Hva gjør “Alpaca” MCP Server?

Alpaca MCP (Model Context Protocol) Server er et spesialisert integrasjonslag som lar AI-assistenter og store språkmodeller (LLM-er) samhandle med Alpacas handelsplattform ved hjelp av naturlige språkkommandoer. Ved å koble til via MCP kan utviklere og brukere handle aksjer og opsjoner, analysere finansielle data, administrere porteføljer, håndtere overvåkningslister og få tilgang til sanntids markedsinformasjon direkte fra sine favoritt-LLM-verktøy og IDE-er som Claude Desktop, Cursor og VScode. Denne serveren bygger bro mellom AI-agenter og handelsinfrastruktur, og gjør oppgaver som å legge inn ordre, hente historiske data eller overvåke aktivalister sømløse og tilgjengelige via samtalegrensesnitt, og strømlinjeformer dermed arbeidsflyten for algoritmisk handel, finansiell analyse og porteføljeforvaltning.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i det oppgitte repositoriet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i de tilgjengelige filene eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitt liste over verktøy er inkludert i de tilgjengelige filene eller dokumentasjonen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Aksje- og opsjonshandel
  Bruk naturlig språk for å legge inn, endre og kansellere aksje- og opsjonshandler direkte fra et LLM-drevet grensesnitt, noe som muliggjør algoritmiske og diskresjonære arbeidsflyter for handel uten manuell plattformnavigering.

• Porteføljeforvaltning
  Se kontosaldoer, inspiser åpne og lukkede posisjoner, og administrer beholdningen din med samtalebaserte kommandoer for å effektivisere porteføljeovervåkning og rebalansering.

• Henting av markedsdata
  Be om sanntids- og historiske markedsdata, inkludert kurser, handler, prisstolper og opsjonsgreker for å støtte forskning og strategisk utvikling.

• Overvåkningslisteadministrasjon
  Opprett og administrer personlige overvåkningslister for å spore aktiva, slik at brukere kan overvåke flere verdipapirer og reagere effektivt på markedsendringer.

• Ordrehistorikk og markedsstatus
  Hent full ordrehistorikk, sjekk markedets åpnings-/stengingsstatus og få tilgang til selskapsdata (resultater, splitt, utbytte) for omfattende konto- og markedsoversikt.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen Windsurf-spesifikke instruksjoner er gitt i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Claude

1. Forutsetninger:

   • Installer Python 3.10+
   • Klon repositoriet og installer avhengigheter
   • Skaff Alpaca API-nøkler

2. Opprett/rediger .env-fil:
   Legg til følgende i .env-filen i prosjektmappen:

   ALPACA_API_KEY = "din_alpaca_api_nøkkel"
   ALPACA_SECRET_KEY = "din_alpaca_secret_nøkkel"
   PAPER = True
   

3. Start MCP-server:

   python alpaca_mcp_server.py
   

4. Konfigurer Claude Desktop:

   • Åpne Claude Desktop
   • Naviger til: Settings → Developer → Edit Config
   • Oppdater 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": "din_alpaca_api_nøkkel",
             "ALPACA_SECRET_KEY": "din_alpaca_secret_nøkkel"
           }
         }
       }
     }
     

5. Lagre konfigurasjonen og start Claude Desktop på nytt

Cursor

Ingen Cursor-spesifikke instruksjoner er gitt i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Cline

Ingen Cline-spesifikke instruksjoner er gitt i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Sikring av API-nøkler

API-nøkler spesifiseres ved bruk av miljøvariabler, som vist i env-delen av JSON-konfigurasjonen:

"env": {
  "ALPACA_API_KEY": "din_alpaca_api_nøkkel",
  "ALPACA_SECRET_KEY": "din_alpaca_secret_nøkkel"
}

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn detaljer om MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “MCP-name” til det faktiske navnet på din MCP-server (f.eks. “alpaca”, “github-mcp” osv.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Mellom disse to tabellene tilbyr Alpaca MCP-serveren grundig dokumentasjon om oppsett og sentrale bruksområder, men mangler eksplisitte detaljer om MCP-prompt-maler, eksponerte verktøy og ressursdefinisjoner. Den egner seg godt for handels- og markedsdataarbeidsflyter, men vil dra nytte av mer detaljert MCP-spesifikk dokumentasjon. Vurdering: 6/10.

MCP-score