MCPトレーダーサーバー
株式トレーダー向けのモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。
特徴
ツール
サーバーは、株式分析および取引用の次のツールを提供します。
analyze-stock : 指定された銘柄コードに対してテクニカル分析を実行します。
必須引数:
symbol(文字列、例:"NVDA")以下を含む包括的なテクニカル分析を返します:
移動平均トレンド(20、50、200 SMA)
モメンタム指標(RSI、MACD)
ボラティリティ指標(ATR、ADRP)
ボリューム分析
相対的な強さ: ベンチマークと比較した株式の相対的な強さを計算します
必須引数:
symbol(文字列、例: "AAPL")オプション引数:
benchmark(文字列、デフォルト: "SPY")複数の期間(21、63、126、252日)にわたる相対的な強さの指標を返します。
株価とベンチマークのパフォーマンス比較を含む
volume-profile : 価格別の出来高分布を分析する
必須引数:
symbol(文字列、例: "MSFT")オプション引数:
lookback_days(整数、デフォルト: 60)以下を含むボリューム プロファイル分析を返します。
コントロールポイント(POC) - 取引量が最も多い価格レベル
バリューエリア(ボリューム範囲の70%)
最高取引量価格レベル
検出パターン: 価格データのチャートパターンを識別する
必須引数:
symbol(文字列、例: "AMZN")信頼レベルと価格目標とともに検出されたチャートパターンを返します
ポジションサイズ:リスクパラメータに基づいて最適なポジションサイズを計算します
必要な引数:
symbol(文字列、例:"TSLA")stop_price(数値)risk_amount(数値)account_size(数値)
オプション引数:
price(数値、デフォルト: 現在の価格)推奨ポジションサイズ、ドルリスク、潜在的な利益目標を返します
ストップ提案: テクニカル分析に基づいてストップロスレベルを提案します
必須引数:
symbol(文字列、例: "META")以下に基づいて複数のストップロス提案を返します:
ATRベースのストップ(1倍、2倍、3倍ATR)
パーセンテージベースの停止(2%、5%、8%)
テクニカルレベル(移動平均、直近のスイング安値)
テクニカル分析機能
サーバーはいくつかの特殊な分析モジュールを活用します。
テクニカル分析:コアテクニカル指標とトレンド分析
移動平均線(SMA 20、50、200)
モメンタム指標(RSI、MACD)
ボラティリティ指標(ATR、平均日次レンジパーセンテージ)
取引量分析(20日間平均取引量)
RelativeStrength : 比較パフォーマンス分析
複数期間の相対的な強さのスコアリング(21、63、126、252日)
ベンチマーク指標とのパフォーマンス比較
アウトパフォーマンス/アンダーパフォーマンスの分類
VolumeProfile : 高度なボリューム分析
価格水準と数量の分布
制御点(POC)の識別
価値面積計算(体積の70%)
パターン認識:チャートパターン検出
サポート/レジスタンスレベル
一般的なチャートパターン(ヘッドアンドショルダー、ダブルトップ/ダブルボトムなど)
検出されたパターンの信頼度スコア
リスク分析:ポジションサイジングとリスク管理
リスクベースのポジションサイジング
複数のストップロス戦略
R倍利益目標計算
データソース
サーバーは市場データにTiingo APIを使用します。
過去の日次OHLCVデータ
正確なバックテストのための調整された価格
デフォルトで最大1年間の履歴データ
Related MCP server: Trading Simulator MCP Server
設定
前提条件
Python 3.11以上
環境変数
.envファイルを作成します。
TIINGO_API_KEY=your_api_key_hereSmithery経由でインストール
Smithery経由で Trader for Claude Desktop を自動的にインストールするには:
npx -y @smithery/cli install mcp-trader --client claudeこれにより、次のようになります。
MCP Traderサーバーをインストールする
Tiingo APIキーで設定する
Claudeデスクトップ統合を設定する
鍛冶屋の構成
サーバーには、以下を定義するsmithery.yaml構成ファイルが含まれています。
必要な構成パラメータ(Tiingo APIキー)
MCPサーバーを起動するコマンド関数
Claude Desktopとの統合
smithery.yamlファイルを編集して、Smithery の構成をカスタマイズできます。
インストール
uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv syncDocker デプロイメント
このプロジェクトには、コンテナ化されたデプロイメント用の Dockerfile が含まれています。
# Build the Docker image
docker build -t mcp-trader .
# Run the container with your API key
docker run -e TIINGO_API_KEY=your_api_key_here -p 8000:8000 mcp-traderコンテナを HTTP サーバー モードで実行するには:
docker run -e TIINGO_API_KEY=your_api_key_here -p 8000:8000 mcp-trader uv run mcp-trader --http構成
クロードデスクトップアプリ
MacOSの場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
開発構成:
{
"mcpServers": {
"stock-analyzer": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/mcp-trader",
"run",
"mcp-trader"
]
"env": {
"TIINGO_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}発達
ビルドと実行
uv build
uv run mcp-traderHTTPサーバーモード
サーバーは、テストや他のアプリケーションとの統合のためにスタンドアロン HTTP サーバーとして実行することもできます。
uv run mcp-trader --httpこれにより、次のエンドポイントを持つhttp://localhost:8000上の HTTP サーバーが起動します。
GET /list-tools : 利用可能なツールとそのスキーマのリストを返します。
POST /call-tool : 指定された引数でツールを実行します
リクエスト本文の形式:
{ "name": "analyze-stock", "arguments": { "symbol": "AAPL" } }コンテンツ項目(テキスト、画像など)の配列を返します。
デバッグ
デバッグには MCP インスペクタを使用します。
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-trader run mcp-trader使用例
Claude Desktopの場合:
Analyze the technical setup for NVDAサーバーは、トレンドステータス、モメンタム指標、主要なメトリックを含むテクニカル分析の概要を返します。

依存関係
完全な依存関係リストについては、pyproject.toml を参照してください。
- aiohttp >=3.11.11
- mcp >=1.2.0
- numpy ==1.26.4
- pandas >=2.2.3
- pandas-ta >=0.3.14b0
- python-dotenv >=1.0.1
- setuptools >=75.8.0
- ta-lib >=0.6.0貢献
MCP Traderへの貢献を歓迎します!貢献できる方法は次のとおりです。
新しいツールの追加:追加のテクニカル分析ツールや取引戦略を実装する
既存のツールの改善:現在のツールの精度やパフォーマンスを向上させる
データソースの追加: 追加の市場データプロバイダーを統合する
ドキュメント: ドキュメントを改善したり、例を追加したりします
バグ修正: 問題を修正したり、エラー処理を改善したりします
開発ワークフロー
リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する (
git checkout -b feature/amazing-feature)変更をコミットします (
git commit -m 'Add some amazing feature')ブランチにプッシュする (
git push origin feature/amazing-feature)プルリクエストを開く
今後の計画
MCP Trader プロジェクトでは、いくつかの機能強化が計画されています。
ポートフォリオ分析:ポートフォリオを分析および最適化するためのツール
バックテスト:過去のデータに基づいて取引戦略をテストする機能
感情分析:ニュースやソーシャルメディアの感情データとの統合
オプション分析:オプション戦略と価格設定を分析するためのツール
リアルタイムデータ: リアルタイム市場データフィードのサポート
カスタム戦略: カスタム取引戦略を実装およびテストするためのフレームワーク
アラート: 価格とテクニカル指標のアラートを通知するシステム
さらに読む
以下の詳細なブログ投稿を通じて、このプロジェクトの詳細を学んでください。
MCP を使用した株式分析サーバーの構築、パート 1 - 初期設定、アーキテクチャ、コアテクニカル分析機能
MCPを使った株式分析サーバーの構築、パート2 - 相対強度、出来高、パターン認識、リスク分析
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Resources
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