خادم Freqtrade MCP

ماذا يفعل خادم “Freqtrade” MCP؟

خادم Freqtrade MCP هو خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) يتكامل بسلاسة مع روبوت تداول العملات الرقمية Freqtrade عبر واجهة REST API الخاصة به. يعمل كجسر بين المساعدين الذكيين ومنصة Freqtrade، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تنفيذ عمليات تداول آلي، والوصول إلى بيانات السوق الفورية، وإدارة استراتيجيات التداول، والتفاعل مع حسابات التداول برمجيًا. يعزز هذا التكامل تطوير وأتمتة سير عمل التداول، مما يتيح تنفيذ الصفقات، والاستعلام عن الأرصدة، ومراقبة الأداء التداولي، وكل ذلك ضمن سير عمل مدعوم بالذكاء الاصطناعي. خادم Freqtrade MCP مثالي للمطورين والمتداولين الذين يسعون للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في أتمتة التداول واتخاذ القرارات المتقدمة.

قائمة التعليمات (Prompts)

لا توجد قوالب تعليمات صريحة مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موصوفة في المستودع.

قائمة الأدوات

لا توجد قائمة أدوات صريحة أو ملف server.py أو تعريفات أدوات موثقة في الملفات المتاحة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تنفيذ التداول الآلي
  يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ أوامر الشراء والبيع على روبوت Freqtrade، وأتمتة استراتيجيات التداول وتقليل التدخل اليدوي.
• مراقبة المحفظة
  يسمح للمطورين بمراقبة أداء المحافظ، والأرصدة، والصفقات المفتوحة برمجياً، وتوفير رؤى فورية لاتخاذ القرار.
• إدارة الاستراتيجيات
  يسهل إدارة وتبديل استراتيجيات التداول عبر سير عمل الذكاء الاصطناعي، مما يبسط عمليات الاختبار والنشر.
• جلب بيانات السوق
  يمنح الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى أحدث بيانات السوق وتغذية الأسعار عبر REST API الخاص بـ Freqtrade، لدعم خوارزميات التداول المعتمدة على البيانات.

كيفية إعداده

Windsurf

1. المتطلبات:
   تأكد من تثبيت Python 3.13+ وFreqtrade (مع تفعيل REST API) وGit.
2. استنساخ المستودع:

   git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git
   cd freqtrade-mcp
   

3. تثبيت التبعيات:

   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

4. تعديل إعدادات Windsurf:
   أضف التالي إلى ملف الإعدادات الخاص بك:

   "mcpServers": {
     "freqtrade-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory", "/your/path/to/freqtrade-mcp",
         "run",
         "__main__.py"
       ],
       "env": {
         "FREQTRADE_API_URL": "http://127.0.0.1:8080",
         "FREQTRADE_USERNAME": "your_username",
         "FREQTRADE_PASSWORD": "your_password"
       }
     }
   }
   

5. الحفظ وإعادة التشغيل:
   احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf. تحقق من تشغيل خادم MCP.

Claude

1. المتطلبات:
   ثبّت Python 3.13+ وFreqtrade وGit.
2. الاستنساخ والتثبيت:

   git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git
   cd freqtrade-mcp
   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

3. تعديل إعدادات Claude:
   أضف إعداد خادم MCP كما هو موضح أعلاه في المكان المناسب في JSON.
4. الحفظ وإعادة التشغيل:
   تأكد من حفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude لتفعيل خادم MCP.

Cursor

1. المتطلبات:
   Python 3.13+ وFreqtrade وGit مثبتة.
2. الاستنساخ والتثبيت:

   git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git
   cd freqtrade-mcp
   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

3. تعديل إعدادات Cursor:
   أدخل التالي في قسم mcpServers:

   "mcpServers": {
     "freqtrade-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory", "/your/path/to/freqtrade-mcp",
         "run",
         "__main__.py"
       ],
       "env": {
         "FREQTRADE_API_URL": "http://127.0.0.1:8080",
         "FREQTRADE_USERNAME": "your_username",
         "FREQTRADE_PASSWORD": "your_password"
       }
     }
   }
   

4. الحفظ وإعادة التشغيل:
   أعد تشغيل Cursor وتأكد من أن الخادم يعمل.

Cline

1. المتطلبات:
   Python 3.13+ وFreqtrade وGit.
2. الاستنساخ والتثبيت:

   git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git
   cd freqtrade-mcp
   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

3. إعداد Cline:
   أضف المقطع التالي إلى قسم mcpServers:

   "mcpServers": {
     "freqtrade-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory", "/your/path/to/freqtrade-mcp",
         "run",
         "__main__.py"
       ],
       "env": {
         "FREQTRADE_API_URL": "http://127.0.0.1:8080",
         "FREQTRADE_USERNAME": "your_username",
         "FREQTRADE_PASSWORD": "your_password"
       }
     }
   }
   

4. الحفظ وإعادة التشغيل:
   احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cline. تأكد من التكامل مع MCP.

تأمين مفاتيح API:
خزّن بيانات اعتماد API كمتغيرات بيئة داخل الإعدادات:

"env": {
  "FREQTRADE_API_URL": "http://127.0.0.1:8080",
  "FREQTRADE_USERNAME": "${FREQTRADE_USERNAME}",
  "FREQTRADE_PASSWORD": "${FREQTRADE_PASSWORD}"
},
"inputs": {
  "FREQTRADE_USERNAME": "your_username",
  "FREQTRADE_PASSWORD": "your_password"
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

اضغط على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "freqtrade-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الآن من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكّر تغيير “freqtrade-mcp” إلى اسم خادم MCP الخاص بك، واستبدال عنوان URL بعنوان الخادم الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى ما سبق، يوفر خادم Freqtrade MCP نظرة عامة واضحة وإرشادات إعداد، لكنه يفتقر إلى توثيق صريح للتعليمات والموارد والأدوات في الملفات العامة. فائدته في تكامل الذكاء الاصطناعي مع Freqtrade قوية، لكن عمق التوثيق يقلل من درجة اكتماله.

درجة MCP

رأينا:
يعد خادم Freqtrade MCP مفيدًا لسير عمل التداول الآلي وتكامل الذكاء الاصطناعي، لكنه سيستفيد من توثيق أكثر شمولاً حول الأدوات المتاحة، وقوالب التعليمات، والموارد. تعليمات الإعداد واضحة، وهو مفتوح المصدر، لكن تغطيته لوظائف MCP متواضعة للمستخدمين المتقدمين.

التقييم: 4/10