Paradex MCPサーバー

「Paradex」MCPサーバーの役割は？

Paradex MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとParadexパーペチュアル先物取引プラットフォームをつなぐ架け橋です。AIエージェントはParadexとシームレスに連携し、リアルタイム市場データの取得、取引アカウントやボールトの管理、注文の発注・管理、ポジションや残高の監視などを実現します。MCP標準を活用することで、金融・取引アプリケーションの開発ワークフローが強化され、自動売買戦略、リアルタイム分析、効率的なアカウント管理が可能となります。開発者やAIシステムは、Paradex MCPサーバーを通じて外部取引サービスへ接続し、プログラムによる取引実行や高度な取引機能のAI統合が行えます。

プロンプト一覧

• 利用可能なファイルやドキュメントに特定の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

• 利用可能なファイルやドキュメントに明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

• 提供リポジトリには明示的なツール（MCP実行関数）のリストはありません。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動売買：AIエージェントが市場状況を自動監視し、事前定義済みの戦略に基づいて取引を実行。人的ミスを減らし効率を向上。
• リアルタイム市場データ取得：開発者やAIシステムがParadexから最新市場価格や板情報を取得し、分析や取引判断に活用。
• アカウント・ボールト管理：取引アカウントの残高・ポジション・ボールト資産の自動管理を実現し、運用ワークフローを効率化。
• 注文管理：AIを利用した注文の発注・変更・キャンセルを効率的に行い、高度な取引アルゴリズムやリスク管理システムをサポート。

セットアップ手順

Windsurf

1. Node.jsおよびWindsurfがインストール済みであることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（例：windsurf.config.json）を探します。
3. mcpServersセクションにParadex MCPサーバーのエントリを追加します：

"mcpServers": {
  "paradex-mcp": {
    "command": "paradex-mcp-server",
    "args": []
  }
}

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. Windsurfインターフェースでサーバーが利用可能になっていることを確認します。

APIキーの安全な管理： 機密情報は設定ファイルに直接記述せず、環境変数で設定してください。

"env": {
  "PARADEX_API_KEY": "${PARADEX_API_KEY}"
},
"inputs": {
  "vault_address": "0x123..."
}

Claude

1. Paradex MCPサーバー（paradex-mcp-server）をインストールし、Pythonが利用可能であることを確認します。
2. claude_desktop_config.jsonを開きます。
3. mcpServersセクションに追加します：

"mcpServers": {
  "paradex-mcp": {
    "command": "paradex-mcp-server",
    "args": []
  }
}

4. 保存してClaude Desktopを再起動します。
5. ClaudeインターフェースでParadex MCPが表示されていることを確認します。

APIキーの安全な管理：

"env": {
  "PARADEX_API_KEY": "${PARADEX_API_KEY}"
},
"inputs": {
  "vault_address": "0x123..."
}

Cursor

1. Paradex MCPサーバーおよび必要であればPythonをインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. 次を追加します：

"mcpServers": {
  "paradex-mcp": {
    "command": "paradex-mcp-server",
    "args": []
  }
}

4. Cursorを再起動します。
5. Paradex MCPが利用可能なサーバーとして表示されていることを確認します。

APIキーの安全な管理：

"env": {
  "PARADEX_API_KEY": "${PARADEX_API_KEY}"
},
"inputs": {
  "vault_address": "0x123..."
}

Cline

1. Paradex MCPサーバーをインストールし、Pythonが利用可能であることを確認します。
2. ClineのMCP設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションに以下を追加します：

"mcpServers": {
  "paradex-mcp": {
    "command": "paradex-mcp-server",
    "args": []
  }
}

4. 保存してClineを再起動します。
5. Paradex MCPが利用可能になっていることを確認します。

APIキーの安全な管理：

"env": {
  "PARADEX_API_KEY": "${PARADEX_API_KEY}"
},
"inputs": {
  "vault_address": "0x123..."
}

FlowHuntのフローでMCPを使うには

FlowHuntでMCPサーバーを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エージェントへ接続します。

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

{
  "paradex-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、すべての機能や能力にアクセス可能となります。paradex-mcpはご自身のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーのものに置き換えてください。

概要

入手できる情報から、Paradex MCPサーバーはセットアップ手順とAPIキーのセキュリティについて明確な説明があり、全体像はしっかりしていますが、プロンプト・リソース・ツールやサンプリングの詳細なドキュメントは不足しています。有望なプロジェクトですが、MCPプリミティブの詳細な記述があればさらに良くなるでしょう。

当社の見解

このMCPはセットアップ手順が分かりやすく、取引プラットフォームへの強力な接続性を持っています。しかし、明示的なプロンプトやツール、リソースのドキュメントがないため、詳細なAPIやワークフロー統合を求める開発者にはやや即時性に欠けます。分野内では平均以上のプロジェクトですが、より詳細な技術ドキュメントがあれば評価はさらに高まります。

MCPスコア