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NodusAI MCP Server — Prediction Market Signals

NodusAI MCP Server — Prediction Market Signals

リモート
github.com/NodusAI-Your-Prediction-Broker金融データ233 週間前に更新
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NodusAI MCP Server — Prediction Market Signals について

NodusAI MCP Serverは、AIエージェント向けにPolymarketとKalshiの予測市場シグナルを提供します。Gemini 2.5 Flashとリアルタイムのウェブ検索に基づき、予測結果、確率、推論、根拠となる情報源を返します。

主な機能

  1. 01市場の結果シグナル生成
  2. 02確率と推論の提示
  3. 03過去のシグナル情報源の監査
  4. 04最近のクエリ履歴の表示
  5. 05料金とトークン取得方法の案内

活用シーン

  1. 01Polymarket市場の評価
  2. 02Kalshi市場の評価
  3. 03過去のシグナル根拠の確認

MCP 対応

AIエージェントはMCP経由で接続し、セッショントークンを使って`nodus_get_signal`を呼び出します。料金、シグナル検証、クエリ履歴のツールも提供します。

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://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse
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。

ツール

詳細

NodusAI MCP Server

NodusAI MCP サーバー

予測市場向けのAIシグナル — MCPを介してあらゆるAIエージェントから利用できます。

AIエージェントはこのサーバーに接続して、Polymarket と Kalshi の予測市場向けのOracleシグナルを取得します。シグナルは、リアルタイムのウェブ情報を根拠として Gemini 2.5 Flash が生成します。

nodusai-mcp-server MCP server

仕組み

Agent → nodusai.app → connect wallet → pay $1 USDC → get session token
                                                              ↓
Agent → MCP Server (nodus_get_signal) → nodusai.app/api/prediction → signal
  1. nodusai.app にアクセスして、ウォレットを接続します
  2. Polymarket または Kalshi の市場URLを貼り付けます
  3. (任意)希望する結果(YES / NO)を追加します
  4. $1 USDCを支払います — オンチェーンで確認されます
  5. 3回のクエリに使えるセッショントークンを取得します
  6. 任意のMCPクライアントで nodus_get_signal とセッショントークンを使用します

決済モデル

  • 料金: $1 USDC = Oracleシグナルのクエリ3回
  • ネットワーク: Base、Ethereum、Avalanche(任意のEVMチェーン)
  • トークン: USDC
  • 非カストディアル: 決済は nodusai.app を介して直接オンチェーンで行われます
  • セッション: 1回の支払い = 1つのセッショントークン = 3回のクエリ(有効期限24時間)

利用可能なツール

ツール説明
nodus_pricing料金とセッショントークンの取得方法を確認します
nodus_get_signalセッショントークンを使用してOracleシグナルを取得します
nodus_verify_signal過去のシグナルの根拠ソースを監査します
nodus_query_history最近のクエリ履歴
nodus_admin_statsプラットフォーム全体の統計情報(管理者向け)
nodus_admin_queriesクエリレジストリ全体のダンプ(管理者向け)

シグナル形式

すべてのOracleレスポンスは、NodusAIの構造化スキーマに従います。

{
  "market_name": "Will the Fed cut rates in June 2026?",
  "predicted_outcome": "YES",
  "probability": 0.73,
  "confidence_score": "HIGH",
  "key_reasoning": "Recent FOMC minutes and inflation data suggest...",
  "grounding_sources": [
    { "title": "Reuters: Fed signals rate path", "url": "https://..." },
    { "title": "AP: CPI data June 2026", "url": "https://..." }
  ]
}

5分でデプロイ

オプション1 — Railway(推奨)
  1. このリポジトリをGitHubでフォークします
  2. railway.app に移動し、New Project → Deploy from GitHub repo を選択します
  3. フォークしたリポジトリを選択します
  4. 環境変数を追加します:NODUSAI_API_BASE = https://nodusai.app
  5. Railwayが railway.json を自動検出してデプロイします
  6. RailwayのURLをコピーします

オプション2 — Render(無料プラン)
  1. このリポジトリをフォークします
  2. render.com に移動し、New Web Service → フォークしたリポジトリに接続します
  3. Build command: npm install と Start command: node src/server-http.js を設定します
  4. 環境変数を追加します:NODUSAI_API_BASE=https://nodusai.app

オプション3 — Fly.io
fly launch --name nodusai-mcp
fly secrets set NODUSAI_API_BASE=https://nodusai.app
fly deploy

AIエージェントを接続

Claude Desktop

ファイル:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "nodusai": {
      "url": "https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse"
    }
  }
}

Cursor

ファイル:~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "nodusai": {
      "url": "https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

Windsurf

ファイル:~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "nodusai": {
      "serverUrl": "https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse"
    }
  }
}

Claude Code(CLI)
claude mcp add --transport sse nodusai https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse

カスタムJSエージェント
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { SSEClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/sse.js";

const client = new Client({ name: "my-agent", version: "1.0.0" }, { capabilities: {} });
await client.connect(new SSEClientTransport(new URL("https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse")));

// Step 1 — get a session token at https://nodusai.app ($1 USDC)

// Step 2 — query the Oracle
const result = await client.callTool({
  name: "nodus_get_signal",
  arguments: {
    marketUrl:      "https://polymarket.com/event/...",
    sessionToken:   "your-session-token-from-nodusai.app",
    desiredOutcome: "YES", // optional
  }
});

カスタムPythonエージェント
from mcp.client.sse import sse_client
from mcp import ClientSession

async with sse_client("https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse") as (read, write):
    async with ClientSession(read, write) as session:
        await session.initialize()

        # Get a session token at https://nodusai.app first ($1 USDC)
        result = await session.call_tool("nodus_get_signal", {
            "marketUrl":      "https://kalshi.com/markets/...",
            "sessionToken":   "your-session-token-from-nodusai.app",
            "desiredOutcome": "YES",  # optional
        })

ローカル開発

git clone https://github.com/NodusAI-Your-Prediction-Broker/nodusai-mcp
cd nodusai-mcp
npm install

# Dev mode (mock oracle — no real API calls needed)
npm run dev:http

以下でテストします:

curl http://localhost:3000/health
curl http://localhost:3000/info

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