「Freqtrade」MCPサーバーの役割とは?
Freqtrade MCPサーバーは、Freqtrade 暗号通貨トレーディングボットとREST APIを通じてシームレスに統合するModel Context Protocol (MCP) サーバーです。AIアシスタントとFreqtradeプラットフォームの橋渡し役となることで、AIエージェントによる自動取引操作、リアルタイム市場データ取得、取引戦略の管理、取引アカウントへのプログラム的なアクセスを可能にします。この統合により、取引の自動実行、残高照会、取引パフォーマンスの監視などをAI駆動ワークフローで実現でき、取引作業の開発や自動化を強力にサポートします。Freqtrade MCPサーバーは、AIを活用して高度な取引自動化や意思決定を目指す開発者やトレーダーに最適です。
プロンプトテンプレート一覧
リポジトリ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
リポジトリには明示的なリソースは記載されていません。
ツール一覧
明示的なツールリストやserver.pyファイルは存在せず、ツール定義もアクセス可能なファイルには記載されていません。
このMCPサーバーのユースケース
- 自動取引の実行
AIエージェントがFreqtradeボットで売買注文を実行し、取引戦略の自動化や手動介入の削減を実現します。 - ポートフォリオ監視
開発者がプログラム的にポートフォリオのパフォーマンス、残高、未決済ポジションを監視し、意思決定に役立つリアルタイム情報を取得できます。 - 戦略管理
AIワークフローを通じて取引戦略の管理や切替、バックテスト・デプロイプロセスの効率化を支援します。 - 市場データの取得
Freqtrade REST APIを介してAIが最新の市場データや価格情報にアクセスし、データ駆動型取引アルゴリズムをサポートします。
セットアップ方法
Windsurf
- 前提条件:
Python 3.13以上、Freqtrade(REST API有効)、Gitがインストールされていることを確認します。 - リポジトリのクローン:
git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git cd freqtrade-mcp - 依存関係のインストール:
pip install freqtrade-client mcp[cli] - Windsurf設定ファイルの編集:
以下を設定ファイルに追加します:"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" } } } - 保存と再起動:
設定を保存してWindsurfを再起動し、MCPサーバーの稼働を確認します。
Claude
- 前提条件:
Python 3.13以上、Freqtrade、Gitをインストールします。 - クローンとインストール:
git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git cd freqtrade-mcp pip install freqtrade-client mcp[cli] - Claude設定の編集:
上記と同様のMCPサーバー設定を適切なJSON箇所に追加します。 - 保存と再起動:
変更を保存し、Claudeを再起動してMCPサーバーを有効化します。
Cursor
- 前提条件:
Python 3.13以上、Freqtrade、Gitをインストールします。 - クローンとインストール:
git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git cd freqtrade-mcp pip install freqtrade-client mcp[cli] - Cursor設定の編集:
mcpServersセクションに以下を挿入します:"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" } } } - 保存と再起動:
Cursorを再起動し、サーバーの動作を確認します。
Cline
- 前提条件:
Python 3.13以上、Freqtrade、Gitをインストールします。 - クローンとインストール:
git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git cd freqtrade-mcp pip install freqtrade-client mcp[cli] - Clineの設定:
mcpServersセクションに以下のスニペットを追加します:"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" } } } - 保存と再起動:
設定を保存し、Clineを再起動してMCP統合を確認します。
APIキーの安全管理:
認証情報は設定内の環境変数として保存しましょう:
"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"
}
フロー内でMCPを利用する方法
FlowHuntでのMCP利用
MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、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。system 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てください。
{
"freqtrade-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセスできるようになります。“freqtrade-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに変更してください。
概要
| セクション | 有無 | 詳細・備考 |
|---|---|---|
| 概要 | ✅ | READMEに記載 |
| プロンプトテンプレート一覧 | ⛔ | テンプレートなし |
| リソース一覧 | ⛔ | 明示的なリソースなし |
| ツール一覧 | ⛔ | ツール定義やリストなし |
| APIキーの安全管理 | ✅ | 環境変数利用の記載あり |
| サンプリングサポート(評価上は重要度低) | ⛔ | 言及なし |
上記の通り、Freqtrade MCPサーバーは全体像やセットアップ手順は明確ですが、プロンプト・リソース・ツールのドキュメントが公開ファイルに不足しています。AIとFreqtradeの統合用途としては優れますが、ドキュメントの深さが総合評価を下げています。
MCPスコア
| LICENSEあり | ✅ (MIT) |
|---|---|
| ツールが1つ以上ある | ⛔ |
| フォーク数 | 11 |
| スター数 | 51 |
当社の見解:
Freqtrade MCPサーバーは自動取引ワークフローやAI統合に有用ですが、ツールやプロンプトテンプレート、リソースの詳細なドキュメントがあればさらに良いでしょう。セットアップ手順は分かりやすく、オープンソースですが、高度なユーザー向けにはMCP機能の網羅性がやや不足しています。
評価: 4/10
