Web3 Signals MCP

Web3 Signals MCP

マルチエージェントによる暗号資産シグナルインテリジェンスです。20 資産、5 つのデータ次元を 0～100 でスコア化し、15 分ごとに更新します。

ライブ API — https://web3-signals-api-production.up.railway.app ダッシュボード — https://web3-signals-api-production.up.railway.app/dashboard MCP エンドポイント — https://web3-signals-api-production.up.railway.app/mcp/stream (Smithery の掲載ページ)

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概要

5 つの独立したデータエージェント（クジラの資金フロー、テクニカル指標、デリバティブ、ナラティブ、マーケットマイクロストラクチャー）が、それぞれすべての資産を 0～100 でスコア化します。フュージョンエンジンがこれらを統合し、方向ラベル、モメンタム追跡、LLM が生成する根拠を備えた単一の複合シグナルを作成します。システムは、24 時間後および 48 時間後の予測を実際の価格変動と照らし合わせて自己評価します。自己申告の精度は使用しません。

特長

• IC 分析による資産ごとの重み学習。 各資産に固有の次元の重みを割り当て、過去の次元スコアと将来のリターン間のスピアマン、ピアソン、ケンドール相関から適合させます。資産によって反応するシグナルは異なります。
• FDR 補正を適用したウォークフォワードバックテスト。 数十もの特徴量をテストする際の偽陽性を避けるため、指標の有意性にベンジャミニ・ホックバーグ補正を適用します。
• プラットスケーリングによる確率校正。 生のスコアを校正済み確率に変換するため、「75」は単に70より高い数値ではなく、実際に75％の方向性を示す可能性を意味します。
• x402 HTTP マイクロペイメント。 Coinbase の CDP ファシリテーターを通じて、Base メインネット上で呼び出しごとに 0.001 ドルの USDC を有料エンドポイントで決済します。支払いがそのまま認証になります。API キー、サインアップ、OAuth は不要です。
• MCP ネイティブ。 SSE 経由で Claude Desktop、Cursor、および MCP 対応クライアントに機能を公開します。AI エージェントは自然言語で問い合わせることができます。
• 適応型レジームゲーティング。 Fear & Greed Index に応じて、中立判定ゾーンを拡大・縮小します。BTC の下降トレンドが確認された場合は、強気バイアスに対する逆張りの上乗せを弱めます。

クイックスタート

API に直接アクセス

curl https://web3-signals-api-production.up.railway.app/signal/BTC

（/signal* と /performance/reputation には x402 支払いヘッダーが必要です。それ以外はすべて無料です。）

MCP 経由で使用（Claude Desktop / Cursor / Windsurf）

{
  "mcpServers": {
    "web3-signals": {
      "url": "https://web3-signals-api-production.up.railway.app/mcp/sse"
    }
  }
}

次のようにプロンプトを入力します：「今の BTC シグナルは？」 または 「買いの上位3つを表示して。」

ローカルで実行

git clone https://github.com/manavaga/web3-signals-mcp.git
cd web3-signals-mcp
cp .env.example .env             # fill in REDDIT_CLIENT_ID, ANTHROPIC_API_KEY, etc.
pip install -r requirements.txt
python -m api                    # API on :8000
python -m orchestrator.runner --once   # one fusion cycle

プロジェクト構成

api/                FastAPI server, dashboard, x402 middleware
mcp_server/         MCP tool definitions (stdio + SSE)
signal_fusion/      Weighted fusion, Platt calibration, meta-learner
whale_agent/        On-chain flow tracking (Etherscan + exchange wallets)
technical_agent/    RSI, MACD, MA, Bollinger (Binance)
derivatives_agent/  Funding rate, OI, long/short ratio
narrative_agent/    Reddit, news, CoinGecko trending, LLM sentiment
market_agent/       Price, volume, Fear & Greed
shared/             Storage (Postgres / SQLite), base agent, profile loader
orchestrator/       15-minute agent scheduler + accuracy evaluator
tools/              Backtesting, IC fitting, walk-forward, weight optimizer

技術スタック

Python 3.13 · FastAPI · PostgreSQL · pandas / numpy / scikit-learn · Anthropic Claude（LLM による根拠の生成）· Coinbase CDP x402 ファシリテーター · Railway（デプロイ）

パフォーマンス評価

フュージョンサイクルごとにスナップショットを保存します。24 時間後および48時間後に、各方向性の予測を実際の価格変動（CoinGecko + Binance）と照らし合わせて評価します。中立シグナルは除外します（方向性のある予測のみを対象とします）。精度は AVG(gradient_score) × 100 で算出します。gradient は [0, 1] の範囲で、価格変動が予測した方向に進んだか、およびその変動幅に応じて決まります。最新の数値は /performance/reputation をご覧ください。

開発に関する注記

このコードベースは、Anthropic の Claude とのペアプログラミングで構築されました。ほとんどのコミットには Co-Authored-By: Claude のトレーラーが含まれており、ワークフローを記録するため意図的に残しています。アーキテクチャ上の決定、モデルの選択（IC ベースの重み付け、FDR 補正、プラットスケーリング）、および本番環境への対応基準（バックテストなしのデプロイ禁止という厳格なルール、ウォークフォワードのエンバーゴ）は人間が主導しました。Claude は実装、リファクタリング、コードレビューに使用しました。

ライセンス

MIT