Rule Trade - Japanese equity verification layer

Rule Trade MCP / ルールトレード MCP

エンドポイント：https://ruletrade.jp/mcp (llms.txt：https://ruletrade.jp/mcp/llms.txt · OpenAPI：https://ruletrade.jp/mcp/openapi.json · ヘルスチェック：https://ruletrade.jp/mcp/health)

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英語

日本株向けの検証レイヤーを、MCP 経由で提供します。

日本株向けの MCP サーバーの多くは、開示情報、株価、注文執行などの一次データレイヤーを扱います。 このサーバーが扱うのは、そこから抜け落ちている部分です。すなわち、公開された機械的なルールを適用したときに、実際に何が起きたのかを示します。 独自のエンジンは持たず、既存のパイプラインが毎日公開する JSON を読み込んで再構成します。 依存関係はなく、API キーも登録も不要です。

取得できる情報

ツール	返される情報
get_daily_signals	公開済みの平均回帰ルール（25日移動平均からの乖離率 ≤ -15%）に一致した1銘柄。1取引日遅れで返されます。一致件数は返されますが、一致した銘柄の全リストは配布しません。
get_market_regime	機械判定された市場レジーム（BULLISH / NEUTRAL / BEARISH / PANIC）、サーキットブレーカーの状態、VIX、日経平均株価、日次履歴、さらに各軸の判定根拠を含む3軸スコア（トレンド、短期リスク、需給）。銘柄名は含まれません。
get_anomaly_summary	61年間にわたって検証した日本市場の50のアノマリー — 判定、勝率、平均リターン、サンプル数、p値、対照群。name で絞り込めます。加えて、暴落の前兆を示す5つの指標と、26年間のデータで検証した7項目の点火メーターを提供します。
get_candlestick_verdict	東証プライム1,550銘柄を対象に、10.5年間にわたって検証した、日本の古典的なローソク足パターン全12種類 — 取引回数、勝率、プロフィットファクター、超過リターン、p値、負けた年、5つの採用基準のうち各パターンが満たさなかった項目を返します。基準をクリアしたパターンはありません。 最も高いプロフィットファクター（3.04）を記録したパターンも、サンプルの前半と後半で符号が逆転しました。
get_event_reaction	3つの独立した調査からわかる、イベント後に起きたこと — 27種類のイベント（地震、金利決定、関税、パンデミック）、約26,000件の発表を対象とした決算後ドリフト、指数への採用・除外。3つすべてが同じ結果を示しています。値動きはイベントが確定する前に起きます。個別銘柄の行データやセクター別バスケットは意図的に除外しています。
get_indicator_verdict	教科書の説明どおりに取引した26種類のテクニカル指標 — TOPIX500、10年間、約500,000回の取引。2種類の決済方法について、勝率、期待値、プロフィットファクター、ランダムエントリーに対する超過リターンを返します。9種類はすべてのレジームで基準をクリアしましたが、13種類はクリアできませんでした。その13種類の大半は、初心者が最初に学ぶ指標です。
get_etf_decay	レバレッジ型・インバース型 ETF の12年間にわたる減衰の実測値 — 年ごとの理論値と実績値、保有期間別の勝率、市況別のプロフィットファクター、そしてポジションを保有し続けて回復を待った305回の試み（99.3%は回復しましたが、回復しなかった場合の損失は32.5%でした）。
list_tools_guide	更新時刻（JST）、遅延、意図的に返していない情報、免責事項、ロードマップ。最初に呼び出してください。

設計上、取得できない情報

• 生の価格系列、OHLCV、財務諸表の数値
• ポジションサイズ、エントリー価格・決済価格、損切り水準・利益確定水準
• 運営者独自のシステムで使用している本番用の閾値
• 推奨、評価、買い・売りシグナル

すべてのレスポンスには disclaimer キーが含まれます。結果をユーザーに伝える際、このキーを削除しないでください。 出力が示すのは、機械的なルールに一致したかどうかです。投資助言でも勧誘でもなく、将来のリターンを約束するものでもありません。

接続方法

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

• claude.ai：設定 → コネクタ → カスタムコネクタを追加 → https://ruletrade.jp/mcp
• 任意の MCP クライアント：https://ruletrade.jp/mcp に JSON-RPC 2.0 を POST（ステートレスな Streamable HTTP）

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