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
- 01市場の結果シグナル生成
- 02確率と推論の提示
- 03過去のシグナル情報源の監査
- 04最近のクエリ履歴の表示
- 05料金とトークン取得方法の案内
活用シーン
- 01Polymarket市場の評価
- 02Kalshi市場の評価
- 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。
https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sseclaude mcp add --transport http nodusai https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse{"mcpServers":{"nodusai":{"type":"http","url":"https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse"}}}Cursor で開く{"servers":{"nodusai":{"type":"http","url":"https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"nodusai":{"type":"http","url":"https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse"}}}{"mcpServers":{"nodusai":{"serverUrl":"https://nodusai-mcp-production.up.railway.app/sse"}}}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 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。
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
- nodusai.app にアクセスして、ウォレットを接続します
- Polymarket または Kalshi の市場URLを貼り付けます
- (任意)希望する結果(YES / NO)を追加します
- $1 USDCを支払います — オンチェーンで確認されます
- 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
- 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)
- このリポジトリをGitHubでフォークします
- railway.app に移動し、New Project → Deploy from GitHub repo を選択します
- フォークしたリポジトリを選択します
- 環境変数を追加します:
NODUSAI_API_BASE=https://nodusai.app - Railwayが
railway.jsonを自動検出してデプロイします - RailwayのURLをコピーします
オプション2 — Render(無料プラン)
- このリポジトリをフォークします
- 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
- Build command:
npm installと Start command:node src/server-http.jsを設定します - 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
コメント
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。