Integração com o Servidor Alpaca MCP

O que faz o Servidor “Alpaca” MCP?

O Servidor Alpaca MCP (Model Context Protocol) é uma camada de integração especializada que permite que assistentes de IA e grandes modelos de linguagem (LLMs) interajam com a plataforma de negociação da Alpaca usando comandos em linguagem natural. Ao conectar via MCP, desenvolvedores e usuários podem negociar ações e opções, analisar dados financeiros, gerenciar portfólios, administrar listas de observação e acessar informações de mercado em tempo real diretamente das suas ferramentas e IDEs baseadas em LLM favoritas, como Claude Desktop, Cursor e VScode. Este servidor faz a ponte entre agentes de IA e a infraestrutura de negociação, tornando tarefas como enviar ordens, recuperar dados históricos ou monitorar listas de ativos mais simples e acessíveis via interfaces conversacionais, otimizando o fluxo de trabalho para trading algorítmico, análise financeira e gestão de portfólio.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt é explicitamente mencionado no repositório ou documentação fornecidos.

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Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito nos arquivos ou documentação fornecidos.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas está incluída nos arquivos ou documentação acessíveis.

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Casos de Uso deste Servidor MCP

• Negociação de Ações e Opções
  Use linguagem natural para enviar, modificar e cancelar operações de ações e opções diretamente de uma interface alimentada por LLM, habilitando fluxos de trabalho de negociação algorítmica e discricionária sem navegação manual na plataforma.

• Gestão de Portfólio
  Veja saldos de contas, inspecione posições abertas e fechadas e gerencie seus ativos usando comandos conversacionais para facilitar o acompanhamento e rebalanceamento do portfólio.

• Consulta de Dados de Mercado
  Solicite dados de mercado em tempo real e históricos, incluindo cotações, negociações, barras de preços e gregas de opções, para apoiar pesquisas e desenvolvimento de estratégias.

• Gestão de Lista de Observação
  Crie e gerencie listas personalizadas para monitoramento de ativos, ajudando usuários a acompanhar vários papéis e reagir a mudanças de mercado de forma eficiente.

• Histórico de Ordens e Status de Mercado
  Recupere o histórico completo de ordens, verifique o status de abertura/fechamento do mercado e acesse dados de eventos corporativos (resultados, desdobramentos, dividendos) para uma visão abrangente de conta e mercado.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução específica para Windsurf é fornecida na documentação ou código disponíveis.

Claude

1. Pré-requisitos:

   • Instale Python 3.10+
   • Clone o repositório e instale as dependências
   • Obtenha as chaves de API da Alpaca

2. Crie/Edite o arquivo .env:
   Adicione o seguinte ao seu .env no diretório do projeto:

   ALPACA_API_KEY = "sua_alpaca_api_key"
   ALPACA_SECRET_KEY = "sua_alpaca_secret_key"
   PAPER = True
   

3. Inicie o Servidor MCP:

   python alpaca_mcp_server.py
   

4. Configure o Claude Desktop:

   • Abra o Claude Desktop
   • Navegue até: Configurações → Desenvolvedor → Editar Config
   • Atualize seu claude_desktop_config.json:

     {
       "mcpServers": {
         "alpaca": {
           "command": "<project_root>/venv/bin/python",
           "args": [
             "/caminho/para/alpaca-mcp-server/alpaca_mcp_server.py"
           ],
           "env": {
             "ALPACA_API_KEY": "sua_alpaca_api_key",
             "ALPACA_SECRET_KEY": "sua_alpaca_secret_key"
           }
         }
       }
     }
     

5. Salve a configuração e reinicie o Claude Desktop

Cursor

Nenhuma instrução específica para Cursor é fornecida na documentação ou código disponíveis.

Cline

Nenhuma instrução específica para Cline é fornecida na documentação ou código disponíveis.

Protegendo as Chaves de API

As chaves de API são especificadas usando variáveis de ambiente, como mostrado na seção env da configuração JSON:

"env": {
  "ALPACA_API_KEY": "sua_alpaca_api_key",
  "ALPACA_SECRET_KEY": "sua_alpaca_secret_key"
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do servidor MCP utilizando este formato JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de mudar “MCP-name” para o nome real do seu servidor MCP (ex: “alpaca”, “github-mcp”, etc.) e substituir a URL pela do seu servidor MCP.

Visão Geral

Entre estas duas tabelas, o servidor Alpaca MCP oferece documentação robusta sobre configuração e principais casos de uso, mas carece de detalhes explícitos sobre modelos de prompt MCP, ferramentas expostas e definições de recursos. É bem adequado para fluxos de trading e dados de mercado, mas se beneficiaria de uma documentação mais detalhada e específica sobre MCP. Avaliação: 6/10.

Pontuação MCP