Alpaca MCP Server Integration

Was macht der „Alpaca“ MCP Server?

Der Alpaca MCP (Model Context Protocol) Server ist eine spezialisierte Integrationsschicht, die es KI-Assistenten und großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglicht, über natürliche Sprachbefehle mit der Handelsplattform von Alpaca zu interagieren. Über die Anbindung via MCP können Entwickler:innen und Nutzer:innen Aktien und Optionen handeln, Finanzdaten analysieren, Portfolios verwalten, Watchlists pflegen und Echtzeit-Marktdaten direkt aus ihren bevorzugten LLM-Tools und IDEs wie Claude Desktop, Cursor und VScode abrufen. Dieser Server schlägt die Brücke zwischen KI-Agenten und Handelsinfrastruktur, sodass Aufgaben wie das Platzieren von Aufträgen, das Abrufen historischer Daten oder das Überwachen von Watchlists nahtlos und dialogbasiert möglich sind – und so Workflows für algorithmischen Handel, Finanzanalyse und Portfoliomanagement effizienter gestaltet werden.

Liste der Prompts

In dem bereitgestellten Repository oder der Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen explizit aufgeführt.

Liste der Ressourcen

In den vorhandenen Dateien oder der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

In den zugänglichen Dateien oder der Dokumentation ist keine explizite Werkzeugliste enthalten.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Aktien- und Optionshandel
  Platzieren, ändern und stornieren Sie Aktien- und Optionsaufträge direkt aus einer LLM-basierten Oberfläche mit natürlicher Sprache. So werden algorithmische und diskretionäre Handels-Workflows ohne manuelle Plattformnavigation möglich.

• Portfoliomanagement
  Sehen Sie Kontostände ein, inspizieren Sie offene und geschlossene Positionen und verwalten Sie Ihre Bestände per Dialogbefehl – für effiziente Portfolio-Überwachung und Rebalancing.

• Abruf von Marktdaten
  Fordern Sie Echtzeit- und historische Marktdaten an, einschließlich Quotes, Trades, Preisbalken und Options-Greeks, um Ihre Recherche und Strategieentwicklung zu unterstützen.

• Watchlist-Management
  Legen Sie individuelle Watchlists an und verwalten Sie diese zur Verfolgung von Assets. So behalten Sie mehrere Wertpapiere im Blick und reagieren effizient auf Marktveränderungen.

• Orderhistorie und Marktstatus
  Rufen Sie die gesamte Orderhistorie ab, prüfen Sie den Marktstatus (offen/geschlossen) und greifen Sie auf Corporate-Action-Daten (Ergebnisse, Splits, Dividenden) zu – für umfassende Konto- und Marktübersicht.

So wird es eingerichtet

Windsurf

Für Windsurf sind in der verfügbaren Dokumentation oder im Code keine spezifischen Anweisungen enthalten.

Claude

1. Voraussetzungen:

   • Python 3.10+ installieren
   • Repository klonen und Abhängigkeiten installieren
   • Alpaca API-Schlüssel beschaffen

2. .env-Datei erstellen/bearbeiten:
   Fügen Sie Folgendes in Ihre .env im Projektverzeichnis ein:

   ALPACA_API_KEY = "your_alpaca_api_key"
   ALPACA_SECRET_KEY = "your_alpaca_secret_key"
   PAPER = True
   

3. MCP Server starten:

   python alpaca_mcp_server.py
   

4. Claude Desktop konfigurieren:

   • Öffnen Sie Claude Desktop
   • Navigieren Sie zu: Einstellungen → Entwickler → Konfiguration bearbeiten
   • Aktualisieren Sie Ihre claude_desktop_config.json:

     {
       "mcpServers": {
         "alpaca": {
           "command": "<project_root>/venv/bin/python",
           "args": [
             "/path/to/alpaca-mcp-server/alpaca_mcp_server.py"
           ],
           "env": {
             "ALPACA_API_KEY": "your_alpaca_api_key",
             "ALPACA_SECRET_KEY": "your_alpaca_secret_key"
           }
         }
       }
     }
     

5. Konfiguration speichern und Claude Desktop neu starten

Cursor

Für Cursor sind in der verfügbaren Dokumentation oder im Code keine spezifischen Anweisungen enthalten.

Cline

Für Cline sind in der verfügbaren Dokumentation oder im Code keine spezifischen Anweisungen enthalten.

API-Schlüssel absichern

API-Schlüssel werden über Umgebungsvariablen spezifiziert, wie im Abschnitt env der JSON-Konfiguration zu sehen:

"env": {
  "ALPACA_API_KEY": "your_alpaca_api_key",
  "ALPACA_SECRET_KEY": "your_alpaca_secret_key"
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich für die System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, kann der KI-Agent diesen MCP als Werkzeug mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, “MCP-name” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen (z. B. “alpaca”, “github-mcp” usw.) und die URL durch die Ihres eigenen MCP-Servers auszutauschen.

Übersicht

Zwischen diesen beiden Tabellen bietet der Alpaca MCP Server eine starke Dokumentation zur Einrichtung und zu den Kernanwendungsfällen, es fehlen jedoch explizite Details zu MCP-Prompt-Vorlagen, verfügbaren Tools und Resource-Definitionen. Für Trading- und Marktdaten-Workflows ist er gut geeignet, würde aber von noch ausführlicherer MCP-spezifischer Dokumentation profitieren. Bewertung: 6/10.

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