Alpaca MCPサーバー連携

「Alpaca」MCPサーバーとは何をするものですか？

Alpaca MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントや大規模言語モデル（LLM）がAlpacaのトレーディングプラットフォームと自然言語コマンドでやり取りできるようにする、専門的な連携レイヤーです。MCPを介して接続することで、開発者やユーザーは株式・オプション取引、金融データ分析、ポートフォリオ管理、ウォッチリストの操作、リアルタイム市場情報の取得などを、Claude DesktopやCursor、VScodeなどお気に入りのLLMツールやIDEから直接行えます。このサーバーはAIエージェントとトレーディングインフラの橋渡しとなり、注文の発注や履歴データの取得、資産ウォッチリストの監視といった作業を会話型インターフェースでシームレスかつ簡単に実行できるようにし、アルゴリズムトレーディングや金融分析、ポートフォリオ管理のワークフローを効率化します。

プロンプト一覧

提供リポジトリやドキュメントには、明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

提供ファイルやドキュメントには、明示的なMCPリソースの説明はありません。

ツール一覧

アクセス可能なファイルやドキュメントに、明示的なツールのリストは含まれていません。

このMCPサーバーのユースケース

• 株式・オプション取引
  LLM搭載インターフェースから自然言語で株式やオプションの発注・変更・キャンセルを行い、アルゴリズムや裁量取引のワークフローを手動操作なしで実現。

• ポートフォリオ管理
  アカウント残高や建玉・決済済みポジションを確認し、会話型コマンドで保有資産を管理、リバランスも効率化。

• マーケットデータ取得
  リアルタイム/過去の市場データ（クォート、トレード、価格バー、オプション・グリークス等）をリサーチや戦略立案のために取得。

• ウォッチリスト管理
  資産監視用のウォッチリストを作成・管理し、複数銘柄の動向を効率よく追跡・対応。

• 注文履歴・市場ステータス
  全注文履歴の取得、市場の開閉状態や企業アクション情報（決算、株式分割、配当等）へのアクセスでアカウントや市場状況を包括的に把握。

セットアップ手順

Windsurf

利用可能なドキュメントやコードには、Windsurf固有の手順は記載されていません。

Claude

1. 前提条件：

   • Python 3.10以上をインストール
   • リポジトリをクローン＆依存パッケージをインストール
   • Alpaca APIキーを取得

2. .envファイルの作成/編集：
   プロジェクトディレクトリ内の.envに以下を記載します:

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

3. MCPサーバー起動：

   python alpaca_mcp_server.py
   

4. Claude Desktopの設定：

   • Claude Desktopを開く
   • 「設定 → 開発者 → 設定編集」に移動
   • claude_desktop_config.jsonを下記のように更新

     {
       "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. 設定を保存し、Claude Desktopを再起動

Cursor

利用可能なドキュメントやコードには、Cursor固有の手順は記載されていません。

Cline

利用可能なドキュメントやコードには、Cline固有の手順は記載されていません。

APIキーの安全管理

APIキーは、JSON設定のenvセクションのように環境変数で指定します:

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

このMCPをフロー内で使うには

FlowHuntでのMCP利用方法

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPのすべての機能・能力へツールとしてアクセスできるようになります。なお、“MCP-name"は実際のサーバー名（例：“alpaca”、“github-mcp"など）に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

2つの表を比較すると、Alpaca MCPサーバーはセットアップや主なユースケースに関しては十分なドキュメントがあり、MCPプロンプトテンプレートやツール、リソース定義には明示的な記載がありません。トレーディングやマーケットデータのワークフローには適していますが、より詳細なMCP固有のドキュメントがあればさらに良いでしょう。評価: 6/10

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