Coinrule

Coinrule MCP：自然言語で AI トレーディングエージェントを構築

最終更新日：2026年7月22日

AI は、トレーダーが金融市場と関わる方法を変えつつあります。ダッシュボード、設定パネル、チャート、手動で構築した自動化だけに頼るのではなく、トレーダーは、取引のアイデアを分析、テスト、自動化、監視に必要なインフラストラクチャーにつなぐインテリジェントなインターフェースとして、AI アシスタントを活用できるようになっています。

Coinrule MCP https://coinrule.com/mcp/ は、この対話型のアプローチを自動取引に取り入れます。

ChatGPT、Claude、Gemini、Grok などの互換性のある AI アシスタントや、その他の MCP 対応クライアントを Coinrule アカウントに接続することで、トレーダーは自然言語の指示を使って、ポートフォリオの確認、稼働中の戦略の分析、取引アイデアの検討、過去のバックテストの実行、自動戦略の作成、シグナルの監視、トレーディングエージェントの管理ができます。

目標は、単にチャットボットを取引プラットフォームに追加することではありません。アルゴリズム取引のインフラストラクチャーをよりインテリジェントに利用するためのレイヤーを構築することです。

たとえば、複数のインターフェースを操作して次のような質問に答える代わりに：

最新のシグナルを生成した戦略はどれですか？

または：

接続済みの取引所間で、現在のポートフォリオはどのように配分されていますか？

トレーダーは AI アシスタントに直接質問できます。

さらに高度なワークフローでは、次のようなこともできます：

BTC 向けのモメンタム戦略を設計してください。全体的なトレンドが上向きの場合にのみエントリーし、明確なリスク管理を組み込み、ロジックを説明したうえで、実行を検討する前に設定をバックテストしてください。

AI アシスタントはリクエストの意図を解釈し、関連する操作を行うために必要な、認可済みの Coinrule MCP ツールを使用します。会話の背後では、Coinrule が戦略、実行、検証、ポートフォリオ、市場接続のインフラストラクチャーを引き続き提供します。

これにより、AI 取引の新たなモデルが実現します。トレーダーが目標を定め、AI がその目標を構造化されたアクションに変換するのを支援し、Coinrule がそれらのアクションを実行するための制御された自動化レイヤーを提供します。

警告

「読み取り＋書き込み」の接続では、実資金で取引する戦略を開始できます。「読み取り専用」アクセスまたはペーパートレーディングから始め、すべてのリクエストを確認し、取引所と資金額を明確に指定してください。

1分以内に接続

1. Claude、ChatGPT、Grok、Cursor、VS Code などの互換性のあるクライアントを選びます。

2. 次のリモート MCP サーバーを追加します：

   https://cloud.coinrule.com/mcp
   

3. クライアントで OAuth ウィンドウが開いたら、Coinrule にサインインします。

4. **「読み取り専用」または「読み取り＋書き込み」**を選び、次の例を試します：

   Show my Coinrule bots and how each one is doing.
   

Coinrule Cloud アカウントと、OAuth を使用するリモート MCP コネクターに対応した AI クライアントが必要です。ライブ取引を行うには取引所またはブローカーを接続してください。接続しない場合はペーパートレーディングを利用できます。

エージェントプラグイン

このリポジトリは、Cursor を含む互換性のあるクライアントやディレクトリで利用できる Agent Plugins 1.0.0 プラグインとしてパッケージ化されています。

• plugin.json には、移植可能なプラグインのメタデータが含まれています。
• mcp.json には、Streamable HTTP トランスポートを使用するホスト型 Coinrule MCP サーバーが宣言されています。
• server.json には、公式 MCP Registry のメタデータが含まれています。

Agent Plugins 1.0.0 では、OAuth は意図的にクライアントに委ねられています。プラグインが https://cloud.coinrule.com/mcp に接続すると、クライアントは Coinrule の OAuth 2.1 エンドポイントを検出し、ユーザーに読み取り専用または読み取り＋書き込みアクセスの認可を求めます。

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トレーディングボットから AI トレーディングエージェントへ

従来のトレーディング自動化は、通常、設定から始まります。

トレーダーは資産を選び、インジケーターを選択し、エントリー条件を定義し、決済条件を設定し、ポジションサイズを選び、戦略を実行する場所を決めます。

この方法は効果的ですが、投資やトレーディングの考えをソフトウェアが想定する構造に落とし込む必要があります。

AI トレーディングでは、異なる対話モデルが導入されます。

設定画面から始めるのではなく、意図から始められます。

たとえば、次のように考えます。

長期トレンドが強気を維持しているとき、イーサリアムの短期的な弱さが魅力的なエントリー機会を生むかどうかを調べたいです。

AI アシスタントは、この考えを次のような質問に分解する手助けができます。

• 短期的な弱さをどのように測定すればよいでしょうか？
• より広範なトレンドをどのように定義すればよいでしょうか？
• どの時間足を使うべきでしょうか？
• どのような条件でセットアップを無効とすべきでしょうか？
• 資金をどの程度割り当てるべきでしょうか？
• どのくらいの頻度で戦略による取引を許可すべきでしょうか？
• どのような損切りや決済ロジックを適用すべきでしょうか？
• 過去のデータでは、この戦略はどのように動作していたでしょうか？

その後、会話を抽象的な考えから、構造化されたトレーディング戦略へと進めることができます。

Coinrule MCP を使用すると、このプロセスで AI アシスタントが認可された Coinrule の機能を利用できます。付与された権限に応じて、ポートフォリオ情報の確認、既存の戦略の調査、戦略の作成、バックテストの実行、バスケットの開始、トレーディング自動化の管理などが可能です。

重要なのは、言語モデルがトレーディングインフラストラクチャに取って代わるわけではないという点です。

AI アシスタントは、対話と推論のインターフェースとして機能します。Coinrule は引き続き、戦略を対応する取引所、ブローカー、資産、ポートフォリオデータ、自動化機能に接続する基盤システムです。

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Coinrule MCP とは？

MCP は Model Context Protocol の略です。

互換性のある AI アプリケーションが外部のツールやサービスとやり取りできるように設計されたオープンプロトコルです。

Coinrule は公式のリモート MCP サーバーを運用しており、対応する AI アシスタントが Coinrule Cloud に接続できます。接続が承認されると、アシスタントはユーザーが選択した権限の範囲内で利用できる Coinrule のツールを使用できます。

トレーダーの視点から見ると、やり取りは会話形式のままです。

たとえば、次のように尋ねることができます。

現在有効な Coinrule の戦略を表示し、最近のアクティビティを要約してください。

AI アシスタントは、どの承認済みツールが必要かを判断し、Coinrule MCP を通じて情報を要求してから、会話形式で結果を提示します。

基盤となるツールの名称を知ったり、Coinrule の内部 API の構成を理解したりする必要はありません。

この抽象化は、AI 支援型取引の最も重要な側面の一つです。

トレーダーは理解したいことや達成したいことに集中でき、自然言語と構造化されたソフトウェア操作との間の変換の多くは AI アシスタントが担います。

したがって、Coinrule MCP は別の取引所、ブローカー、取引口座、またはカストディソリューションではありません。承認済みの Coinrule の機能にアクセスするための別のインターフェースです。

AI アシスタントを通じて作成または管理される戦略も、切り離された AI 専用システムに存在するのではなく、Coinrule のより広範な取引環境の一部として扱われます。

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Coinrule MCP を通じた AI 取引の仕組み

一般的な MCP のやり取りは、4 層のプロセスとして理解できます。

1. トレーダーが意図を伝える

まず、自然言語でタスクを説明します。

たとえば、次のように依頼できます。

現在の戦略を分析し、過去 24 時間にシグナルが発生したものを特定してください。

または、

移動平均フィルターとボラティリティに基づくリスク条件を使って、BTC 向けのトレンドフォロー戦略の設計を手伝ってください。

プロンプトは簡潔にも、非常に詳細にもできます。

2. AI アシスタントがリクエストを解釈する

言語モデルは指示を分析し、必要となる可能性のある情報や操作を判断します。

口座分析のリクエストでは、ポートフォリオや戦略の情報が必要になる場合があります。

戦略の開発では、設定の作成と検証が必要になる場合があります。

過去の分析では、バックテストの実行または取得が必要になる場合があります。

3. Coinrule MCP が承認済みのツールを提供する

アシスタントが呼び出せるのは、ユーザーの接続によって許可された Coinrule の機能に限られます。

読み取り専用接続は、情報の取得と分析を目的としています。

読み取り＋書き込み接続では、対応する戦略の作成および管理操作を追加で実行できます。

4. Coinrule が基盤となる取引インフラを処理する

Coinrule は、該当する戦略、口座、ポートフォリオ、バックテスト、および市場接続の機能を担う運用レイヤーであり続けます。

AI アシスタントは、取引環境への無制限なアクセスを得るのではなく、そのインフラへのインターフェースとなります。

この分離は重要です。

AI モデルは、目標の解釈や戦略についてユーザーが考えるのを支援する点で効果的な場合がありますが、取引操作には依然として構造化されたインフラ、認証、権限、検証、および実行制御が必要です。

Coinrule MCP は、この 2 つのレイヤー、つまりAI による推論と取引の自動化をつなぐように設計されています。

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AI 取引のライフサイクル

Coinrule MCP を理解するうえで特に役立つ方法の一つは、AI 支援型取引戦略のライフサイクル全体を見ることです。

AI 取引を、即座に取引を生み出す単一のプロンプトとして捉えるのではなく、より規律あるワークフローとして複数の段階に分けて進めることができます。

1. 現在のポートフォリオを理解する

新しい戦略を作成する前に、AI アシスタントを利用して、現在すでに稼働しているものを把握できます。

適切な読み取り権限があれば、残高、保有資産、オープンポジション、戦略、パフォーマンス、最近の取引状況について質問できる場合があります。

たとえば、次のように質問できます。

現在の Coinrule ポートフォリオを要約し、保有資産のうち最も大きなエクスポージャーを特定してください。

または、

アクティブな戦略とそれぞれの現在のステータス、各戦略が生成した最新のシグナルを表示してください。

これにより、AI アシスタントがポートフォリオの分析情報を提供する対話型の窓口になります。

個々のアカウントや戦略を手動で切り替えるのではなく、トレーダーはまず幅広い質問から始め、重要な分野を段階的に掘り下げることができます。

会話は、次のように展開するかもしれません。

現在、最も大きなオープンエクスポージャーを持つ戦略はどれですか？

続いて、

その戦略がエントリーした条件は何ですか？

さらに、

その戦略の最近の取引状況を表示してください。

そして、

その戦略の動作を、他のモメンタム戦略と比較してください。

ポートフォリオに関する大まかな質問から、徐々に詳細な分析へと移れることは、対話型 AI トレーディングの重要な特徴です。

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2. 取引の仮説を自然言語で表現する

多くの取引戦略は、ソフトウェアの設定ではなくアイデアから始まります。

たとえば、次のようなアイデアがあります。

• 長期的な上昇トレンド中に、一時的な下落を買う。
• 市場のボラティリティが大幅に高まったら、エクスポージャーを減らす。
• すべてのエントリーのタイミングを計ろうとせず、資産を定期的に積み増す。
• 強いモメンタムに従いつつ、トレンドが悪化したら決済する。
• 配分が事前に定めた範囲を外れたら、ポートフォリオをリバランスする。

AI アシスタントは、こうしたアイデアをより明確な仕様にまとめる手助けをします。

たとえば、次のように伝えます。

長期トレンドがプラスを維持している場合に限り、BTC の大幅な下落を買いたいです。

アシスタントは、不足している変数を特定する手助けができます。

大幅な下落とは、どのような状態でしょうか？

長期トレンドをどのように定義しますか？

戦略はどのくらいの頻度でエントリーできますか？

ポジションを段階的に積み増しますか？

リスクはどこで制限しますか？

利益はいつ確定しますか？

このアプローチの利点は、戦略の作成が一度きりの設定作業ではなく、反復的な会話になることです。

トレーダーは、ロジックが検証やテストに十分なほど明確になるまで、戦略を調整できます。

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3. アイデアをシステマティックなルールに変換する

アイデアを決定論的なルールに変換できると、AI トレーディングはさらに役立つようになります。

システマティックな戦略には、次の要素を含めることができます。

• 市場または資産の選定
• エントリー条件
• 決済条件
• テクニカル指標
• 時間足
• ポジションサイズ
• 資金配分
• 取引頻度の上限
• クールダウン期間
• ストップロスのロジック
• 利益確定のロジック
• ポートフォリオのエクスポージャー上限

AI アシスタントは、定性的な考え方を定量的な構成へとつなぐ役割を果たします。

目標は、AI に次のような曖昧な指示を出させることではありません。

市場が良さそうなときに買う。

その代わりに、会話を明確なロジックへと進める必要があります。

たとえば、次のようにします。

RSI が短期的な弱さを示しているときにエントリーします。ただし、価格が長期の移動平均トレンドフィルターを上回っている場合に限ります。各ポジションを利用可能な資金の所定の割合に制限し、トレンド条件が無効になった場合の決済も含めてください。

戦略が正確になるほど、レビュー、テスト、監視が容易になります。

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4. 実行前に戦略を検証する

AI が生成した取引アイデアを、自動的に有効な戦略とみなすべきではありません。

AI システムは、曖昧な依頼を誤解したり、不適切な前提を選択したり、会話上は妥当に見えても、実際の取引ルールに変換すると異なる動作をするロジックを生成したりすることがあります。

そのため、検証は重要な段階です。

実行前に、トレーダーは次のような点を確認してください。

• 生成された戦略は、当初の意図に合っていますか？
• エントリー条件は明確ですか？
• エグジット条件はすべて定められていますか？
• ポジションサイズは定義されていますか？
• 最大資本エクスポージャーは制限されていますか？
• 複数の条件が予期せず発動する可能性はありますか？
• 高いボラティリティの局面では、戦略の動作が変わりますか？
• 市場に窓が開いたり、急速に変動したりした場合、どうなりますか？
• 戦略を停止した際、既存のポジションはどうなりますか？

高度な AI 取引ワークフローでは、アシスタントを単に戦略の作成に使うだけでなく、戦略の説明にも活用する必要があります。

たとえば、次のように依頼できます。

ほかのことをする前に、この戦略をわかりやすい言葉で説明してください。

または：

この設定における最大のリスクや曖昧な点を3つ挙げてください。

または：

何がエントリーのきっかけとなり、何がエグジットのきっかけとなるのか、またポジションが残ったまま戦略を停止した場合にどうなるのかを、正確に説明してください。

この確認手順により、AI が戦略開発を加速させながら、トレーダーの監督をなくさない、人間が関与するプロセスを構築できます。

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5. 取引ロジックをバックテストする

戦略を明確に定義したら、過去データを使ったテストでさらなる情報を得られます。

Coinrule MCP にはバックテスト関連の機能が含まれており、互換性のあるアシスタントは、認可されたツールを通じて過去の戦略シミュレーションを利用できます。

トレーダーは次のように依頼できます。

この戦略をバックテストして、結果を要約してください。

より分析的な依頼としては、次のようなものがあります。

エントリーのしきい値を変えた複数のバージョンを比較し、その変更が取引頻度、ドローダウン、全体的な動作にどう影響するか説明してください。

バックテストの目的は、過去の成績が完璧に見える設定を見つけることではありません。

過度な最適化を行うと、過去のデータには非常によく適合していても、将来の市場環境では機能しない戦略ができることがあります。

その代わり、バックテストを次のような点を調べるために活用できます。

• 戦略は想定どおりに動作しましたか？
• どのくらいの頻度で取引しましたか？
• どのような市場環境で苦戦しましたか？
• わずかなパラメーターの変更で結果が大きく変わりましたか？
• 損失は特定の市場局面に集中していましたか？
• リスク管理機能は想定どおりに動作しましたか？

過去の結果は、過去の動作に関する証拠として扱うべきであり、将来の収益性を保証するものではありません。

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6. ペーパートレードまたは管理されたテストを検討する

AI が生成した自動化を実資金で運用する前に、トレーダーはシミュレーション環境でワークフローをテストすることを検討できます。

これは、会話形式で戦略を管理する方法を学ぶ際に特に役立ちます。

管理されたプロセスの例を以下に示します。

1. 戦略を説明します。
2. AI アシスタントにルールを明確化するよう依頼します。
3. 生成されたロジックを確認します。
4. 設定を検証します。
5. 過去データを使ったテストを実行します。
6. 利用可能な場合は、ペーパートレードで戦略をテストします。
7. ライブ市場の状況に対する戦略の反応を監視します。
8. シグナルとアクティビティを確認します。
9. 設定を調整します。
10. 独立したレビューを行った後にのみ、ライブ運用を検討します。

このアプローチでは、AI を戦略開発および自動化のツールとして扱います。AI が生成したアイデアがすべて、ただちに実資金を管理すべきだとは考えません。

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7. 取引エージェントの起動と監視

戦略のレビューが完了し、適切な権限を利用できるようになれば、Coinrule MCP は戦略の作成にとどまらないワークフローを支援できます。

AI アシスタントは、取引の自動化を継続的に監視するためのインターフェースとして活用できます。

たとえば、次のように尋ねられます。

今日、私の戦略のうちシグナルを生成したものはどれですか？

または：

実行中のすべての戦略について、最近のアクティビティを要約してください。

または：

モメンタム戦略と平均回帰戦略の最近のパフォーマンスを比較してください。

アシスタントは、生の取引アクティビティを、より理解しやすい要約に変換する手助けができます。

ここで、AI 取引エージェントという概念が特に重要になります。

会話型ワークフローは、戦略のライフサイクルを通じて継続できます。

アイデア → 定義 → 検証 → バックテスト → デプロイ → 監視 → レビュー → 調整

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AI 取引アシスタントは Coinrule MCP で何ができますか？

利用できる具体的な機能は、認可された接続とサポートされている Coinrule ツールによって異なりますが、MCP ワークフローではいくつかの重要な領域をカバーできます。

ホスト型サーバーが公開する、スコープを明記したツールの完全な一覧については、ツールリファレンスをご覧ください。

ポートフォリオインテリジェンス

接続されたアシスタントは、サポート対象のアカウント情報の取得と要約を支援できます。

これにより、トレーダーは次の情報を確認できます。

• 残高
• 保有資産
• ポートフォリオのエクスポージャー
• オープンポジション
• 接続済みアカウント
• 最近の戦略アクティビティ
• シグナル
• パフォーマンス情報

ポートフォリオの監視をダッシュボードの集まりとして扱うのではなく、トレーダーは会話を通じてアカウントを調査できます。

たとえば、次のように尋ねられます。

ポートフォリオの概要を簡潔に説明してください。

続けて：

エクスポージャーが最も大きいポジションはどれですか？

さらに：

それらのポジションを保有している自動化戦略はどれですか？

これにより、より探索的なポートフォリオ分析が可能になります。

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戦略分析

AI アシスタントは、既存の取引自動化を理解するための会話型インターフェースとしても機能します。

次のような質問が考えられます。

現在有効な戦略はどれですか？

最も最近ポジションを開いた戦略はどれですか？

過去 1 日間の戦略のアクティビティを要約してください。

最近シグナルを生成していない戦略はどれですか？

これは、複数の自動化システムを同時に運用しているトレーダーにとって、特に便利です。

各システムを個別に確認する代わりに、AI アシスタントはトレーダーの質問に沿って情報を整理する手助けができます。

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AI を活用した戦略の作成

必要な権限があれば、自然言語での説明を新しい自動化戦略の出発点にできます。

たとえば、次のように指示できます。

市場の大幅な下落時には購入額を増やしつつ、ポートフォリオ全体のエクスポージャーを制限する、保守的な DCA のコンセプトを作成してください。

または：

エントリー前にモメンタムと出来高の両方による確認を必要とする、トレンドフォロー戦略を設計してください。

その後、トレーダーは会話を続けながら戦略を調整できます。

クールダウン期間を追加してください。

最大資金配分を減らしてください。

戦略が新しいポジションへのエントリーを停止する条件を説明してください。

改訂版をバックテストしてください。

重要な利点は、反復的に改善できることです。

戦略の開発は、最初の試行で設定フォームを正確に完成させることよりも、対話を通じて仕様を段階的に改善することに重点を置くようになります。

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バックテストの分析と比較

AI アシスタントを使えば、過去のテストをより会話形式で分析できます。

単に結果を生成するだけでなく、シナリオ間の違いを解釈するようアシスタントに依頼できます。

たとえば、次のように尋ねます。

この戦略の保守的なバージョンと積極的なバージョンを比較してください。

または：

エントリーのしきい値を3種類試し、それぞれが取引回数にどのような変化をもたらすか説明してください。

または：

わずかな変更に最も敏感と思われるパラメーターはどれですか？

AI レイヤーは、バックテストの結果をただ眺めるのではなく、トレーダーが結果について考察するのに役立ちます。

ただし、どのような解釈にも、過去のシミュレーションに伴う限界があります。

バックテストの結果は、市場環境、データ品質、パラメーターの選択、執行の前提、過剰適合の影響を受ける可能性があります。

そのため、予測ではなく分析ツールとして扱う必要があります。

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戦略のテンプレートと出発点

すべての取引戦略を白紙の状態から始める必要はありません。

Coinrule のエコシステムには、出発点として利用できる、あらかじめ定義された取引戦略やテンプレートが含まれています。

そのため、AI を活用したワークフローは、戦略の探索から始めることができます。

たとえば、次のように尋ねます。

ドルコスト平均法に関連する戦略テンプレートを見つけて、その基本的なロジックを説明してください。

または：

モメンタム取引に関連する可能性のある手法を提示し、それぞれの前提を比較してください。

トレーダーは出発点を選び、会話を通じて変更できます。

これにより、戦略の概念を見つけてから、特定の目標に合わせて調整するまでの距離を縮められます。

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マルチアセット取引とバスケット

AI 取引は、個別の売買判断だけに限られません。

Coinrule MCP は、分散された複数の資産や目標配分を扱うワークフローにも対応できます。

トレーダーは、自然言語で配分の概念を説明し、それを調整できます。

たとえば、次のように尋ねます。

目標ウェイトを定めた複数の資産を使って、分散型バスケットのコンセプトを作成してください。

続けて：

集中リスクを説明してください。

さらに：

最大のポジションを減らした場合に、配分がどのように変わるかを示してください。

これにより AI は、個別の取引シグナルだけでなく、ポートフォリオの構築やシステマティックな配分のワークフローにも役立ちます。

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AI 取引にはリスク管理が必要です

AI trading agent という表現は自律性を想起させますが、責任ある自動化には境界を設ける必要があります。

効果的な取引エージェントは、明確に定められたルールと権限の範囲内で動作する必要があります。

つまり、次の複数の概念を分けて考える必要があります。

分析

AI は情報を調べ、何が起きているのかをトレーダーが理解するのに役立ちます。

推奨または戦略の設計

AI は、取引ロジックの候補の策定、説明、比較を支援できます。

検証

戦略は、実行前に確認してテストできます。

実行

適切な権限が与えられている場合、システムは許可された操作を実行できます。

これらの段階を、同じものとして自動的に扱うべきではありません。

トレーダーは、戦略の作成や管理を行う権限を付与せずに、ポートフォリオ分析で AI を利用することに抵抗がないかもしれません。

別のトレーダーは、戦略の作成に AI を利用しながらも、設定を導入する前に毎回手動で確認する場合があります。

適切な自動化のレベルは、ユーザーの目標とリスク許容度によって異なります。

読み取り専用と読み取り＋書き込みアクセス

Coinrule MCP は OAuth 2.1 スコープを使用して、接続されたアシスタントが実行できる操作を制御します。

アクセスレベル	OAuth スコープ	アシスタントが実行できる操作
読み取り専用	coinrule:read	戦略、残高、保有資産、取引、シグナル、損益（PnL）、保存済みバックテストを確認できます。取引の発注や変更はできません。
読み取り＋書き込み	coinrule:read + coinrule:write	読み取り専用で実行できるすべての操作に加え、戦略の作成、起動、更新、開始、停止、バスケットの起動、バックテストの実行ができます。

読み取り専用で接続すると、アシスタントは対応する情報にアクセスできますが、取引の自動化を作成または変更するために必要な書き込み機能は付与されません。会話形式でのポートフォリオ分析を主な目的とするユーザーや、MCP の機能を試しているユーザーにとって、こちらが適切な開始方法となることがよくあります。

読み取り＋書き込みアクセスでは、対応する管理ツールや取引自動化ツールを利用できます。機能は大幅に強化されますが、責任も大きくなります。書き込み権限がライブ取引インフラストラクチャに接続されている場合、指示が最終的に実際の資金に影響する可能性があります。

そのため、ユーザーは重大な変更を許可する前に、要求された操作を確認してください。

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セキュリティと AI 取引のアーキテクチャ

AI アシスタントを取引プラットフォームに接続する際には、重要な疑問が生じます。

AI が実際にアクセスできるのは何でしょうか？

Coinrule MCP は OAuth ベースの権限モデルを採用しています。このモデルでは、AI アシスタントはユーザーの Coinrule パスワードや取引所の API キーに直接アクセスするのではなく、認証されたスコープ付きのアクセス権を受け取ります。

概念的には、アーキテクチャは次のように表せます。

トレーダー

↓

AI アシスタント

↓

認証済み MCP ツール

↓

Coinrule 取引インフラストラクチャ

↓

接続された市場とアカウント

この分離が重要なのは、AI 取引システムが、機密性の高いアカウント認証情報への無制限のアクセスを言語モデルに付与する方法に頼るべきではないためです。

その代わりに、アシスタントは定義済みのツールと権限を通じて動作します。

ユーザーは、接続済みアプリケーションを定期的に確認し、不要になったアクセスを取り消してください。

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Coinrule MCP の接続方法

正確なインターフェースは AI アシスタントによって異なりますが、接続には同じ公式リモートサーバーを使用します。

始める前に

通常、次のものが必要です。

• Coinrule Cloud アカウント
• 互換性のある AI アシスタントまたは MCP クライアント
• リモート MCP 接続と OAuth 認証への対応
• ライブ実行が必要な場合は、取引所またはブローカーとの接続

クライアントに Coinrule を追加する

クライアント	接続方法	ヘルプ
Cursor	上のボタンを使用するか、examples/cursor-mcp.json からリモートサーバーを追加します。	Cursor の設定
VS Code	上のボタンを使用するか、examples/vscode-mcp.json から .vscode/mcp.json にサーバーを追加します。	VS Code の設定
Claude	Claude のコネクター設定でリモート MCP コネクターを追加し、サーバー URL を貼り付けます。	Claude に接続
ChatGPT	Settings → Apps / Connectors に移動し、カスタムコネクターを追加して、サーバー URL を貼り付けます。	ChatGPT に接続
Grok	リモート MCP に対応した Grok クライアントで、カスタムツールまたはリモート MCP サーバーを追加し、URL を貼り付けます。	Grok に接続
別の MCP クライアント	クライアントのリモート MCP 設定を使用します。mcpServers マップを使用する場合は、examples/mcp-generic.json を適宜調整します。	一般的な接続ガイド

クライアントが初めて接続すると、OAuth が開始されます。MCP の設定ファイルに Coinrule のパスワードや取引所の API キーを追加しないでください。

ChatGPT で invalid_client が表示されますか？ Coinrule コネクターを削除し、最初から追加し直してください。これにより、クライアントの登録が更新されます。ChatGPT ガイドまたはトラブルシューティングをご覧ください。

手動で接続する

1. AI アプリケーションで外部ツール、アプリ、コネクター、インテグレーション、またはリモート MCP サーバーを追加できる画面を開きます。

2. Coinrule の公式 MCP サーバーエンドポイントを追加します。

   https://cloud.coinrule.com/mcp
   

3. Coinrule の OAuth フローを完了し、用途に必要な最小限の権限レベルを選択します。

4. 次のような、リスクの低い読み取り操作から始めます。

   Coinrule のストラテジーを一覧表示してください。

これにより、より高度なワークフローを試す前に接続を確認できます。

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AI トレーディングエージェントに効果的にプロンプトを入力する方法

AI を活用したトレーディングワークフローの品質は、指示の品質に大きく左右されます。

曖昧な依頼では、重要な変数の解釈が委ねられたままになります。

たとえば、次のような依頼です。

利益の出る Bitcoin のストラテジーを作ってください。

この依頼では、次の項目が指定されていません。

• 取引の時間軸
• 資金配分
• 取引市場
• リスク許容度
• エントリー条件
• 決済条件
• ポジションサイズ
• 最大損失
• ストラテジーの頻度
• ライブ取引とシミュレーションのどちらを行うか

より有用な指示は、次のようなものです。

調査目的で BTC のトレンドフォロー型ストラテジーの設計を手伝ってください。4 時間足を使用し、客観的なトレンドフィルターを定義し、個々のポジションをあらかじめ定めた資金の割合以内に抑え、明確なエントリー条件と決済条件を盛り込み、過去データでバックテストを実行する前に各ルールを説明してください。ライブ取引は開始しないでください。

2 つ目のプロンプトでは、制約が明確に示されています。

アシスタントに書き込み権限がある場合は、特に重要です。

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AI トレーディングのプロンプトに含めると役立つ情報

該当する場合は、次の項目を指定してください。

目的

何を達成しようとしていますか？

トレンドフォロー、積立、平均回帰、分散投資、リスク軽減、またはその他の目標ですか？

資産

ストラテジーの対象とする暗号資産、株式、ETF、または市場を指定してください。

取引所

どの接続済みの取引所またはブローカーを使用しますか？

時間枠

戦略は、数分、数時間、数日、またはそれ以上の期間を対象としますか？

エントリーロジック

エントリーするには、どのような条件を満たす必要がありますか？

エグジットロジック

どのような条件でポジションをクローズまたは縮小しますか？

資金配分

戦略で使用できる資金はいくらですか？

ポジションサイズ

個々の取引のサイズはどこまで大きくできますか？

リスク管理

ストップロス、配分上限、クールダウン期間、エントリー回数の上限、その他の制限を設けますか？

テスト要件

実際に運用する前に、戦略の検証、バックテスト、またはペーパートレードを行いますか？

実行の許可

求めているのは、分析のみ、戦略の作成、シミュレーション、または実際の運用開始のどれですか？

これを明示すると、曖昧さを減らせます。

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AI トレーディングのプロンプト例

ポートフォリオ分析

Coinrule のポートフォリオを確認し、最大のエクスポージャーを要約し、稼働中の戦略を一覧にして、最近のシグナルを強調してください。変更は加えないでください。

戦略の調査

現在稼働中のモメンタム戦略が何を目的としているかを説明し、最近のアクティビティを要約して、主なリスク管理策を特定してください。

戦略の設計

客観的なテクニカル条件を用いた、ルールベースの ETH モメンタム戦略を設計してください。トレンドフィルター、エントリー条件、エグジット条件、ポジションサイズの上限、クールダウンの仕組みを含めてください。何かを作成する前に、ロジック全体を説明してください。

バックテストの比較

この戦略の 3 つのバージョンを、保守的、中程度、積極的なエントリー閾値で比較してください。過去データでテストを実行し、取引頻度とリスク特性の違いを要約してください。実運用の戦略は開始しないでください。

リスクレビュー

この戦略案を確認し、曖昧な指示、過剰取引の可能性、集中リスク、予想外に大きなエクスポージャーにつながる可能性のある条件を特定してください。

戦略のモニタリング

過去 24 時間に稼働中の戦略が生成したすべてのシグナルを要約し、最も活発だった戦略を説明してください。

バスケットの調査

分散型のマルチアセットバスケットの設計を手伝ってください。各目標配分の根拠を説明し、バスケットを作成する前に集中リスクが生じる可能性のある箇所を特定してください。

これらの例は、重要な原則を示しています。

優れた AI トレーディングのプロンプトでは、目的と制約の両方を説明します。

コピーして使える例は、docs/PROMPTS.md をご覧ください。

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AI 支援トレーディングのベストプラクティス

まずは状況の確認から

AI アシスタントに戦略の管理を任せる前に、ポートフォリオを調べ、現在の自動化の内容を把握するために使ってください。

これにより、アシスタントがリクエストをどのように解釈するかを確認できます。

必要最小限の権限を使う

分析だけで十分な場合は、読み取り専用アクセスを使用してください。

追加機能が本当に必要な場合に限り、権限を拡張してください。

調査と実行を分ける

AI に何を依頼しているのかを明確にしてください。

• アイデアの説明
• 戦略の設計
• 設定の検証
• バックテストの実行
• 戦略の作成
• 戦略の開始

これらはそれぞれ異なる操作です。

説明を求める

重大な結果につながる戦略を実行する前に、その戦略が具体的にどのように動作するのかをアシスタントに説明させてください。

エントリー前にリスクを定義する

リスク管理は後付けではなく、最初の戦略設計に含めてください。

実運用前にテストする

バックテストやペーパートレードは、実資金を使う前に問題を明らかにするのに役立ちます。ただし、どちらも将来の成果を保証するものではありません。

自動化の稼働中も監視する

自動化された戦略も、引き続き確認する必要があります。

AI アシスタントを使って、シグナル、ポジション、パフォーマンス、予期しない動きを調べてください。

AI の出力は誤りを含むものとして扱う

言語モデルは指示を誤解し、不正確な分析を生成することがあります。

そのため、AI はトレーディングのワークフローを加速させるものであり、独立した判断をなくすものではありません。

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Coinrule MCP はどのような人に向いていますか？

Coinrule MCP は、さまざまなタイプのトレーダーに役立つ可能性があります。

複数の自動化戦略を管理するトレーダー

AI アシスタントを使うと、戦略の稼働状況を調査するための単一の対話型インターフェースを利用できます。

自然言語を好むトレーダー

トレーディングの目的は理解していても、操作のたびにダッシュボードのナビゲーションから始めたくないユーザーにとって、対話型の操作はより直感的に感じられるでしょう。

戦略を研究するトレーダー

AI は、非形式的な仮説を、レビューやテストが可能な、より構造化された戦略仕様にまとめるのに役立ちます。

システマティックトレーダー

ルールベースのトレーディングにすでに精通しているユーザーは、AI を使って戦略の反復、比較、監視、管理を加速できます。

ポートフォリオを重視するトレーダー

対話形式でのポートフォリオに関する問い合わせや、複数アセットのバスケットを扱うワークフローにより、ユーザーはより広い視点でエクスポージャーを検討できます。

エージェント型 AI を試してみたいトレーダー

AI エージェントに関心のあるユーザーにとって、MCP は言語モデルの推論と、認可されたトレーディングツールを実用的につなぐ仕組みです。

共通しているのは、完全な自律性ではありません。

AI をシステマティックトレーディングのインフラ向けの、よりインテリジェントなインターフェースとして利用できることです。

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Coinrule MCP とエージェント型トレーディングの未来

MCP の長期的な意義は、利便性だけにとどまりません。

従来、トレーディングプラットフォームを利用するには、ユーザーがソフトウェアのインターフェースを習得する必要がありました。

ユーザーは、メニュー、フォーム、ダッシュボード、設定構造に合わせて考え方を変えていました。

対話型 AI は、この関係を部分的に逆転させます。

トレーダーはまず目的を示します。

AI がその目的を解釈します。

外部ツールが、それを実行するために必要な機能を提供します。

その結果、エージェント型トレーディングという新たな形が生まれつつあります。AI アシスタントが、定義された権限とトレーディングインフラを通じて動作しながら、システマティック戦略のライフサイクル全体に関与できる形です。

未来の AI トレーディングワークフローは、ますます次のような対話に近づくでしょう。

ポートフォリオでは何が起きていますか？

どの戦略が原因ですか？

なぜエントリーしたのですか？

リスク上限を引き下げた場合、戦略はどのように動作しますか？

選択肢を比較してください。

修正版をバックテストしてください。

結果を説明してください。

レビュー用に戦略を準備してください。

インターフェースは、個別の操作を集めたものから、継続的な推論プロセスへと変化します。

目指すのは、単にトレーディングを高速化することではありません。

人間の意図、人工知能、システマティックなルール、自動執行のつながりを、より直接的にすることです。

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よくある質問

Coinrule MCP は AI トレーディングボットですか？

厳密には違います。

Coinrule MCP は、互換性のある AI アシスタントが認可された Coinrule のトレーディング機能を利用できるようにする接続レイヤーです。

AI アシスタントは対話型インターフェースを提供し、Coinrule は基盤となる戦略および自動化インフラを提供します。

トレードを許可せずに、AI を使って Coinrule アカウントを分析できますか？

はい。

読み取り専用の権限レベルを使用すると、戦略管理操作への書き込みアクセスを許可せずに、アシスタントが対応するアカウント情報や戦略情報を確認できます。

AI アシスタントはトレーディング戦略を作成できますか？

適切なツールと権限があれば、Coinrule MCP は自然言語の指示を通じて、戦略の作成や管理のワークフローをサポートできます。

AI との会話を通じて戦略をバックテストできますか？

はい。バックテストを対話型の戦略開発ワークフローに組み込むことで、ユーザーはアイデアの生成から過去データを使ったテストや比較まで進められます。

Coinrule MCP はさまざまな AI アシスタントと連携できますか？

Coinrule MCP は、リモート MCP 接続に対応した互換性のある AI クライアント向けに設計されています。

AI アシスタントに Coinrule のパスワードや取引所の API キーが渡されますか？

この接続では、AI アシスタントに Coinrule のパスワードや取引所の API キーなどの機密性の高いアカウント認証情報への直接アクセスを許可するのではなく、スコープを限定した認証を使用します。

AI が生成した戦略で損失が発生することはありますか？

はい。

AI が生成した取引戦略には誤りが含まれていたり、誤った前提に基づいていたり、期待とは異なる動作をしたり、市場環境の変化により成果が振るわなかったりする可能性があります。

取引にはそれ自体に大きなリスクが伴います。

人工知能、取引の自動化、過去のバックテスト、シミュレーションのいずれも、利益を保証するものではありません。

AI 取引エージェントに自律的な運用を任せてもよいですか？

これは、個々のユーザーがリスクと権限に関して判断することです。

より慎重な方法としては、まず読み取り専用アクセスから始め、明示的なプロンプトを使用し、戦略を独自に確認し、設定をテストし、厳格なリスクパラメーターを定めたうえで、実取引を許可する前に、重要な操作をすべて理解しておくことが挙げられます。

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対応する取引所と資産

Coinrule MCP は、Coinrule に接続したアカウントでご利用いただけます。対応する取引所は次のとおりです。

• Binance
• Coinbase
• Kraken（現物および無期限契約）
• Hyperliquid
• KuCoin
• Trading 212

対応する資産タイプには、暗号資産の現物、無期限契約、株式が含まれ、ペーパートレードにも対応しています。現在の取引所の対応状況と設定手順については、取引所と接続をご覧ください。

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配布

このリポジトリには、ホスト型 Streamable HTTP サーバー向けの標準準拠の server.json マニフェストが含まれています。公式 MCP Registry への公開に対応できる状態ですが、レジストリへの公開と名前空間の検証は別途リリース手順として行います。

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Coinrule MCP リソース

• Coinrule MCP の概要
• 公式 MCP サーバー
• MCP ドキュメント
• 接続ガイド
• ツールのリファレンス
• プロンプトの例
• AI 取引エージェント
• 料金
• サポート
• Coinrule ホームページ

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このリポジトリと Coinrule MCP は、Y Combinator の支援を受ける AI 搭載の取引自動化サービス、Coinrule が提供しています。

リスクに関する注意事項： AI が生成した分析、自動取引戦略、アルゴリズムシステムには誤りが含まれる可能性があり、予期しない結果を生むことがあります。暗号資産、株式、ETF、デリバティブ、その他の金融商品にはリスクが伴い、元本を失う可能性があります。バックテスト、シミュレーション、仮想の結果、過去の実績は、将来の成果を保証するものではありません。すべての戦略を独自に確認し、接続した AI アシスタントに付与する権限を理解したうえで、実資金を使用する前に重要な操作を慎重に確認してください。この記事の内容は、金融、投資、取引に関する助言を構成するものではありません。