可以被 code 编程式分支处理，而 retryable 告诉调用者在等待后重试是否有用（上游风暴会过去；缺少依赖不会自己修复）。

完整覆盖（所有失败模式——上游中断、空符号列表、缺少依赖、意外异常——都返回信封，绝不返回原始字符串/traceback）：top_gainers, top_losers, bollinger_scan, rating_filter, volume_breakout_scanner, smart_volume_scanner。

部分覆盖（主要错误路径返回信封）：coin_analysis, volume_confirmation_analysis, consecutive_candles_scan, futures_market_overview, futures_top_movers, stock_prices，以及回测输入检查。其余工具在下一批中迁移——跟踪进度见 #76。

检测错误：

result = volume_breakout_scanner(exchange="KUCOIN")
if isinstance(result, dict) and "error" in result:
    code = result["error"]["code"]
    if result["error"].get("retryable"):
        # Wait + retry, raise alert, fall back to single-batch call, etc.
        ...
else:
    for row in result:
        ...

稳定代码定义在 core/errors.py 中。

📱 通过 Telegram、WhatsApp 等方式使用（OpenClaw）

使用 OpenClaw 将这个服务器连接到 Telegram、WhatsApp、Discord 等 20+ 种消息平台——OpenClaw 是一个自托管 AI 网关。已在 Hetzner VPS（Ubuntu 24.04）上测试并验证。

工作原理

OpenClaw 将 Telegram 消息路由给 AI 代理。代理使用 trading.py——一个轻量级 Python wrapper——调用 tradingview-mcp 函数并返回格式化结果。OpenClaw 与服务器之间不需要 MCP 协议；它直接是 Python import 调用。

Telegram → OpenClaw agent (AI model) → trading.py (bash) → tradingview-mcp → Yahoo Finance

快速设置

# 1. Install UV and tradingview-mcp
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh && source ~/.bashrc
uv tool install tradingview-mcp-server

# 2. Configure OpenClaw channels
cat > ~/.openclaw/openclaw.json << 'EOF'
{
  channels: {
    telegram: {
      botToken: "YOUR_BOT_TOKEN_HERE",
    },
  },
}
EOF

# 3. Configure gateway + agent
openclaw config set gateway.mode local
openclaw config set acp.defaultAgent main

# 4. Set your AI model (choose ONE option below)
openclaw configure --section model

# 5. Install the skill + tool wrapper
mkdir -p ~/.agents/skills/tradingview-mcp ~/.openclaw/tools
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/atilaahmettaner/tradingview-mcp/main/openclaw/SKILL.md \
  -o ~/.agents/skills/tradingview-mcp/SKILL.md
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/atilaahmettaner/tradingview-mcp/main/openclaw/trading.py \
  -o ~/.openclaw/tools/trading.py && chmod +x ~/.openclaw/tools/trading.py

# 6. Start the gateway
openclaw gateway install
systemctl --user start openclaw-gateway.service

选择你的 AI 模型

OpenRouter 不是必须的——你可以使用任何你拥有 key 的提供商：

# Examples — set your chosen model:
openclaw config set agents.defaults.model "openrouter/google/gemini-3-flash-preview"  # via OpenRouter
openclaw config set agents.defaults.model "anthropic/claude-sonnet-4-5"               # Anthropic direct
openclaw config set agents.defaults.model "google/gemini-2.5-flash"                   # Google direct

⚠️ 重要： 前缀必须与你的提供商匹配。google/... 需要 Google API key；openrouter/... 需要 OpenRouter API key。

⚠️ 常见错误

测试你的机器人

运行之后，向你的 Telegram bot 发送：

market snapshot
backtest RSI strategy for AAPL, 1 year
compare all strategies for BTC-USD

👉 OpenClaw 完整设置指南 →

与基础筛选器不同，这个框架部署了 专门的 AI 代理，它们会实时辩论研究结果：

1. 🛠️ 技术分析师 — 布林带（±3 即布林带优化）、RSI、RMA MACD

2. 🌊 情绪与动量分析师 — Reddit 社区情绪 + 价格动量

3. 🛡️ 风险管理者 — 波动率、回撤风险、均值回归信号

输出：STRONG BUY / BUY / HOLD / SELL / STRONG SELL + confidence score

🔧 全部 37 个 MCP 工具

📊 回测引擎

9 种可测试策略：

• rsi — RSI 超卖/超买均值回归

• bollinger — 布林带均值回归

• macd — MACD 金叉/死叉

• ema_cross — EMA 20/50 金叉/死叉

• supertrend — 基于 ATR 的 Supertrend 趋势跟随 🔥

• donchian — Donchian 通道突破（海龟交易风格）

• rsi_pullback — 在确认的上升趋势中逢低买入（SMA50>SMA200 + RSI<40 入场）🆕

• keltner_breakout — ATR 标准突破（EMA20 + 2·ATR 上轨）🆕

• triple_ema — EMA 20/50 交叉，受 SMA200 趋势过滤器限制 🆕

🆕 这些策略需要 period='1y' 或 '2y'，这样 SMA200 趋势过滤器才能完成预热。

获得的指标： 胜率、总回报、Sharpe 比率、Calmar 比率、最大回撤、盈亏比、数学预期、最佳/最差交易，以及与 Buy-and-Hold 的对比，并带有 真实的佣金 + 滑点模拟。

Example prompt: "Compare all 9 strategies on MSFT for 2 years"
→ #1 triple_ema:        +15.1% | Sharpe:  0.0 | WR: 100%
→ #2 keltner_breakout:  +14.3% | Sharpe:  4.7 | WR:  40%
→ #3 bollinger:         +12.2% | Sharpe:  4.1 | WR:  64%
→ Buy & Hold:            -2.1%

💰 Yahoo Finance — 实时价格 （v0.6.0 新增）

支持型号： 股票（AAPL、TSLA、NVDA）、加密货币（BTC-USD、ETH-USD、SOL-USD）、ETF（SPY、QQQ、GLD）、指数（^GSPC、^DJI、^IXIC、^VIX）、外汇（EURUSD=X）、土耳其股票（THYAO.IS、SASA.IS）

🌍 全球股票筛选器 — 普通股与优先股

🧠 AI 情绪与智能

📈 技术分析核心

🌍 多交易所支持

💬 示例 AI 对话

You: "Give me a full market snapshot right now"
AI: [market_snapshot] → S&P500 -3.4%, BTC +0.1%, VIX 31 (+13%), EUR/USD 1.15

You: "What is Reddit saying about NVDA?"
AI: [market_sentiment] → Strongly Bullish (0.41) | 23 posts | 18 bullish

You: "Backtest RSI strategy on BTC-USD for 2 years"
AI: [backtest_strategy] → +31.5% return | 100% win rate | 2 trades | B&H: -5%

You: "Which of the 9 strategies worked best on MSFT in the last 2 years?"
AI: [compare_strategies] → triple_ema #1 (+15.1%, WR 100%), keltner_breakout #2 (+14.3%), macd last (-23.4%)

You: "Run walk-forward backtest on supertrend for SPY"
AI: [walk_forward_backtest_strategy] → Verdict: ROBUST (avg robustness 0.92) | OOS return +8.5%

You: "Analyze TSLA with all signals: technical + sentiment + news"
AI: [combined_analysis] → BUY (Technical STRONG BUY + Bullish Reddit + Positive news)

💖 支持本项目

本框架是免费开源的，利用业余时间构建。如果它能为你节省数小时的研究时间，或帮助你做出更明智的决策，请考虑赞助：

每位赞助者的资金都将直接用于开发新功能，例如 Walk-Forward 回测、Twitter/X 情绪分析以及托管云服务。

📋 路线图

• TradingView 技术分析（30+ 指标）

• 多交易所筛选器（Binance、KuCoin、MEXC、EGX、美股）

• Reddit 情绪分析

• 实时财经新闻（Yahoo / MarketWatch / CNBC / CoinDesk / CoinTelegraph）

• Yahoo Finance 实时价格

• 回测引擎（9 种策略 + Sharpe / Calmar / 期望值）

• Walk-Forward 回测（过拟合检测）

• 筛选器提供商的弹性层（重试 + TTL 缓存）

• 小时级（1h）回测时间框架

• Twitter/X 市场情绪

• 模拟交易仿真

• 托管云服务（无需本地配置）

📄 许可证

MIT 许可证 — 详情请参阅 LICENSE。

免责声明：本工具仅供教育和研究目的使用，不构成财务建议。在做出投资决策之前，请务必自行研究。