外汇MCP
该项目是一个本地第一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供对以下内容的结构化访问 外汇市场数据、技术指标、交易时段元数据和人工智能回测原语 代理和开发工具。
它专为确定性定量研究、自动化和人工智能辅助交易而设计 工作流——无需依赖云API或供应商锁定平台。
先决条件
- Node.js 25+
- 本地LLM或基于API的LLM
- 运行LLM的接口
- 历史外汇数据
接口
您需要一个本地接口，以便与在Linux系统上运行的LLM进行交互。这 可以直接通过Ollama完成，甚至可以通过商业平台完成，只要有Linux 要使用的版本。以下是一些常见问题的非详尽列表。
| 提供商 | 官方 | 安装 |
|---|---|---|
| 任何事情LLM | 是的 | anythingllm.com |
| ChatGPT桌面 | 否 | |
| 克劳德桌面 | 否 | |
| Gemini CLI | 是 | 网站 geminicli.com |
| LM工作室 | 是 | lmstudio.ai |
| 打开WebUI | 是 | 文档.openwebui.com |
| VSCode副驾驶 | 是 | code.visualstudio.com |
如果你需要一个开箱即用的解决方案来在Linux上本地运行LLM，只需使用Docker 编写以安装Ollama和/或Open WebUI。这将在端口上安装这些应用程序 11434 和 8080 分别。
编写文件并不假设您将同时使用Ollama和Open WebUI。如果需要，你可以 当然。因此，如果通过以下方式使用Ollama，则需要在Web Ui配置中设置Ollama 跟随 本指南.
_注意：Open WebUI容器设置为使用主机网络，并假设使用Linux机器，因此 统一资源定位符 http://host.docker.internal:11434 如指南中所述 http://localhost:11434 相反。_
# start all services in detached mode
docker compose up -d
# to start services individually
docker compose -f containers/compose.ollama.yml up -d
docker compose -f containers/compose.webui.yml up -d
# install preferred models for Ollama, if installed
# see: https://ollama.com/library
docker exec -it ollama ollama pull nomic-embed-text
docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:1b
# stop and remove individual containers
docker compose -f containers/compose.ollama.yml down -v
docker compose -f containers/compose.webui.yml down -v
# follow logs if needed
docker compose logs -f ollama
docker compose logs -f open-webui
# quick connectivity test
nc -vz
# stop and remove all containers and volumes
docker compose down -v
# reset system to a blank state after compose down
docker system prune -a --volumes历史数据
如果您没有外汇现货的外汇OHLCV数据，功能将非常有限 市场。为了演示，您可以下载并安装以下数据 EUR/USD 通过跑步 这 scripts/demo.mjs 脚本文件。
请注意，在场外交易（OTC）市场中，OHLCV和报价数据是非常特定于经纪商的 例如现货外汇。点差因经纪商而异，甚至OHLCV通常也基于 经纪人的出价或中点价格以及经纪人的交易量。现货外汇没有全球市场数据。
MCP服务器的未来版本可能会使用分时数据和经纪商特定数据来清除过去的点差 对于特定的经纪商，而不是假设它是针对整个市场的。请注意，过去的传播 然而，没有迹象表明未来的利差。
因此，第一个版本使用OHLCV数据，并理解您将进行数学调整 基于经纪商公布的文件和当前市场波动的实时点差。
安装
外汇MCP服务器旨在与本地LLM运行时一起运行。任何兼容MCP的客户端或AI 该工具可以连接，但对于确定性离线工作流，建议使用本地LLM。一旦你有 安装其余部分就像安装任何Node应用程序一样简单。
与任何Node.js应用程序一样，首先要做的是安装依赖项。
# for production
npm ci --omit=dev
# for development
npm i之后，您将需要CSV数据 data 用于创建DuckDB数据库的目录。这 CSV数据不应有列标题，其格式如下：
2010.01.03,22:00,1.430100,1.430400,1.430100,1.430400,0这些列是 date, time, open, high, low, close，以及 volume。但不包括 CSV文件中的标题。文件应按以下格式命名 [pair]_[timeframe]_[year].csv.
eurusd_m1_2010.csv
eurusd_m1_2011.csv
eurusd_m1_2012.csv对于生产，你应该得到 DB_PATH 环境变量指向您想要数据库文件的位置 待创建。对于开发，您应该使用以下变量在dotenv文件中设置路径 同一个名字。
最后，运行脚本 scripts/data.mjs 创建数据库。一旦完成，你就可以 准备运行应用程序。
用法
这将根据所选界面而有所不同。你最好的选择是找到相关的 您选择的客户端的文档，或者只是询问LLM如何引用本地MCP服务器。 一旦你完成了LLM，它将成为所展示的外汇数据的一部分。
默认情况下，MCP端口将打开 3,000 除非被MCP_PORT环境变量覆盖。
以下是将Open WebUI指向MCP服务器的说明，例如： 打开WebUI MCP安装程序.
_注意：Open WebUI容器设置为使用主机网络，并假设使用Linux机器，因此 统一资源定位符 http://host.docker.internal: 如指南中所述 http://localhost: 相反。_
检查员
结合使用成熟的界面，建议还利用内置 开发模式检查员。这将允许您检查MCP交互，如提示， 资源和工具。
它可以通过以下方式运行：
npm run inspect记住只在开发过程中使用它，因为检查器可能会暴露内部状态和 增加资源使用。
待办事项
- 股权曲线
- 限价订单
- 最大提款量
- 蒙特卡洛跑步
- 部分填写
- 滑盖型号
- Tick模拟
- 贸易清单
- 可变点差
- 多时间段计算
- 流媒体支持
- 向前走优化