Rule Trade - Japanese equity verification layer

Rule Trade MCP / ルールトレード MCP

Endpoint: https://ruletrade.jp/mcp (llms.txt: https://ruletrade.jp/mcp/llms.txt · OpenAPI: https://ruletrade.jp/mcp/openapi.json · health: https://ruletrade.jp/mcp/health)

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English

A verification layer for Japanese equities, exposed over MCP.

Most Japanese-equity MCP servers cover the primary data layer — filings, prices, order execution. This one covers what is missing: what actually happened when published, mechanical rules were applied. It holds no engine of its own; it reads JSON that an existing pipeline publishes daily and reshapes it. Zero dependencies, no API key, no registration.

What you can get

Tool	Returns
get_daily_signals	One stock that matched a published mean-reversion rule (25-day moving-average deviation ≤ -15%), delayed one trading day. Counts are returned; the full list of matches is not distributed.
get_market_regime	Machine-classified market regime (BULLISH / NEUTRAL / BEARISH / PANIC), circuit-breaker state, VIX, Nikkei 225, daily history, and a three-axis score (trend, short-term risk, supply and demand) with the reasoning behind each axis. No stock names.
get_anomaly_summary	50 Japanese market anomalies tested over 61 years — verdict, win rate, mean return, sample size, p-value, control group. Filter by name. Plus five crash-precursor gauges and a 7-flag ignition meter verified over 26 years.
get_candlestick_verdict	All 12 classic Japanese candlestick patterns tested on 1,550 TSE Prime stocks over 10.5 years — trades, win rate, profit factor, excess return, p-value, losing years, and which of the five adoption criteria each one failed. None of them cleared the bar. The one with the highest profit factor (3.04) flipped sign between the first and second halves of the sample.
get_event_reaction	What followed an event, from three separate studies — 27 event types (earthquakes, rate decisions, tariffs, pandemics), post-earnings drift across ~26,000 announcements, and index additions and deletions. All three point the same way: the move happens before the event clears. Per-stock rows and sector baskets are deliberately excluded.
get_indicator_verdict	26 technical indicators traded exactly as the textbooks describe — TOPIX500, 10 years, ~500,000 trades. Win rate, expectancy, profit factor and excess return over random entry, across two exits. Nine cleared every regime; thirteen did not, and those thirteen are mostly the ones beginners learn first.
get_etf_decay	Twelve years of measured decay in leveraged and inverse ETFs — yearly theory against actual, win rate by holding period, profit factor by market condition, and 305 attempts to hold and wait for a position to come back (99.3% came back; the ones that did not lost 32.5%).
list_tools_guide	Update times (JST), delays, what is deliberately not returned, disclaimer, roadmap. Call this first.

What you cannot get — by design

• Raw price series, OHLCV, or financial-statement values
• Position sizing, entry/exit prices, stop-loss or take-profit levels
• The production thresholds used by the operator's own system
• Any recommendation, rating, or buy/sell signal

Every response carries a disclaimer key. Do not strip it when relaying results to a user. Output describes whether mechanical rules matched. It is not investment advice, not a solicitation, and promises no future return.

How to connect

# Claude Code
claude mcp add --transport http ruletrade https://ruletrade.jp/mcp

• claude.ai: Settings → Connectors → Add custom connector → https://ruletrade.jp/mcp
• Any MCP client: POST JSON-RPC 2.0 to https://ruletrade.jp/mcp (Streamable HTTP, stateless)

Where the research comes from

The rules and verification data are published as books by the operator (Japanese, Kindle): Silent Investor BNF, Crashes Decay, and All 50 Japanese Market Anomalies Tested Over 61 Years. The anomaly dataset is a fixed snapshot taken at that book's publication (2026-08) and is not updated daily.

Good to know

• Data updates on Japan Exchange trading days. Exact times are in list_tools_guide.
• Rate limits are not enforced today. Please be reasonable.
• Statistical values are rounded; p-values use 3 significant figures so very small values stay readable.

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日本語

kaburadar.jp / ruletrade.jp が毎日公開している検証済みJSON(docs/*.json)を、 AIエージェント(Claude / Cursor / ChatGPT 等)から MCP で読めるようにする 変換層 です。 エンジンは持たず、GitHub raw の JSON を読んで整形するだけ。依存パッケージゼロ。

正規URL は https://ruletrade.jp/mcp。実体は Cloudflare Workers だが、 ruletrade.jp(Vercel)の vercel.json で rewrite しているため、配信先が変わっても利用者側の URL は変わらない。

ツール	読むJSON	内容
get_daily_signals	free_scanner.json	BNF 25日線乖離ルールの該当銘柄(1営業日遅れ)。返すのは1件のみ・件数は返す
get_market_regime	radar.json / market_jiai.json / radar_history.json / score3.json	地合い BULLISH〜PANIC・HALT・VIX・日経・履歴 ＋ 3軸スコア(トレンド/短期リスク/需給・5段階・軸ごとの根拠)
get_anomaly_summary	anomaly_results.json / gauge.json / crash.json	ジンクス50本の検証結果(61年・判定/勝率/p値。name で絞り込み)+ 『暴落は、減衰する』5つの前兆 + 着火メーター(26年検証)
get_candlestick_verdict	candlestick_verdict.json	酒田五法12本の検証結果(東証プライム・10年半)。12本すべて不採用・落ちた基準・不採用の理由。pattern で絞り込み(日英の別名可)
get_event_reaction	event_reaction.json / earnings_drift.json / supply_demand_events.json	出来事のあとに何が起きたかを3つの検証から。①出来事27種(地震・利上げ・関税ほか) ②決算後のドリフト ③指数の入替。event で絞り込み(地震 / 決算 / TOPIX など)
get_indicator_verdict	indicator_verdict.json	テクニカル指標26種の検証結果(TOPIX500・10年・約50万回)。使える9 / 条件付き4 / 捨てろ13・8区分のどこで基準に届かなかったか。name で絞り込み(日英の別名可)
get_etf_decay	etf_decay.json	レバレッジ・インバースETFの減価(12年の実測)。年別・保有日数別・条件別と「戻るまで待つ」305回の結果。各節の「解釈で注意すべき点」を必ず添える
list_tools_guide	(静的)	使い方・更新時刻・遅延・免責・今後の予定

法務線は人向けサイトと同一:

• 銘柄を返すのは1件だけ(2026-09-17 に上位3件から縮小)。該当した全銘柄の一覧は配布しない。件数は返す
• 推奨語(推奨/おすすめ/買うべき/儲かる 等 src/legal.js の NG_WORDS)は出力から伏せ字にする
• 全レスポンスに disclaimer キーを常設
• 価格・株数・利確/損切ライン・本番の調整済み閾値は出さない(free_scanner.json 生成時点で既に落ちている)
• ジンクス検証は判定結果と統計値(勝率・平均・標本数・p値)のみ。格言の本文(saying)は推奨語を含むため出力しない
• 書籍の検証も統計値のみ。銘柄名・銘柄コード・銘柄バスケットは返さない。元データに併存する明細(連想の baskets.csv 499行・決算の events_raw.csv・自社株買いの buyback_*.csv 5,523行)は生成側でも開いていない
• 書籍から取り込む文章は mcp/tools/legal_check.py が JSON を書き出す前に検査する。伏せ字(scrub)は最後の砦で、そこに頼ると「各［表現調整］点の日経平均」のように文の意味が壊れる
• ETFのコード(1357 等)だけは返す。何を検証したかを示す識別子で、個別株を名指しするのとは別

データの出どころ

docs/*.json は既存の生成側(Python)が毎日書き出しているもの。MCP は読むだけで、生成側は一切触らない。

docs/anomaly_results.json / docs/candlestick_verdict.json / docs/event_reaction.json / docs/indicator_verdict.json / docs/etf_decay.json / docs/earnings_drift.json / docs/supply_demand_events.json の7つは 日次ではなく 書籍刊行時点の固定データ。後の2つは mcp/tools/build_*.py で検証の生出力から機械変換し、 mcp/tools/verify_*.py で元CSVと1つずつ突き合わせている(手で書き写さない)。

docs/anomaly_results.json だけは日次ではなく 書籍刊行時点(2026-08)の固定データ。 元は 株式投資開発/jinx_verification/results/results.json(このリポジトリの外)で、 JSON 非対応の NaN を null に置換したコピー。更新するときは同じ手順でコピーし直す。

エンドポイント

パス	内容
POST /mcp	MCP Streamable HTTP(JSON-RPC・ステートレス)
GET /health	5つのJSONが読めるか確認
GET /llms.txt	エージェント向けの説明(英語主・日本語従)
GET /openapi.json	OpenAPI 3.1。JSON-RPC を1エンドポイントとして記述
GET /	概要

デプロイ(どちらか一方でOK・スマホのブラウザから完結)

A. Cloudflare Workers(推奨: ログ保持が長い・無料枠 10万req/日)

1. Cloudflare ダッシュボード → Workers & Pages → Create → Import a repository
2. リポジトリ stock-trading- を選ぶ → Root directory に mcp を入れる
3. Build command は空、Deploy command は npx wrangler deploy(既定のまま)
4. Deploy → Worker の実体は https://ruletrade-mcp.<account>.workers.dev/mcp。 利用者に案内するのは正規URL https://ruletrade.jp/mcp(ruletrade.jp の site/vercel.json が rewrite する)。 Worker の URL が変わったときは site/vercel.json の2行と src/tools.js の CANONICAL_* を直す
5. ログ: Worker → Logs(wrangler.toml の observability で有効化済み)。event:"tool_call" で絞ると呼び出し数が見える

B. Vercel

1. vercel.com → Add New Project → リポジトリ stock-trading- を Import
2. Root Directory を mcp に変更、Framework Preset は Other
3. Deploy → https://<project>.vercel.app/mcp がエンドポイント
4. ログ: Project → Logs(Hobby は保持1時間なので、集計したい場合は下の LOG_WEBHOOK を使う)

動作確認(デプロイ後にブラウザで開くだけ)

• https://ruletrade.jp/mcp/health → "ok": true なら完了
• Worker 直の https://ruletrade-mcp.<account>.workers.dev/health でも同じものが見える(切り分け用)

接続(正規URLを使う。*.workers.dev は案内しない)

• Claude(claude.ai): 設定 → コネクタ → カスタムコネクタを追加 → URL に https://ruletrade.jp/mcp
• Claude Code: claude mcp add --transport http ruletrade https://ruletrade.jp/mcp
• 最初に list_tools_guide を呼ぶよう initialize の instructions で案内している

環境変数(すべて任意)

変数	用途
DATA_BASE	JSONの取得元(既定: GitHub raw の docs/)。リポジトリ非公開化時に差し替え
ANOMALY_URL	検証JSONを別配信先に置く場合に指定。get_anomaly_summary の jinx_verification_external にそのまま入る(通常は不要。既定は docs/anomaly_results.json)
LOG_WEBHOOK	呼び出しログ(1行JSON)をPOSTする先。GAS/Slack/Sheets 等で集計したい場合
CACHE_TTL_MS	インスタンス内キャッシュ(既定 60000)

呼び出しログの形: {"ts","event":"tool_call","tool","args","ok","ms","scrubbed","client"} (initialize 時は clientInfo も記録。実際にどう使われているかを見るための数字)

ローカル

cd mcp
npm test        # 実際の docs/*.json をフィクスチャに35テスト(推奨語ゼロ・銘柄コードゼロの検査を含む)
node dev.js     # http://localhost:8787/mcp
curl -s localhost:8787/health
curl -s -X POST localhost:8787/mcp -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"get_market_regime","arguments":{"history_days":5}}}'

今後

• run_rule_backtest は、検証基盤(backtest_grid)ができた時点で検討。エンジンは二重に作らない
• Week 1 は「読むだけ」。書き込み・発注・個別助言に相当する機能は入れない