Tokens MCP

Tokens MCP

Token Metrics API 用の MCP サーバーです。

概要

MCP（Model Control Protocol）は、AI システムが外部のツールやデータソースにアクセスするための標準化されたインターフェースを提供します。このリポジトリでは、TokenMetrics API 用の MCP サーバーを実装しており、次のことができます。

• 暗号資産市場の包括的なデータにアクセスする
• 取引戦略（移動平均のクロスオーバーなど）を実装し、バックテストを実施する
• 戦略のパフォーマンス指標を視覚的に生成する
• さまざまな時間枠でトークンのパフォーマンスを分析する
• 一貫した API アクセスを備えた自動取引システムを構築する

アルゴリズム取引ボットにも市場調査にも、このサーバーを使うことで、暗号資産データの活用や戦略開発を簡素化できます。

デモ動画

はじめに

インストール

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/antonkulaga/tokens-mcp.git

2. 依存関係をインストールします。

uv sync

設定

.env.example を .env にコピーし、API キーを設定します。

cp .env.example .env
# Edit .env with your TokenMetrics API key

また、mcp_server_config.json ファイルを更新し、TokenMetrics API キーを設定する必要があります。

{
  "mcpServers": {
    "TmaiAPI": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/tokens-mcp", "run", "mcp", "run", "run.py"],
      "env": {
        "TOKEN_METRICS_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

サーバーの実行

uv run mcp run run.py

次のコマンドを実行すると、サーバーを確認できます。

uv run mcp dev run.py

注：uv 環境が有効になっている場合は、uv run の部分を省略できます。

IDE との統合

このプロジェクトは、Model Context Protocol（MCP）に対応した IDE での利用に最適です。

Cursor

Cursor は MCP をネイティブでサポートしているため、このサーバーを通じて AI アシスタントが TokenMetrics API と直接やり取りできます。Cursor でこのプロジェクトを使用するには、次の手順を実行します。

1. Cursor でプロジェクトを開きます
2. 設定ファイル（.env と mcp_server_config.json）が正しくセットアップされていることを確認します
3. MCP サーバーが自動的に検出され、AI アシスタントが暗号資産データを分析し、取引戦略を実装できるようになります

プロジェクト構成

このプロジェクトは、標準的な Python パッケージ構成で整理されています。

tokens-mcp/
├── src/                           # Source code directory
│   └── tokens_mcp/                # Main package
│       ├── __init__.py            # Package initialization
│       ├── server.py              # MCP server implementation
│       ├── models.py              # Pydantic models
│       ├── helpers.py             # Helper functions
│       ├── chart_utils.py         # Chart utilities
│       ├── check_api_access.py    # API access validation
│       ├── save_and_decode_chart.py # Chart handling utilities
│       ├── inspect_exchange.py    # Exchange inspection utilities
│       └── inspect_api.py         # API inspection utilities
├── tests/                         # Test directory
│   ├── test_token_symbols.py      # Token symbol tests
│   ├── test_pagination.py         # Pagination tests
│   ├── test_ma_chart.py           # Moving average chart tests
│   ├── test_cache.py              # Cache tests
│   └── ...                        # Other tests
├── run.py                         # Server runner script
├── pyproject.toml                 # Project configuration
├── mcp_server_config.json         # Server configuration
├── notebooks/                     # Jupyter notebooks
├── images/                        # Image resources
└── README.md                      # This file

既知の問題

設定ファイルのパス

現在、mcp_server_config.json ファイルにはサーバーへの絶対パスが含まれています。ローカル環境に合わせてパスを更新するには、このファイルを手動で編集する必要があります。

{
  "mcpServers": {
    "TmaiAPI": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/tokens-mcp", "run", "mcp", "run", "run.py"],
                              ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 
                              Update this to your actual path
      "env": {
        "TOKEN_METRICS_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

これは一時的な制限であり、今後のアップデートで解消する予定です。

テストフレームワーク

現在、tests/ ディレクトリ内のテストファイルは、アサーションを含む適切な pytest ファイルではなく、手動で実行するスクリプトです。これらのスクリプトは、自動化されたテストアサーションではなく、出力を手動で確認して機能を検証するために使用されます。今後のアップデートでは、アサーションを全面的に備えた適切な pytest ベースのテストを導入する予定です。

TokenMetrics API の実装

TokenMetrics API の多くのエンドポイントは、既存の tmai-api ライブラリでは利用できないため、このプロジェクトで直接実装する必要がありました。その結果、本来は上流ライブラリに含まれるのが望ましい、独自の API 処理コードがいくつか含まれています。今後のアップデートでは、これらの実装を公式ライブラリに移行するか、より包括的なクライアントパッケージを作成する可能性があります。

実験用コード

このリポジトリには、以前の実験や開発の反復で使用されていた未使用コードの痕跡が含まれている場合があります。これらのコード片は参照用に残されていますが、今後の整理で削除される可能性があります。未使用と思われる関数やモジュールを見つけた場合は、このカテゴリに該当する可能性が高いです。

プロジェクトの背景

このリポジトリは、Bucharest ETH 2025 Hackathon で開発された HolyMCP プロジェクトのデモとして使用されています。