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Canli Research

Canli Research

リモート
canlicapital.com金融データ53 日前に更新
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Canli Research について

Canli Researchは、Canli Capitalの公開研究記録を調べるAIアシスタント向けの読み取り専用MCPサーバーです。論文、試行数、ペーパートレード記録、改ざん検知チェーンの先頭を提供し、結果とともに限界も示します。

主な機能

  1. 01論文検索とトピック一覧
  2. 02論文全文または指定セクションの取得
  3. 03試行・棄却・継続した仮説の確認
  4. 04ペーパートレード記録と各スリーブの確認
  5. 05改ざん検知チェーンの先頭確認
  6. 06スキーマ、例、制約の参照

活用シーン

  1. 01量的アイデアの試行履歴の確認
  2. 02特定トピックの研究調査
  3. 03ペーパートレード記録と制約の監査
  4. 04公開記録のチェーン検証

MCP 対応

MCPクライアントに6つの読み取り専用ツール、3つのプロンプト、スキーマ・例・制約のリソースを提供します。子プロセスとして起動する方法と、ホスト済みHTTPエンドポイントへの接続に対応します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://canlicapital.com/mcp/research
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

パッケージ
npmcanli-research-mcp0.3.0

ツール

6
パラメーター型必須説明
limitintegerいいえ返す論文の最大数。デフォルトは 10。
querystringはい論文のタイトルと要約で検索する語句。例:「momentum」や「insider」。

詳細

canli-research-mcp

Canli Capital のオープンリサーチ記録を対象とする MCP(Model Context Protocol)サーバーです。canlicapital.com が公開している内容について、AI アシスタントに 6 つの読み取り専用ツールを提供します。すべての研究論文と不採用候補、研究トピック、宣言された予算に対して試した仮説の数、各スリーブを含むライブのペーパートレーディング記録、そして公開記録が書き換えられていないことを示すチェーンのヘッドを確認できます。

すべての結果には、情報源に記載された制限に加えて、独自の制限が 2 つ記載されています。これらはそれぞれ主張の範囲が定められた研究文書であり、ここにある内容はすべてペーパー上の運用であって、資金を投入した運用実績でも投資助言でもありません。

ツール

ツール読み取る内容返す内容
search_research/research-index.jsonタイトルと要約内の単語に一致する論文を、列と行で返します
list_topics/research-index.json各トピック、それに属する論文の数、対象範囲
get_paper/research/{slug}.md論文の本文と見出し。section を指定すると一部を返し、max_chars で長さを制限します
trial_ledger/api/v1/trials/summary.json予算に対して試した仮説、不採用になった仮説、残った仮説
live_record/api/v1/record.json, /api/v1/sleeves.jsonライブのペーパー記録と各スリーブのペーパー上の資産額
chain_head/api/v1/chain/head.json改ざんを検知できるチェーンのヘッドと、その検証方法

プロンプトとリソース

プロンプト確認内容
preflight_ideaこのクオンツのアイデアはすでにここで試されているか、どのような結果になったか、文献ではどう述べられているか
audit_canli_record予算に対して試した仮説、制限を含むライブのペーパー記録、チェーンの検証方法
literature_reviewあるトピックに関するすべての論文を、リンク付きで要約
リソース内容
canli://schemas/{tool}ツールの正確な入出力 JSON Schema と説明
canli://examples/{language}/{tool}python、javascript、curl を使った、ホストされたエンドポイントへの実行可能な呼び出し例
canli://limits各結果からは何が立証されないか

インストール

claude mcp add canli-research -- npx -y canli-research-mcp

ホスト型、インストール不要(claude.ai コネクター、ChatGPT、Cursor、または URL を受け付ける任意のクライアント):

claude mcp add --transport http canli-research https://canlicapital.com/mcp/research

プロセスを起動する任意の MCP クライアントでも同じように動作します:npx -y canli-research-mcp。

コストと速度

サーバーは canlicapital.com の CDN から配信される静的ファイルのみを読み取り、各ファイルをセッション中(10 分間)メモリーにキャッシュします。また、計算を行わないため、同じ質問を繰り返してもリクエストは発生しません。モデルが毎ターン読み直すツール一覧は小さく、起動のたびに同一であるため、モデルプロバイダーはこれをプロンプトキャッシュから提供できます。テストでは、一覧が 2,500 文字未満で、バイト単位でも変化しないことを確認しています。

設定

変数デフォルト説明
CANLI_API_BASEhttps://canlicapital.com記録の読み取り元です。

プライバシー

サーバーが送信するのは公開ファイルへの GET リクエストのみで、キー、Cookie、またはユーザーのクエリは送信されません。また、ディスクへの書き込みも行いません。

関連項目

  • canli-validation-mcp:署名付きレシートを使ってバックテストを検証します(ディフレート済み Sharpe、過剰適合、トラックレコード、バックテスト期間、ヘアカット後の Sharpe)。
  • ソース:arhancanli/canlicapital。

未リリース:応答サイズの上限とキャッシュへの登録

リポジトリの実装では、各静的ファイルの応答本文バイト数をデコード前にカウントし、最大4 MiBまで受け入れます。まず上限のない応答全体をメモリに展開するのではなく、ネイティブの応答ストリームを読み取ります。利用可能な Content-Length が上限を超える場合は読み取り前に拒否します。Content-Length がない場合や不正確な場合でも、実際のバイト数をカウントする必要があります。HTTP エラーは本文の読み取り前に拒否します。チャンク間でコードポイントが分割されている場合も含め、有効な UTF-8 は公開済みのテキストをそのまま保持します。無効または途中で切れた UTF-8 は、黙って置き換えるのではなく拒否します。

既存の15秒のリクエストシグナルが、フェッチと本文の読み取りの両方に適用されます。既知の失敗では読み取りのキャンセルを試み、リソースを一度だけ解放します。遅れて届いたフェッチ応答は読み取らずに破棄します。キャンセルの Promise は、リクエストの期限を延長することなく監視されます。トランスポートが、渡された上限超過のチャンクをすでに確保している可能性があります。また、JavaScript では、ブロックされたイベントループや同期的なトランスポートコードを中断できません。これは受け入れる本文バイト数の上限と協調的なリクエスト期限であり、プロセス全体のメモリ使用量を保証するものでも、ホスト環境でのレイテンシー測定でもありません。

完全にデコードされた成功応答のみが、10分間のセッションキャッシュに登録されます。登録前に JSON を解析します。HTTP エラー、サイズ超過、中断、無効な UTF-8、不正な JSON はキャッシュエントリになりません。失敗した同時応答によって、新しい有効な結果が追い出されることはありません。キャッシュの経過時間は有限かつ非負で、10分未満でなければなりません。そのため、時計の巻き戻りや期限切れの際には、新しいリクエストが必要です。リトライ、ツール、設定オプション、依存関係の追加はありません。

この変更は未リリースです。ネイティブの Response/ReadableStream フィクスチャを使い、注入した応答でこれらの境界を検証します。その実行状況とリリース状況は、リポジトリのエビデンスに記録されています。

応答サイズ上限の変更については、既存のリモート MCP ジョブでネイティブストリームの新規32ケースが合格しており、調査テストは合計47件です。また、独立した2人のレビュアーが、それぞれ初回のソースレビューと保持されたCIレビューを別々に実施しています。元のソース、ログ、API キャプチャ、および4つの文書化された記録は、27メンバーのエビデンスアーカイブにあります。その厳密な PRIMARY 割り当てでは、元のアセット20件に、4件のレビューと3件の記録文書が保持されています。最終的な文書ヘッドの検証と公開は別個の作業です。これらのリポジトリのフィクスチャは、ホスト環境でのレイテンシー、導入状況、または実際の金銭的成果を証明するものではありません。

未リリース:セッションキャッシュの保持上限

リポジトリのセッションキャッシュは、エントリーを最大 32 件、UTF-8 バイト数で測定したテキストを最大 8 MiB まで保持します。有効なキャッシュヒットまたは登録があると、そのパスは最も新しい位置に移動します。登録時には、両方の上限に収まるまで、最も長く使用されていないパスが削除されます。置き換え時には、古い値の重量分が解放されます。キャッシュ操作では、経過時間が負、有限値でない、または 10 分以上の、無関係なエントリーも削除します。クロック値とタイムスタンプは有限の数値でなければなりません。文字列やその他の使用できないメタデータを、新たな証拠として扱うために強制変換することはありません。

登録の前に、引き続き JSON の検証が行われます。失敗した応答、不正な形式の応答、HTTP エラー応答、または中断された応答によって、より新しく正常な並行処理の結果が削除されることはありません。また、検証に成功した結果は、登録時刻が使用できず保持できない場合でも返されます。4 MiB の応答バイト数上限、厳密な UTF-8 リーダー、協調的な 15 秒のリクエストスコープ、および 6 つすべてのツール出力に変更はありません。

キャッシュは引き続き Map であり、注入されたフィクスチャでは get、has、反復、set、delete、clear による検査ができます。検査によってエントリーの優先度が上がったり、エントリーが期限切れになったりすることはありません。通常の set による登録では上限が適用されます。制御されたルックアップでは、ヒットを許可する前に保持されたテキストを再測定するため、テストエントリーのフィールドが変更されても、バイト数の計上が古いままになることはありません。セッションキャッシュの置き換え、Map.prototype を使った set の迂回、アクセサープロパティの使用、および操作中の変更は、サポート対象のフィクスチャ契約の範囲外です。フィールドを直接変更すると、操作の合間に上限を超えることがありますが、次の制御されたキャッシュ操作では、ヒットを返す前に状態が修復されます。

この上限が対象とするのは、セッションごとに保持されるテキストのバイト数であり、JavaScript の文字列やオブジェクトのオーバーヘッド、転送時の割り当て、解析済みまたは返却された値、セッション数、プロセス全体のメモリ使用量、厳密な実行時間ではありません。自動タイマー、設定可能なポリシー、再試行、新たな依存関係はありません。有限のネイティブ/注入フィクスチャには、ケースごとに最大 12 MiB の合成ペイロードが含まれます。実行、独立レビュー、リリース状況は、それぞれ別個の証拠ゲートです。この変更は未リリースであり、ホスト環境でのレイテンシー、トークン数、コスト、採用状況について、測定済みの実績を主張するものではありません。

キャッシュ保持変更に関する新規の35件の個別ケースが、既存のリモート MCP ジョブで1回ずつ実行され、すべて成功しています(調査ケースの合計は82件)。独立した両レビュー担当者が、それぞれソースと保持済み CI を別々にレビューしました。フィクスチャには、新たに保持された値へのヒットと、容量超過での削除後の再取得が含まれます。元のソース/受付記録/ログ/API キャプチャ、4件の逐語的なレビュー受領記録、および過去の実際の納品に関する管理記録は、30件の証拠アーカイブにあります。正確な PRIMARY 割り当てには、オリジン資産23件、初回レビュー4件、文書ファイル3件が含まれます。最終的な文書ヘッドの検証と公開は別工程です。これらのフィクスチャは、ホスト環境でのレイテンシー、採用状況、インデックス化、金銭的成果を立証するものではありません。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。