Freqtrade MCP-server

Vad gör “Freqtrade” MCP-servern?

Freqtrade MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP) server som integreras sömlöst med Freqtrade kryptovalutabottar via dess REST API. Genom att fungera som en brygga mellan AI-assistenter och Freqtrade-plattformen, gör den det möjligt för AI-agenter att utföra automatiserade handelsoperationer, få tillgång till realtidsmarknadsdata, hantera handelsstrategier och interagera programmatiskt med handelskonton. Denna integration förbättrar utvecklingen och automatiseringen av handelsarbetsflöden, och möjliggör uppgifter som att exekvera affärer, hämta saldon och övervaka handelsresultat – allt orkestrerat via AI-drivna arbetsflöden. Freqtrade MCP-servern är perfekt för utvecklare och handlare som vill utnyttja AI för avancerad handelsautomatisering och beslutsfattande.

Lista över prompts

Inga uttryckliga promptmallar nämns i arkivet.

Lista över resurser

Inga uttryckliga resurser beskrivs i arkivet.

Lista över verktyg

Ingen uttrycklig verktygslista eller server.py-fil finns, och inga verktygsdefinitioner är dokumenterade i tillgängliga filer.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad handelsexekvering
  Möjliggör för AI-agenter att lägga köp- och säljorder på Freqtrade-botten, automatisera handelsstrategier och minska manuella ingrepp.
• Portföljövervakning
  Gör det möjligt för utvecklare att programmatiskt övervaka portföljens resultat, saldon och öppna positioner, och ger realtidsinsikter för beslutsfattande.
• Strategihantering
  Underlättar hantering och växling av handelsstrategier via AI-arbetsflöden, vilket effektiviserar backtesting och driftsättning.
• Hämtning av marknadsdata
  Ger AI tillgång till aktuella marknadsdata och prisflöden via Freqtrade REST API, vilket stödjer datadrivna handelsalgoritmer.

Så här ställer du in det

Windsurf

1. Förutsättningar:
   Säkerställ att Python 3.13+, Freqtrade (med REST API aktiverat) och Git är installerade.
2. Klona arkivet:

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

3. Installera beroenden:

   pip install freqtrade-client mcp[cli]
   

4. Redigera Windsurf-konfiguration:
   Lägg till följande i din konfigurationsfil:

   "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. Spara och starta om:
   Spara din konfiguration och starta om Windsurf. Verifiera att MCP-servern körs.

Claude

1. Förutsättningar:
   Installera Python 3.13+, Freqtrade och Git.
2. Klona och installera:

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

3. Redigera Claude-konfiguration:
   Lägg till MCP-serverkonfigurationen som ovan på rätt plats i JSON-filen.
4. Spara och starta om:
   Se till att ändringarna är sparade och starta om Claude för att aktivera MCP-servern.

Cursor

1. Förutsättningar:
   Python 3.13+, Freqtrade och Git installerat.
2. Klona och installera:

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

3. Redigera Cursor-konfiguration:
   Lägg in följande i din mcpServers-sektion:

   "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. Spara och starta om:
   Starta om Cursor och verifiera att servern körs.

Cline

1. Förutsättningar:
   Python 3.13+, Freqtrade och Git.
2. Klona och installera:

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

3. Konfigurera Cline:
   Lägg till följande utdrag i mcpServers-sektionen:

   "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. Spara och starta om:
   Spara konfigurationen och starta om Cline. Bekräfta MCP-integrationen.

Skydda API-nycklar:
Lagra API-uppgifter som miljövariabler i konfigurationen:

"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"
}

Hur du använder denna MCP i flows

Använda MCP i FlowHunt

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

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

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

När du har konfigurerat detta kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “freqtrade-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Utifrån ovanstående ger Freqtrade MCP-servern en tydlig översikt och installationsguide, men saknar uttrycklig dokumentation för prompts, resurser och verktyg i de publika filerna. Dess användbarhet för integration av AI med Freqtrade är stark, men dokumentationsdjupet sänker dess fullständighetsbetyg.

MCP-poäng

Vår bedömning:
Freqtrade MCP-servern är användbar för automatiserade handelsarbetsflöden och AI-integration, men skulle dra nytta av mer omfattande dokumentation kring tillgängliga verktyg, promptmallar och resurser. Installationsinstruktionerna är tydliga och den är öppen källkod, men MCP-funktionstäckningen är inte komplett för avancerade användare.

Betyg: 4/10