MCP Crypto Server

MCP Crypto Server

FastMCP、CCXT、TimescaleDB、RSS フィードとの連携により構築された、高性能な暗号資産の市場データ・分析プラットフォームです。

概要

MCP Crypto Server は、リアルタイムの暗号資産市場データ、高度な分析、LLM を活用したインサイト、暗号資産ニュースの集約機能を提供する強力なプラットフォームです。Model Context Protocol（MCP）を基盤とし、AI アプリケーションとのシームレスな連携を可能にするとともに、CCXT による堅牢な暗号資産取引所との接続、TimescaleDB を使用した時系列データの保存、RSS フィードを通じたリアルタイムのニュース更新を提供します。

主な機能

• リアルタイムの市場データ：複数の取引所から暗号資産のライブ市場データにアクセスできます
• 履歴データの分析：過去の価格や出来高データを照会・分析できます
• LLM との連携：AI を活用して市場動向を分析し、インサイトを得られます
• MCP プロトコルのサポート：Model Context Protocol を使用して AI アプリケーションと簡単に連携できます
• スケーラブルなアーキテクチャ：最適化されたパフォーマンスで大量のリクエストに対応します
• TimescaleDB による保存：時系列データを効率的に保存・照会できます
• 複数取引所のサポート：CCXT を介してさまざまな暗号資産取引所に接続できます
• 暗号資産ニュースの集約：複数の暗号資産 RSS フィードからニュースを収集・分析します
• ニュースのセンチメント分析：AI を活用して暗号資産ニュースのセンチメントを分析します
• RSS フィードのカスタム登録：ニュースソースを設定・管理できます

アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      MCP Client Applications                     │
│   (Claude Desktop, Custom AI Applications, Analysis Tools)       │
└───────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                                │
                                ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        FastMCP Server                            │
├─────────────┬─────────────────────┬────────────────┬────────────┤
│  Resources  │        Tools        │    Prompts     │  Schemas   │
│             │                     │                │            │
│ Market Data │  Market Analysis    │ Trading Rec.   │ Input/     │
│ Symbols     │  Price Data         │ Market Trend   │ Output     │
│ Historical  │  LLM Analysis       │ Analysis       │ Validation │
│ News Feed   │  News Analysis      │ News Impact    │            │
└─────────────┴─────────────────────┴────────────────┴────────────┘
                    │                      │
       ┌────────────┼──────────────────────┘
       │            │                │
       ▼            ▼                ▼
┌─────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────────────┐
│  Exchange   │ │    RSS     │ │  Database Service  │
│  Service    │ │  Service   │ │                    │
│             │ │            │ │    TimescaleDB     │
│     CCXT    │ │ Feed Parser│ │    Time-series     │
└─────────────┘ └────────────┘ └────────────────────┘

技術スタック

• FastMCP：Model Context Protocol に基づくサーバーフレームワーク
• CCXT：暗号資産取引所との接続ライブラリ
• TimescaleDB：PostgreSQL 用の時系列データベース拡張機能
• Python：中核となるプログラミング言語
• uv：依存関係の管理に使用する高性能 Python パッケージマネージャー
• feedparser：RSS フィード解析ライブラリ
• NLTK/spaCy：ニュース分析のための自然言語処理

プロジェクト構成

mcp-crypto-server/
├── main.py                   # Main entry point with FastMCP server definition
├── config/                   # Configuration directory
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py           # Application settings and configuration
│   └── logging_config.py     # Logging configuration
├── resources/                # MCP resources
│   ├── __init__.py
│   ├── market_data.py        # Market data resources
│   ├── symbols.py            # Cryptocurrency symbols resources
│   ├── schemas.py            # Schema resources for the client
│   └── news.py               # News feed resources and endpoints
├── tools/                    # MCP tools
│   ├── __init__.py
│   ├── market_analysis.py    # Market analysis tools
│   ├── price_data.py         # Price retrieval tools
│   ├── llm_analysis.py       # LLM integration for data analysis
│   └── news_analysis.py      # News analysis and sentiment tools
├── services/                 # Service integrations
│   ├── __init__.py
│   ├── exchange_service.py   # Exchange API integration
│   ├── database_service.py   # Database service for storing data
│   ├── llm_service.py        # LLM service integration
│   └── news_service.py       # RSS feed management and processing
├── models/                   # Data models
│   ├── __init__.py
│   ├── market_data.py        # Data models for market data
│   ├── analysis.py           # Models for analysis results
│   └── news.py               # Models for news data and analysis
├── utils/                    # Utility functions
│   ├── __init__.py
│   ├── formatters.py         # Data formatting utilities
│   ├── validators.py         # Input validation utilities
│   └── feed_utils.py         # RSS feed utility functions
├── prompts/                  # MCP prompts
│   ├── __init__.py
│   ├── analysis_prompts.py   # Prompt templates for analysis
│   └── news_prompts.py       # Prompt templates for news analysis
├── pyproject.toml            # Project configuration and dependencies
└── uv.lock                   # Lock file for dependencies managed by uv

インストール

前提条件

• Python 3.9 以降
• Docker と Docker Compose
• uv パッケージマネージャー

セットアップ

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-crypto-server.git
   cd mcp-crypto-server
   

2. まだインストールしていない場合は、uv をインストールします：

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   

3. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします：

   uv venv
   uv pip sync
   

4. Docker を使用して TimescaleDB をセットアップします：

   docker-compose up -d timescaledb
   

5. 環境変数を設定します：

   cp .env.example .env
   # Edit .env with your configuration settings
   

設定

config/settings.py ファイルを編集して、アプリケーションをカスタマイズします：

• データベース接続パラメーター
• 取引所の API キーと設定
• MCP サーバーの設定
• LLM サービスの設定
• RSS フィードの登録設定
• ニュースソースの設定
• ログレベルと出力先

RSS フィードの設定

このシステムにはあらかじめ暗号資産ニュースソースが設定されていますが、カスタマイズもできます：

# In config/settings.py

RSS_FEEDS = [
    {
        "name": "CoinDesk",
        "url": "https://www.coindesk.com/arc/outboundfeeds/rss/",
        "update_interval": 900,  # 15 minutes
        "categories": ["news", "markets", "business"]
    },
    {
        "name": "Cointelegraph",
        "url": "https://cointelegraph.com/rss",
        "update_interval": 600,  # 10 minutes
        "categories": ["news", "analysis"]
    },
    # Add your custom RSS feeds here
]

使い方

サーバーの起動

uv run python main.py

サーバーはデフォルトで起動し、MCP クライアントから接続できる状態になります。

MCP の機能

サーバーは以下の MCP 機能を公開します：

ツール

• market_analysis - 市場動向を分析し、テクニカル指標を提示します
• price_data - 特定の暗号資産のリアルタイムまたは過去の価格データを取得します
• llm_analysis - AI による市場のインサイトと予測を生成します
• news_analysis - 特定のコインに関するニュースのセンチメントと影響を分析します
• news_summary - 最近の暗号資産ニュースの要約を生成します

リソース

• symbols://list - 利用可能な暗号資産のシンボル一覧を取得します
• market_data://{symbol} - 特定のシンボルのリアルタイム市場データを取得します
• historical_data://{symbol}?timeframe={timeframe}&start={start}&end={end} - パラメーターを指定して履歴データを取得します
• news://recent - すべてのソースから最新のニュースを取得します
• news://{source} - 特定のソースからニュースを取得します
• news://by-coin/{symbol} - 特定の暗号資産に関連するニュースを取得します

プロンプト

• analyze_market_trend - 市場動向を分析するための定義済みプロンプト
• generate_trading_recommendation - 現在の市場データに基づいて取引の推奨事項を生成します
• analyze_news_impact - 最近のニュースが暗号資産の価格にどのような影響を与えるかを分析します

MCP クライアントでニュース機能を使用する

from mcp import Client

# Get recent news for a specific cryptocurrency
client = Client("http://localhost:8000")
news_response = await client.query(
    inputs=[{"symbol": "BTC/USD"}],
    resources=["news://by-coin/BTC"]
)
print(news_response.outputs)

# Analyze news sentiment and potential market impact
analysis_response = await client.query(
    inputs=[{"symbol": "BTC/USD", "timeframe": "24h"}],
    tools=["news_analysis"]
)
print(analysis_response.outputs)

開発

新しい取引所の追加

1. services/exchange_service.py ファイルを更新し、新しい取引所の設定を追加します
2. 必要な取引所固有の処理を実装します
3. resources/symbols.py 内の利用可能なシンボルを更新します

新しい RSS フィードソースの追加

1. config/settings.py ファイルを更新し、新しいフィードの設定を追加します
2. フィードに特別な解析が必要な場合は、services/news_service.py を拡張してカスタムハンドラーを追加します
3. （任意）resources/news.py にソース固有のエンドポイントを追加します

# Example of adding a custom parser in services/news_service.py

def parse_custom_feed(feed_data, source_config):
    """Custom parser for a specific news source"""
    articles = []
    for entry in feed_data.entries:
        # Custom parsing logic
        articles.append({
            "title": entry.title,
            "url": entry.link,
            "published": parse_date(entry.published),
            "summary": entry.summary,
            "source": source_config["name"]
        })
    return articles

カスタムツールの作成

1. tools/ ディレクトリに新しいファイルを追加します
2. FastMCP デコレーターを使用して、ツールのロジックを実装します：

   @mcp.tool()
   def your_tool_name(param1: str, param2: int) -> dict:
       """Tool description"""
       # Implementation
       return result
   

新しいリソースの追加

1. 適切なリソースファイルにリソース関数を作成します：

   @mcp.resource("resource://{parameter}")
   def get_resource(parameter: str) -> str:
       """Resource description"""
       # Implementation
       return data
   

uv での依存関係の管理

このプロジェクトでは、依存関係をすばやく効率的に管理するために uv を使用しています：

1. 新しい依存関係を追加します：

   uv add package_name
   

2. すべての依存関係を更新します：

   uv pip sync
   

3. ロックファイルを生成します：

   uv pip compile -o uv.lock
   

パフォーマンスに関する考慮事項

• アプリケーションでは、TimescaleDB の時系列最適化を活用し、履歴データのクエリを効率化しています
• データ量に応じて適切なチャンク間隔を設定し、TimescaleDB のハイパーテーブルを使用することを検討してください
• 頻繁にアクセスされるデータには、適切なキャッシュ戦略を実装してください
• RSS フィードでは、不要なリクエストを最小限に抑えるため、ソースの更新頻度に応じてポーリング間隔を調整してください
• メインアプリケーションのスレッドがブロックされないよう、RSS フィードの更新にバックグラウンドタスクスケジューラーを導入することを検討してください
• ロードバランサーの背後に複数のインスタンスをデプロイし、水平スケーリングを行ってください

ライセンス

MIT ライセンス

謝辞

• FastMCP - Model Context Protocol サーバーの実装
• Model Context Protocol - AI アプリケーション向けの効率的なプロトコル
• CCXT - 暗号資産取引所向けの取引ライブラリ
• TimescaleDB - PostgreSQL 向けの時系列データベース
• uv - 高性能な Python パッケージマネージャー
• feedparser - Python RSS フィード解析ライブラリ