Integrazione del Server Alpaca MCP

Cosa fa il server “Alpaca” MCP?

Il server Alpaca MCP (Model Context Protocol) è uno strato di integrazione specializzato che consente agli assistenti AI e ai grandi modelli linguistici (LLM) di interagire con la piattaforma di trading di Alpaca utilizzando comandi in linguaggio naturale. Collegandosi tramite MCP, sviluppatori e utenti possono negoziare azioni e opzioni, analizzare dati finanziari, gestire portafogli, gestire watchlist e accedere a informazioni di mercato in tempo reale direttamente dai loro strumenti LLM e IDE preferiti come Claude Desktop, Cursor e VScode. Questo server colma il divario tra agenti AI e infrastruttura di trading, rendendo semplici e accessibili attività come l’inserimento di ordini, il recupero di dati storici o il monitoraggio delle watchlist di asset tramite interfacce conversazionali, semplificando così il flusso di lavoro per trading algoritmico, analisi finanziaria e gestione dei portafogli.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository o nella documentazione fornita.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nei file o nella documentazione forniti.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è incluso nei file o nella documentazione accessibile.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Trading di Azioni e Opzioni
  Utilizza il linguaggio naturale per inserire, modificare e cancellare operazioni su azioni e opzioni direttamente da un’interfaccia alimentata da LLM, abilitando flussi di lavoro sia algoritmici che discrezionali senza la necessità di navigare manualmente sulla piattaforma.

• Gestione del Portafoglio
  Visualizza i saldi del conto, controlla le posizioni aperte e chiuse, e gestisci i tuoi titoli utilizzando comandi conversazionali per ottimizzare la supervisione e il ribilanciamento del portafoglio.

• Recupero dei Dati di Mercato
  Richiedi dati di mercato in tempo reale e storici, incluse quotazioni, transazioni, barre di prezzo e greche delle opzioni, per supportare ricerca e sviluppo di strategie.

• Gestione delle Watchlist
  Crea e gestisci watchlist personalizzate per il monitoraggio degli asset, aiutando gli utenti a tenere traccia di più titoli e a reagire in modo efficiente ai cambiamenti del mercato.

• Storico Ordini e Stato del Mercato
  Recupera l’intera cronologia degli ordini, controlla lo stato di apertura/chiusura del mercato e accedi a dati su azioni societarie (utili, split, dividendi) per una consapevolezza completa di conto e mercato.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione specifica per Windsurf è fornita nella documentazione o nel codice disponibile.

Claude

1. Prerequisiti:

   • Installa Python 3.10+
   • Clona il repository e installa le dipendenze
   • Ottieni le chiavi API di Alpaca

2. Crea/Modifica il file .env:
   Aggiungi quanto segue al tuo .env nella directory del progetto:

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

3. Avvia il Server MCP:

   python alpaca_mcp_server.py
   

4. Configura Claude Desktop:

   • Apri Claude Desktop
   • Vai su: Settings → Developer → Edit Config
   • Aggiorna il tuo 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. Salva la configurazione e riavvia Claude Desktop

Cursor

Nessuna istruzione specifica per Cursor è fornita nella documentazione o nel codice disponibile.

Cline

Nessuna istruzione specifica per Cline è fornita nella documentazione o nel codice disponibile.

Protezione delle Chiavi API

Le chiavi API sono specificate tramite variabili d’ambiente, come mostrato nella sezione env della configurazione JSON:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “MCP-name” con il nome effettivo del tuo server MCP (es. “alpaca”, “github-mcp”, ecc.) e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Riepilogo

Tra queste due tabelle, il server Alpaca MCP offre una documentazione solida sulla configurazione e sui principali casi d’uso, ma manca di dettagli espliciti su template di prompt MCP, strumenti esposti e definizioni di risorse. È ben adatto per flussi di lavoro di trading e dati di mercato, ma trarrebbe beneficio da una documentazione MCP più dettagliata. Valutazione: 6/10.

Punteggio MCP