项目简介 Trading API MCP 服务器是一个强大的后端应用程序，它通过 Model Context Protocol (MCP) 协议，将丰富的市场研究工具暴露给AI代理。服务器整合了来自传统股票、加密货币、DeFi协议、Solana生态系统和Meme代币等15+个金融数据源的实时数据，并提供超过40种市场分析工具，帮助AI智能体进行深入的市场洞察和交易决策。
主要功能点
- 多源数据聚合: 从Reddit、Finviz、CoinGecko、Kraken、Yahoo Finance、Hyperliquid、Pump.fun等15+个来源汇集股票、加密货币、DeFi、NFTs、Meme代币、新闻、情绪、期权等多种金融数据。
- 40+市场研究工具: 提供包括获取趋势股票、加密货币、市场新闻、DeFi流动性分析、Solana生态资产追踪、Meme代币经济学分析等在内的丰富工具集。
- 实时市场情报: 通过智能缓存、限速和错误处理机制，确保数据实时、准确且服务稳定。
- 跨市场综合分析: 能够分析传统金融与DeFi市场的关联性，识别跨生态套利机会。
- AI代理无缝集成: 专为Claude Desktop、LangChain等MCP兼容的AI代理设计，提供标准化接口。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/jongan69/trading-api.git
cd trading-api

自动化设置: 运行提供的设置脚本，它将处理Rust API的构建和Python环境的依赖安装。
```
./setup_mcp.sh
```

手动设置 (可选):

Rust API: 确保已安装Rust 1.70+，然后构建Rust项目：
```
cargo build
```

Python环境: 确保已安装Python 3.8+，然后创建并激活虚拟环境，安装Python依赖：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

配置API密钥: 在项目根目录创建 '.env' 文件，并根据需要填写API密钥（例如，Alpaca、Reddit、Helius等）：

ALPACA_API_KEY_ID=your_alpaca_key_id
ALPACA_API_SECRET_KEY=your_alpaca_secret_key
REDDIT_CLIENT_ID=your_reddit_client_id
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_reddit_client_secret
HELIUS_API_KEY=your_helius_api_key
# 其他API密钥...

服务器配置 MCP客户端需要以下信息才能连接到Trading API MCP服务器：
- 'mcpServers' (JSON对象): 包含一个或多个MCP服务器配置。
  - 'trading-api' (JSON对象): 特定MCP服务器的配置名称。
    - 'command': 'python3' (MCP服务器的启动命令，确保您的系统中有'python3'命令)
    - 'args': '/path/to/trading-api/mcp_server.py' (MCP服务器脚本的完整路径)
    - 'transport': 'stdio' (指示使用标准输入/输出流进行通信)
例如，在Claude Desktop或LangChain客户端中配置：
```
{
  "mcpServers": {
    "trading-api": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/trading-api/mcp_server.py"],
      "transport": "stdio"
    }
  }
}
```
请将 '/path/to/trading-api/mcp_server.py' 替换为 'trading-api' 仓库中 'mcp_server.py' 文件的实际绝对路径。
基本使用方法
1. 启动Rust后端API: 在第一个终端中运行：
```
cargo run
```
  这将启动数据聚合和处理的Rust服务。
2. 启动Python MCP服务器: 在第二个终端中，激活Python虚拟环境并运行MCP服务器：
```
source venv/bin/activate # 如果您手动设置了虚拟环境
python mcp_server.py
```
  此时，MCP服务器将通过 'stdio' 监听客户端请求。
3. 连接AI代理: 配置您的AI代理（如Claude Desktop或基于LangChain的代理），使用上述“服务器配置”部分提供的信息连接到此MCP服务器。一旦连接，AI代理即可调用服务器提供的所有市场研究工具。
4. 运行测试 (可选): 在第三个终端中，您可以运行测试脚本以验证MCP服务器是否正常工作：
```
source venv/bin/activate # 如果您手动设置了虚拟环境
python test_mcp.py
```

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