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 MCP Server

設定

前提条件

• Python 3.11以上

• 紫外線

• タリブ

• Tiingo APIキー

環境変数

.envファイルを作成します。

TIINGO_API_KEY=your_api_key_here

Smithery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。

1. MCP Traderサーバーをインストールする

2. Tiingo APIキーで設定する

3. 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 sync

Docker 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-trader

HTTP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

1. リポジトリをフォークする

2. 機能ブランチを作成する ( git checkout -b feature/amazing-feature )

3. 変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )

4. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )

5. 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