Co robi „Freqtrade” MCP Server?

Freqtrade MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który płynnie integruje się z Freqtrade – botem handlu kryptowalutami – poprzez jego REST API. Służąc jako most między asystentami AI a platformą Freqtrade, umożliwia agentom AI wykonywanie automatycznych operacji handlowych, dostęp do danych rynkowych w czasie rzeczywistym, zarządzanie strategiami handlowymi i programową interakcję z kontami handlowymi. Integracja ta wspiera rozwój i automatyzację workflow tradingowych, pozwalając na takie zadania jak wykonywanie transakcji, pobieranie sald czy monitorowanie wyników handlu – wszystko sterowane przez workflow oparte na AI. Freqtrade MCP Server to idealne rozwiązanie dla deweloperów i traderów, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanej automatyzacji handlu i podejmowania decyzji.

Lista promptów

W repozytorium nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.

Lista źródeł

W repozytorium nie opisano jawnych źródeł.

Lista narzędzi

W repozytorium nie ma jawnej listy narzędzi ani pliku server.py, a żadne definicje narzędzi nie są udokumentowane w dostępnych plikach.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyczne wykonywanie transakcji
  Umożliwia agentom AI realizowanie zleceń kupna i sprzedaży na bocie Freqtrade, automatyzując strategie handlowe i ograniczając potrzebę ręcznej obsługi.
• Monitorowanie portfela
  Pozwala deweloperom programowo monitorować wyniki portfela, salda oraz otwarte pozycje, dostarczając w czasie rzeczywistym danych do podejmowania decyzji.
• Zarządzanie strategiami
  Ułatwia zarządzanie i przełączanie strategii handlowych przez workflow AI, usprawniając procesy backtestingu i wdrażania.
• Pobieranie danych rynkowych
  Zapewnia AI dostęp do aktualnych danych rynkowych i notowań przez REST API Freqtrade, wspierając algorytmy handlu oparte o dane.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne:
   Upewnij się, że masz zainstalowane Python 3.13+, Freqtrade (z włączonym REST API) i Git.
2. Sklonuj repozytorium:

   git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git
   cd freqtrade-mcp
   

3. Zainstaluj zależności:

   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

4. Edytuj konfigurację Windsurf:
   Dodaj poniższy fragment do pliku konfiguracyjnego:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Zapisz i zrestartuj:
   Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf. Zweryfikuj, że serwer MCP działa.

Claude

1. Wymagania wstępne:
   Zainstaluj Python 3.13+, Freqtrade oraz Git.
2. Sklonuj i zainstaluj:

   git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git
   cd freqtrade-mcp
   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

3. Edytuj konfigurację Claude:
   Dodaj konfigurację serwera MCP jak wyżej we właściwe miejsce w pliku JSON.
4. Zapisz i zrestartuj:
   Upewnij się, że zmiany zostały zapisane i zrestartuj Claude, aby aktywować serwer MCP.

Cursor

1. Wymagania wstępne:
   Zainstalowane Python 3.13+, Freqtrade i Git.
2. Sklonuj i zainstaluj:

   git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git
   cd freqtrade-mcp
   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

3. Edytuj konfigurację Cursor:
   Wstaw poniższy fragment do sekcji mcpServers:

   "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"
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj:
   Zrestartuj Cursor i zweryfikuj uruchomienie serwera MCP.

Cline

1. Wymagania wstępne:
   Python 3.13+, Freqtrade oraz Git.
2. Sklonuj i zainstaluj:

   git clone https://github.com/kukapay/freqtrade-mcp.git
   cd freqtrade-mcp
   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

3. Skonfiguruj Cline:
   Dodaj poniższy fragment do sekcji mcpServers:

   "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"
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj:
   Zapisz konfigurację i zrestartuj Cline. Potwierdź integrację MCP.

Zabezpieczanie kluczy API:
Przechowuj dane dostępowe do API jako zmienne środowiskowe w konfiguracji:

"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"
}

Jak używać tego MCP w flows

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i podłączenia go do swojego agenta AI:

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

{
  "freqtrade-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może teraz korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “freqtrade-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres własnego serwera.

Przegląd

Na podstawie powyższego, Freqtrade MCP Server oferuje jasny przegląd i instrukcje konfiguracji, lecz brakuje mu jawnej dokumentacji promptów, źródeł i narzędzi w publicznych plikach. Jego przydatność do integracji AI z Freqtrade jest duża, jednak ograniczona dokumentacja obniża ocenę kompletności.

Ocena MCP

Nasza opinia:
Freqtrade MCP Server jest użyteczny do automatyzacji workflow handlowych i integracji AI, ale skorzystałby z bardziej rozbudowanej dokumentacji dotyczącej dostępnych narzędzi, szablonów promptów i źródeł. Instrukcje konfiguracji są klarowne, projekt jest open source, jednak pokrycie funkcji MCP jest niepełne dla zaawansowanych użytkowników.

Ocena: 4/10