트레이드 에이전트 MCP 서버

“트레이드 에이전트” MCP 서버란 무엇을 하나요?

트레이드 에이전트 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 에이전트가 주식 및 암호화폐 중개사와 자연어 명령으로 원활하게 상호작용할 수 있도록 하는 원격 서비스입니다. 서버에 연결하면 보조 에이전트가 거래를 실행하거나, 포트폴리오 성과를 검토하거나, 실시간 시장 데이터에 접근할 수 있으며, 별도의 로컬 설정이 필요하지 않습니다. Charles Schwab, Robinhood, E*TRADE, Webull, Coinbase, Kraken 등 주요 플랫폼을 지원하며, 트레이드 에이전트 MCP는 안전한 OAuth 기반 인증을 통해 투자 거래와 자산 관리를 간소화합니다. 이 서버는 개발자와 사용자가 거래 기능을 표면화하고, 금융 워크플로우를 자동화하며, AI 기반 인터페이스를 통해 실질적인 인사이트를 얻을 수 있도록 해주며, 모든 기능은 단일 MCP 호환 엔드포인트에서 제공됩니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적으로 설명된 리소스가 없습니다.

도구 목록

• 거래 생성
  제출 전 검토를 위한 거래 주문서를 작성합니다. 예: “애플 주식 50만원어치 매수” 또는 “SPY 10주 매도”.
• 거래 실행
  작성된 거래 주문을 선택한 중개사에 실행합니다.
• 계좌 정보 보기
  연결된 중개 계좌, 현재 평가금액, 현금 잔고를 나열합니다. 예: “내 계좌 보여줘”.
• 자산 검색
  주식 또는 암호화폐의 현재 가격과 메타데이터를 조회합니다. 예: “애플 주가 어때?” 또는 “TSLA 가격 알려줘”.
• 포트폴리오 질의 (곧 출시 예정)
  포트폴리오 성과 및 익스포저를 질의할 수 있게 됩니다(예: “내 포트폴리오 상태는?”).
• 시장 질의 (곧 출시 예정)
  시장 비교 분석이 가능해집니다(예: “버크셔는 S&P와 비교해 어때?”).
• 카피 트레이딩 (곧 출시 예정)
  유명 포트폴리오의 거래를 복제할 수 있게 됩니다(예: “낸시 펠로시 포트폴리오에 100만원 넣어줘.”).

이 MCP 서버의 활용 사례

• 주식 및 암호화폐 자동 거래
  개발자가 자연어 인터페이스를 구현해 지원 중개사에 직접 거래를 실행할 수 있게 하여 거래 과정을 단순화합니다.
• 포트폴리오 관리 및 분석
  계좌 정보와 성과 지표를 조회하여 여러 중개사의 투자 현황과 현금 잔고를 한눈에 확인할 수 있습니다.
• 시장 데이터 조회
  주식 및 암호화폐의 실시간 가격과 메타데이터에 즉시 접근하여 AI 에이전트와 사용자의 의사결정에 도움을 줍니다.
• 중개 계좌 통합 관리
  여러 중개 계좌를 하나의 인터페이스에서 통합 관리할 수 있어 다양한 포트폴리오와 자산을 쉽게 관리할 수 있습니다.
• 예정된 고급 분석 기능
  곧 출시될 포트폴리오/시장 질의, 카피 트레이딩 등 고급 도구를 통해 투자 전략의 인사이트와 자동화를 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 시스템에 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 오브젝트에 트레이드 에이전트 MCP 서버를 추가하세요.
4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 접근 가능한지 확인하세요.

예시 JSON:

{
  "mcpServers": {
    "trade-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Trade-Agent/trade-agent-mcp@latest"]
    }
  }
}

API 키 보안 적용 예시:

{
  "mcpServers": {
    "trade-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Trade-Agent/trade-agent-mcp@latest"],
      "env": {
        "TRADE_AGENT_API_KEY": "${TRADE_AGENT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TRADE_AGENT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude 설정 파일을 여세요.
3. 트레이드 에이전트 MCP 서버 정보를 입력하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 연결을 확인하세요.

예시 JSON:

{
  "mcpServers": {
    "trade-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Trade-Agent/trade-agent-mcp@latest"]
    }
  }
}

API 키 보안 적용 예시:

{
  "mcpServers": {
    "trade-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Trade-Agent/trade-agent-mcp@latest"],
      "env": {
        "TRADE_AGENT_API_KEY": "${TRADE_AGENT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TRADE_AGENT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cursor 설정을 찾으세요.
3. 트레이드 에이전트 MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 연결을 테스트하세요.

예시 JSON:

{
  "mcpServers": {
    "trade-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Trade-Agent/trade-agent-mcp@latest"]
    }
  }
}

API 키 보안 적용 예시:

{
  "mcpServers": {
    "trade-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Trade-Agent/trade-agent-mcp@latest"],
      "env": {
        "TRADE_AGENT_API_KEY": "${TRADE_AGENT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TRADE_AGENT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 항목에 트레이드 에이전트 MCP 서버를 추가하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 올바르게 설정되었는지 확인하세요.

예시 JSON:

{
  "mcpServers": {
    "trade-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Trade-Agent/trade-agent-mcp@latest"]
    }
  }
}

API 키 보안 적용 예시:

{
  "mcpServers": {
    "trade-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Trade-Agent/trade-agent-mcp@latest"],
      "env": {
        "TRADE_AGENT_API_KEY": "${TRADE_AGENT_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TRADE_AGENT_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 먼저 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

{
  "trade-agent": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://mcp.thetradeagent.ai/sse"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용해 모든 기능에 접근할 수 있습니다. 필요하다면 “trade-agent"를 실제 MCP 서버 이름으로 변경하고, 직접 호스팅 시 URL도 본인 MCP 서버 주소로 바꾸세요.

개요

전반적으로 트레이드 에이전트 MCP 서버는 거래 및 계좌 관리에 확실한 도구 집합을 제공하지만, 명시적인 프롬프트 템플릿과 리소스 정의는 부족합니다. 문서는 명확하고 실용적이지만, 고급 MCP 기능(roots, sampling, resources) 부재로 단순 거래용 사용에 가장 적합합니다.

MCP 점수

평가:
위 표를 바탕으로 트레이드 에이전트 MCP 서버의 MCP 성숙도 및 완성도를 5/10으로 평가합니다. 주요 용도에 대해 기능적이고 문서화도 잘 되어 있으나, 표준 MCP 요소(프롬프트 템플릿, 리소스 노출)와 고급 기능(roots, sampling) 언급이 없어 아쉬움이 있습니다.