Alpaca MCP Serverintegration

Vad gör “Alpaca” MCP Server?

Alpaca MCP (Model Context Protocol) Server är ett specialiserat integrationslager som gör det möjligt för AI-assistenter och stora språkmodeller (LLM:er) att interagera med Alpacas handelsplattform med hjälp av naturliga språkkonmandon. Genom att ansluta via MCP kan utvecklare och användare handla aktier och optioner, analysera finansiell data, hantera portföljer, sköta bevakningslistor och få tillgång till realtidsinformation om marknaden direkt från sina favoritverktyg och IDE:er för LLM som Claude Desktop, Cursor och VScode. Denna server överbryggar gapet mellan AI-agenter och handelsinfrastruktur, vilket gör uppgifter som orderläggning, hämtning av historisk data eller övervakning av bevakningslistor smidiga och tillgängliga via konversationsgränssnitt, och därmed effektiviserar arbetsflödet för algoritmisk handel, finansiell analys och portföljhantering.

Lista över promtpar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i det tillhandahållna repot eller dokumentationen.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i de tillgängliga filerna eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Ingen explicit verktygslista ingår i de tillgängliga filerna eller dokumentationen.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP Server

• Aktie- och optionshandel
  Använd naturligt språk för att lägga, ändra och avbryta aktie- och optionsaffärer direkt från ett LLM-drivet gränssnitt, vilket möjliggör algoritmiska och diskretionära handelsflöden utan manuell navigering av plattformen.

• Portföljhantering
  Visa kontobalanser, inspektera öppna och stängda positioner samt hantera dina innehav med konversationskommandon för att effektivisera översyn och ombalansering av portföljen.

• Marknadsdatainhämtning
  Begär realtids- och historisk marknadsdata, inklusive kurser, affärer, prisstaplar och optionsgreker, för att stödja forskning och strategiarbete.

• Bevakningslistor
  Skapa och hantera personliga bevakningslistor för att följa tillgångar, vilket hjälper användare att övervaka flera värdepapper och reagera effektivt på marknadsförändringar.

• Orderhistorik och marknadsstatus
  Hämta fullständig orderhistorik, kontrollera marknadens öppet/stängt-status och få tillgång till bolagshändelser (rapporter, splitar, utdelningar) för fullständig överblick av konto och marknad.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga Windsurf-specifika instruktioner finns i tillgänglig dokumentation eller kod.

Claude

1. Förutsättningar:

   • Installera Python 3.10+
   • Klona repot och installera beroenden
   • Skaffa Alpaca API-nycklar

2. Skapa/uppdatera .env-fil:
   Lägg till följande i din .env i projektmappen:

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

3. Starta MCP-servern:

   python alpaca_mcp_server.py
   

4. Konfigurera Claude Desktop:

   • Öppna Claude Desktop
   • Navigera till: Inställningar → Utvecklare → Redigera konfiguration
   • Uppdatera din 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. Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop

Cursor

Inga Cursor-specifika instruktioner finns i tillgänglig dokumentation eller kod.

Cline

Inga Cline-specifika instruktioner finns i tillgänglig dokumentation eller kod.

Skydda API-nycklar

API-nycklar anges med miljövariabler, som visas i env-delen av JSON-konfigurationen:

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

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange din MCP-serverinformation enligt följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “MCP-name” mot det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “alpaca”, “github-mcp” etc.) och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Mellan dessa två tabeller erbjuder Alpaca MCP-servern stark dokumentation kring installation och kärnanvändningsområden, men saknar explicita detaljer om MCP-promptmallar, exponerade verktyg och resursdefinitioner. Den lämpar sig väl för handels- och marknadsdataflöden, men skulle dra nytta av mer detaljerad MCP-specifik dokumentation. Betyg: 6/10.

MCP-betyg