MCP-Pionex

Servidor MCP (Model Context Protocol) para el exchange Pionex, construido sobre la librería pionex_py. Expone datos de mercado, cuenta, trading spot, grid bots y Dual Investment como herramientas MCP, con una capa estricta de seguridad anti-alucinación: la IA no puede inventar símbolos, precios, parámetros ni ejecutar nada sin validación en vivo y confirmación en dos fases.

Funciona con Claude Code / Claude Desktop y con LLMs locales (LM Studio, Ollama vía mcphost o el puente incluido). Guía completa en docs/GUIA.md.

Características

• 43 herramientas en 7 grupos: meta, mercado (público), análisis técnico (EMAs, RSI, MACD, FVG, order blocks, estructura), cuenta, trading, bots, earn.

• Solo-lectura por defecto — el trading, los bots y earn están desactivados hasta que el operador los habilita por variable de entorno.

• Commit en dos fases — toda acción que cambia estado (prepare_* → confirm_action) requiere un token de un solo uso, ligado criptográficamente a los parámetros validados y con caducidad.

• Verificación de símbolos en vivo — un par que no existe en Pionex jamás llega a la API.

• Límites duros — tope de nocional por orden, desviación máxima de precio límite frente al precio vivo, whitelist opcional de símbolos.

• Sobres de procedencia — cada respuesta lleva el endpoint de origen, timestamp UTC y marca computed para valores derivados.

• Errores literales — los errores de la API de Pionex se devuelven con su código y mensaje originales, nunca parafraseados.

• Registro de auditoría — cada prepare/confirm/cancel queda en un JSONL local.

Related MCP server: okx-trade-mcp

Requisitos

• Python ≥ 3.11

• uv (recomendado) o pip

• Una API key de Pionex (solo para herramientas de cuenta/trading; los datos de mercado no la necesitan)

pionex_py y el SDK mcp se instalan automáticamente desde PyPI.

Instalación

git clone https://github.com/alejandrorodm/MCP-Pionex
cd MCP-Pionex
uv sync

Configuración

Todo se controla por variables de entorno (ver .env.example):

Los límites los fija el operador humano: la conversación con la IA no puede subirlos ni desactivarlos.

Registro en Claude Code

claude mcp add pionex \
  --env PIONEX_API_KEY=tu_key \
  --env PIONEX_API_SECRET=tu_secret \
  -- uv --directory /home/zoiyo/repos/mcp_pionex_py run mcp-pionex

O en .mcp.json / claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "pionex": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/home/zoiyo/repos/mcp_pionex_py", "run", "mcp-pionex"],
      "env": {
        "PIONEX_API_KEY": "tu_key",
        "PIONEX_API_SECRET": "tu_secret",
        "PIONEX_MCP_TRADING_ENABLED": "false"
      }
    }
  }
}

Uso típico

Usuario: ¿a cuánto está el BTC?
IA → get_price("BTC_USDT")            # precio vivo, nunca de memoria

Usuario: compra 20 USDT de ETH
IA → prepare_order(symbol="ETH_USDT", side="BUY", order_type="MARKET", amount="20")
     → muestra el resumen y el token al usuario
Usuario: confirmo
IA → confirm_action(confirmation_token="ab12cd34ef56-9f3a")

Si el trading está deshabilitado, prepare_order responde con el mensaje exacto de qué variable de entorno debe activar el operador.

Cómo evita alucinaciones

1. Vocabularios cerrados: side, order_type, interval, market_type, grid_type, product_type se validan contra whitelists que replican la doc oficial de Pionex; un valor inventado devuelve la lista completa de valores válidos.

2. Símbolos verificados en vivo contra GET /api/v1/common/symbols (caché 10 min), con sugerencias de corrección (BTCUSDT → «¿quisiste decir BTC_USDT?»).

3. Dos fases con token ligado a parámetros: el token contiene un hash SHA-256 de la acción y sus parámetros; en la confirmación se ejecutan los parámetros almacenados en el servidor, no los que la IA pase.

4. Guardas numéricas del operador: tope de nocional y desviación de precio se comprueban contra datos vivos del exchange.

5. Procedencia obligatoria: la IA recibe la instrucción (en las instructions del servidor y en cada envelope) de reportar solo campos presentes en data.

6. Errores verbatim + auditoría JSONL de todo lo preparado y ejecutado.

Estructura

src/mcp_pionex/
├── server.py      # FastMCP, instructions anti-alucinación, tools meta
├── config.py      # Settings por entorno (conservador por defecto)
├── safety.py      # vocabularios, verificación de símbolos, 2-fases, límites, audit
├── client.py      # singletons perezosos de los clientes pionex_py
├── actions.py     # registro de ejecutores para confirm_action
└── tools/
    ├── market.py   # 9 tools públicas de mercado
    ├── account.py  # 8 tools de cuenta (solo lectura)
    ├── trading.py  # 6 tools de trading (2 fases)
    ├── bots.py     # 6 tools de bots
    └── earn.py     # 7 tools de Dual Investment

Uso con un LLM local

Tres vías (detalle en docs/GUIA.md):

• LM Studio: soporta MCP nativamente — pega el mismo bloque mcpServers en su mcp.json.

• Ollama + mcphost: mcphost -m ollama:qwen3 --config mcp.json.

• Puente incluido: uv run examples/ollama_bridge.py "¿a cuánto está el BTC?" — bucle agéntico completo contra Ollama con las 43 tools.

Con modelos locales, mantén PIONEX_MCP_TRADING_ENABLED=false salvo supervisión estrecha: las guardas del servidor son las mismas, pero los modelos pequeños alucinan más.

Documentación

• docs/GUIA.md — guía completa: instalación, configuración, integraciones (Claude y LLM local), flujos, seguridad operacional, troubleshooting y extensión.

• docs/INFORME.md — informe de capacidades y verificación.

• CLAUDE.md — guía interna del proyecto para agentes IA.

• Doc oficial de la API: https://pionex-doc.gitbook.io/apidocs/

Licencia

MIT