Integracja serwera Alpaca MCP

Do czego służy serwer “Alpaca” MCP?

Serwer Alpaca MCP (Model Context Protocol) to wyspecjalizowana warstwa integracyjna umożliwiająca asystentom AI oraz dużym modelom językowym (LLM) komunikację z platformą tradingową Alpaca za pomocą poleceń w języku naturalnym. Dzięki połączeniu przez MCP deweloperzy i użytkownicy mogą handlować akcjami i opcjami, analizować dane finansowe, zarządzać portfelami, obsługiwać listy obserwacyjne oraz pobierać informacje rynkowe w czasie rzeczywistym bezpośrednio z ulubionych narzędzi LLM i IDE, takich jak Claude Desktop, Cursor czy VScode. Serwer ten łączy agentów AI z infrastrukturą tradingową, dzięki czemu zadania takie jak składanie zleceń, pobieranie danych historycznych czy monitorowanie list obserwacyjnych aktywów są płynne i dostępne poprzez konwersacyjne interfejsy, usprawniając workflow tradingowy, analizę finansową i zarządzanie portfelem.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W udostępnionych plikach ani dokumentacji nie opisano wyraźnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

W dostępnych plikach ani dokumentacji nie wymieniono jawnie żadnych narzędzi.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Handel akcjami i opcjami
  Składaj, modyfikuj i anuluj zlecenia na akcje i opcje bezpośrednio z interfejsu opartego na LLM, umożliwiając workflow tradingowy — zarówno algorytmiczny, jak i dyskrecjonalny — bez ręcznej obsługi platformy.

• Zarządzanie portfelem
  Przeglądaj salda kont, analizuj otwarte i zamknięte pozycje oraz zarządzaj posiadanymi aktywami za pomocą poleceń konwersacyjnych, usprawniając nadzór i rebalansowanie portfela.

• Pobieranie danych rynkowych
  Żądaj danych rynkowych w czasie rzeczywistym i historycznych, w tym kwotowań, transakcji, świec cenowych oraz greków opcyjnych, wspierając badania i rozwój strategii.

• Zarządzanie listami obserwacyjnymi
  Twórz i obsługuj spersonalizowane listy obserwacyjne do śledzenia aktywów, co pomaga efektywnie monitorować wiele instrumentów i szybko reagować na zmiany rynkowe.

• Historia zleceń i status rynku
  Pobieraj pełną historię zleceń, sprawdzaj status otwarcia/zamknięcia rynku oraz uzyskuj dane o wydarzeniach korporacyjnych (wyniki finansowe, splity, dywidendy) dla pełnej świadomości konta i rynku.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji specyficznych dla Windsurf w dostępnej dokumentacji lub kodzie.

Claude

1. Wymagania wstępne:

   • Zainstaluj Pythona 3.10+
   • Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności
   • Uzyskaj klucze API Alpaca

2. Utwórz/edytuj plik .env:
   Dodaj poniższe do swojego .env w katalogu projektu:

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

3. Uruchom serwer MCP:

   python alpaca_mcp_server.py
   

4. Skonfiguruj Claude Desktop:

   • Otwórz Claude Desktop
   • Przejdź do: Ustawienia → Developer → Edit Config
   • Zaktualizuj swój plik 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": "your_alpaca_api_key",
             "ALPACA_SECRET_KEY": "your_alpaca_secret_key"
           }
         }
       }
     }
     

5. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Claude Desktop

Cursor

Brak instrukcji specyficznych dla Cursor w dostępnej dokumentacji lub kodzie.

Cline

Brak instrukcji specyficznych dla Cline w dostępnej dokumentacji lub kodzie.

Bezpieczeństwo kluczy API

Klucze API określasz za pomocą zmiennych środowiskowych, jak pokazano w sekcji env konfiguracji JSON:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W systemowej sekcji konfiguracji MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “MCP-name” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP (np. “alpaca”, “github-mcp” itp.) i podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Podsumowując, serwer Alpaca MCP oferuje solidną dokumentację dotyczącą konfiguracji i głównych przypadków użycia, ale brakuje mu jawnych szczegółów dotyczących szablonów promptów MCP, udostępnionych narzędzi i definicji zasobów. Jest dobrze dostosowany do workflow tradingowych i obsługi danych rynkowych, ale przydałyby się bardziej szczegółowe dokumenty MCP. Ocena: 6/10.

MCP Score