mcpField
K
Kraken

Kraken

リモート
pipeworx.io金融データ12 日前に更新
リポジトリ公式サイト

Kraken について

Kraken は、API キーなしで Kraken の公開マーケットエンドポイントを利用する MCP サーバーです。取引所の状態、資産・ペア情報、ティッカー、ローソク足、板、取引、スプレッドを取得できます。

主な機能

  1. 01サーバー時刻と取引所の状態確認
  2. 02資産と取引ペアの確認
  3. 03ティッカーと OHLC の取得
  4. 04オーダーブックの照会
  5. 05直近の取引とスプレッドの取得

活用シーン

  1. 01Kraken の取引所ステータス確認
  2. 02取引ペアのマーケットデータ確認
  3. 03直近の取引や板の厚さの確認

MCP 対応

MCP クライアントに、状態、資産・ペア情報、ティッカー、OHLC、板、取引、スプレッドなどの Kraken 公開マーケットツールを公開します。ローカルの stdio または Pipeworx ゲートウェイ経由で利用できます。

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://gateway.pipeworx.io/kraken/mcp
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

50
パラメーター型必須説明
qstringいいえquestion の別名。
askstringいいえquestion の別名。
textstringいいえquestion の別名。
inputstringいいえquestion の別名。
packsarrayいいえ任意。ルーティング対象をこれらのパックスラッグに限定します(例:["sec-form-d","sec-13f"])。その場合、ルーターは該当パック内のツールのみを選択します。省略すると、デフォルトの全カタログへのルーティングになります。スラッグは list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory から取得できます。リストにない、または不明なスラッグは無視され、_meta.pack_scope.ignored に記載されます。該当するスラッグが 1 つもない場合は、カタログ全体にルーティングし、_meta.pack_scope.full_catalog:true を設定します(空の回答にはなりません)。
querystringいいえquestion の別名。
promptstringいいえquestion の別名。
messagestringいいえquestion の別名。
questionstringはい自然言語での質問またはリクエスト。query、q、prompt、text、input、ask、message をエイリアスとして使用できます。

詳細

@pipeworx/kraken

Kraken MCP — 認証キー不要の公開市場エンドポイントです。

Pipeworx の一部です。AI エージェントを1882以上のリアルタイムデータソースに接続するMCPゲートウェイです。これは独立した非公式の連携であり、上流プロバイダーとは提携関係になく、推奨や公開も受けていません。

ツール

  • server_time() — サーバー時刻
  • system_status() — 取引所のステータス
  • assets(asset?, aclass?) — アセット情報(BTC、ETHなど)
  • asset_pairs(pair?, info?) — ペア情報(例:XXBTZUSD)
  • ticker(pair) — 現在のティッカー
  • ohlc(pair, interval?, since?) — OHLCローソク足
  • depth(pair, count?) — オーダーブック
  • trades(pair, since?, count?) — 最近の取引
  • spread(pair, since?) — 最近のスプレッド

データソース

https://api.kraken.com/0/public

クイックスタート

MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf など)に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "kraken": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/kraken/mcp"
    }
  }
}
このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/kraken/mcp の tools/list は、上の表にあるツールに加えて、共通の Pipeworx メタツール(ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall など、ゲートウェイ全体で使えるツール一式)も返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。現在、単一パックのエンドポイントには、パック独自のツールとあわせて、共通ツールが約30個表示されます。接続の initialize 応答に正確な範囲が示されており、その日の状況を確認するうえで最も信頼できる情報です。

これは意図的なものであり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うと、このパックが対応していない質問にも、カタログ全体を横断してルーティングする ask_pipeworx 経由で答えられるため、MCP サーバーを追加する必要がありません。現時点では、これらのメタツールを使わずにパックのエンドポイントをマウントする方法はありません。ルーティングの利点よりも追加スキーマによるコンテキスト消費のほうが大きい場合は、複数のパックエンドポイントではなく、フルゲートウェイに一度だけ接続してください。

または、フル Pipeworx ゲートウェイに接続すると、このパックのものだけでなく、すべてのパックのツールを直接一覧表示できます:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらのURLも、同じゲートウェイと同じ1882以上のデータソースに接続します。異なるのは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。どちらからでも ask_pipeworx を使って、すべてのツールにアクセスできます。

MCP クライアントがない場合:HTTP で呼び出す

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/server_time \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{}'

最初の呼び出しにアカウントは不要です。ツールを確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/server_time を実行します。ツールを探すには、{"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を実行します。

スタンドアロン(ゲートウェイアカウント不要)

このパッケージはローカルのstdio MCP サーバーとしても動作します。Pipeworx アカウントやゲートウェイを経由した往復は不要です:

{
  "mcpServers": {
    "kraken": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-kraken"]
    }
  }
}

また、直接実行して起動を確認することもできます:

npx -y @pipeworx/mcp-kraken

stdin/stdout 経由で MCP を使用し、このパックのツールのみについて initialize/tools/list/tools/call に応答します。上記のゲートウェイ接続で追加される共通メタツールは含まれません。同じソース、同じツールを使えますが、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx を使う

ツールを直接呼び出す代わりに、平易な英語で質問できます。上記のパックエンドポイントでも、フルゲートウェイでも利用できます:

ask_pipeworx({ question: "your question about Kraken data" })

ゲートウェイが適切なツールを選び、引数を自動的に入力します。

詳細

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。