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Prop Firm Rules Engine

Prop Firm Rules Engine

リモート
github.com/tylerscomic-lab金融データ013 週間前に更新
リポジトリ

Prop Firm Rules Engine について

Prop Firm Rules Engine は、プロップファームの規則に照らして取引や口座状況を確認する MCP サーバーです。ドローダウン、ポジション上限、日次損失、一貫性要件を計算し、評価口座や資金提供口座の規則順守を判断できます。

主な機能

  1. 01口座状況と上限の確認
  2. 02残りドローダウンの計算
  3. 03許容される最大ポジションの確認
  4. 04一貫性ルールの順守確認
  5. 05口座サイズ別の会社規則取得

活用シーン

  1. 01取引が口座規則に適合するか確認
  2. 02評価期間中の余裕額を追跡
  3. 03一貫性ルールの基準値を確認

MCP 対応

口座状況、ドローダウンとポジションサイズの計算、一貫性ルールの確認、会社規則の構造化データ取得を行うツールを MCP クライアントに提供します。

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://prop-rules-mcp.mcpize.run/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

詳細

prop-rules-mcp

License: MIT Live on MCPize

特定のプロップファームの実際のルールに基づき、「この取引をしてもよいか」を即座に回答する MCP サーバーです。セッション中にトレーダーが手作業で計算する代わりに、残りのドローダウン、最大ポジションサイズ、コンシステンシールール、1日の損失上限を確認できます。

このツールが解決する問題

プロップファームのルールは、ファームや口座サイズによって異なります(トレーリング型か固定型かのドローダウン、コンシステンシールールのしきい値、銘柄ごとの契約数上限など)。ルールに違反すると、評価や資金提供を受けた口座が知らないうちに失格となり、その事実に気づくのは事後であることも少なくありません。このツールを使えば、ファームのPDFを開く代わりに、実際のルールセットをツール呼び出しで確認できます。

ツール

check_account_status

進行中の評価または資金提供を受けた口座の合否状況を確認します。各上限にどれだけ近いか、現時点でどのような操作が安全かを把握できます。

get_drawdown_remaining

口座の違反に至るまでの正確なドローダウン余力を、トレーリング型または固定型で確認できます。

get_max_position_size

ファームと口座サイズのルールに基づき、指定した銘柄で許可される最大契約数を確認できます。

check_consistency_rule

トレーダーの最も利益が大きかった1日の利益が、総利益に対するファームの許容割合を超えているか確認します。このルールにより、ほかの条件を満たしている口座が気づかないうちに失格となることがあります。

get_firm_rules

特定のプロップファームと口座サイズのルールセット全体を、構造化データとして取得できます。

利用方法

ホステッド(推奨): MCPize — 無料プランがあり、上限を引き上げるには有料の Pro プランをご利用いただけます。

セルフホスト:

npm install
node server.js

AlgoForge スイートの一部

アルゴトレーダー向けのプロップファームおよびクオンツ検証ツールです:trade-journal-mcp、payout-calc-mcp、econ-calendar-mcp、montecarlo-validator-mcp、overfitting-audit-mcp、walkforward-validator-mcp、pinescript-audit-mcp、backtest-cost-sensitivity-mcp、pinescript-mcp。

ライセンス

MIT

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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。