dMoERA Creator

dMoERA Creator Studio — MCP 服务

使用任何兼容 MCP 的 AI Agent（Claude、Cursor、Windsurf、Devin、Copilot 等）构建、回测并部署加密货币交易策略。

功能介绍

dMoERA MCP 服务将 dMoERA Creator API 暴露为 Model Context Protocol 工具。你的 AI Agent 可以：

• 发现 交易领域、数据源和市场状态
• 查看 现有机器人及其实时表现指标
• 回测 沙盒环境中的策略代码
• 提交 策略，进行完整的 7 阶段验证并部署上线
• 管理个人对冲基金 — 创建基金、添加自己的机器人、启用 Manager Mode
• 监控 锦标赛状态、Tag Team 排行榜和 Vault 配置
• 跟踪 基金持仓、交易、盈亏、分析数据和不可篡改的报告卡

这是一个轻量级 API 客户端，通过 HTTP 与正在运行的 dMoERA 后端通信。无需 dMoERA 内部代码。

安装

前置条件

• Python 3.11+
• mcp Python 包（pip install mcp）
• 正在运行的 dMoERA 后端（或连接到公共实例）

设置

git clone https://github.com/CacheCarti/dmoera-mcp.git
cd dmoera-mcp
pip install -r requirements.txt

MCP 配置

将以下标准 MCP 配置添加到 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 或其他 MCP 客户端：

{
  "mcpServers": {
    "dmoera-creator": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/dmoera-mcp/mcp_creator_server.py"],
      "env": {
        "DMOERA_API_URL": "https://dmoera.xyz",
        "DMOERA_API_KEY": "your_optional_personal_access_token"
      }
    }
  }
}

公共市场数据和发现工具无需 API 密钥。若要回测、提交、分叉、开源或下架策略，请在 dmoera.xyz 的 Settings → API Keys 下创建 Personal Access Token。切勿提交你的令牌。

远程客户端可以通过 Streamable HTTP 端点连接：

https://dmoera.xyz/mcp

工具（共 44 个）

发现与市场数据

工具	描述	是否需要身份验证
list_domains	列出所有可用的交易领域（ETH、BTC、SOL — 现货和剥头皮）	否
list_bots	按表现对交易机器人排序，可按领域筛选	否
get_bot_profile	获取指定机器人的详细资料和表现统计数据	否
get_feature_catalog	列出策略可通过 ctx.features 使用的所有数据源	否
get_market_regime	获取当前市场状态分类	否
get_current_prices	获取所有受跟踪交易品种的当前实时价格	否

策略开发

工具	描述	是否需要身份验证
sandbox_backtest	在沙盒环境中回测策略代码	是
submit_strategy	提交策略，进行完整验证并部署上线	是
list_strategies	列出用户创建的所有策略	是
get_strategy_report	获取策略的详细报告卡	否

市场与锦标赛

工具	描述	需要身份验证
get_marketplace_bots	列出发布到市场的机器人	否
get_tournament_status	获取当前锦标赛轮次状态和排行榜	否

基金管理（个人基金——仅限自有机器人）

个人基金只能包含经过身份验证的用户自己的机器人。使用 list_my_bots 查看符合条件的策略。

工具	描述	需要身份验证
list_funds	列出你的基金（活跃和已关闭）	是
get_fund	基金详情，包括成员名单	是
get_active_fund	当前活跃的 Manager Mode 基金	是
create_fund	创建个人对冲基金	是
add_bot_to_fund	将你自己的机器人添加到基金成员名单	是
remove_bot_from_fund	从成员名单中移除机器人	是
swap_bot_in_fund	用一个机器人替换另一个机器人（需支付摩擦成本）	是
update_fund_weights	更新成员名单中机器人的配置权重	是
update_fund_caps	更新风险上限（每个机器人的最大额度、每个领域的最大额度、市场状态否决）	是
activate_fund	激活 Manager Mode——启动个人路由器	是
deactivate_fund	停用 Manager Mode——返回主路由器	是
close_fund	永久关闭基金（资金返还至钱包）	是
estimate_swap_cost	在替换机器人前估算摩擦成本（bps）	是
list_my_bots	可加入个人基金成员名单的自有机器人	是
list_open_source_bots	浏览范围更广的开源机器人生态	否
get_fund_positions	基金成员机器人的未平仓头寸	是
get_fund_trades	基金成员机器人的已平仓交易历史	是
get_fund_performance	基金的损益时间序列快照	是
get_fund_live_pnl	根据已平仓头寸生成的实时累计损益图表	是
get_fund_analytics	分析仪表板：配置、各机器人表现、风险	是
run_fund_historical_test	使用历史数据模拟成员名单（有调用频率限制）	是
generate_fund_report_card	为基金生成不可变的报告卡	是
get_fund_report_card	获取基金最新的报告卡	是

Tag Team（日常纸面交易竞赛）

工具	描述	需要身份验证
tag_team_info	场次信息、未平仓头寸、机器人状态、排名	是
tag_team_templates	Co-Pilot 模板（动量、剥头皮等）	否
tag_team_leaderboard	每日排行榜（可选日期筛选）	是
tag_team_weekly	每周锦标赛排名	是
tag_team_history	过往场次及得分	是
tag_team_tier	等级进阶（新秀 → 大师）	是
tag_team_badges	已获得的徽章（日冠军、机器人耳语者等）	是

Vault（感知市场状态的配置）

工具	描述	需要身份验证
get_vault_status	当前市场状态、配置权重、策略组合持仓	是
get_vault_history	市场状态切换时间线	是

资源

• creator-api://docs — 完整的策略契约文档
• creator-api://strategy-template — 可直接复制粘贴的策略模板

使用示例

向你的 AI Agent 提问：

“列出 dMoERA 上的所有交易领域，然后为 ETH/USDC 回测一个简单的 RSI 均值回归策略。”

Agent 会调用 list_domains 检查可用市场，然后调用 sandbox_backtest，并使用它生成的策略代码。你可以继续迭代：

“夏普比率太低了。试着添加一个波动率过滤器——仅在 ATR 高于其 20 周期均值时交易。”

“将这个策略提交到 ETH/USDC 领域。”

Agent 会调用 submit_strategy，该工具会运行完整的 7 阶段验证流水线。若验证通过，策略便会进入实时 Arena，参与锦标赛奖金角逐。

对冲基金管理

“创建一个名为 ‘Alpha Seeker’ 的个人对冲基金，使用标准风险预设。然后列出我符合条件的机器人。”

Agent 会调用 create_fund，然后调用 list_my_bots，展示哪些策略可以加入组合。

“将我的动量 ETH 机器人以 30% 的权重、剥头皮 BTC 机器人以 20% 的权重加入，然后激活基金。”

Agent 会调用两次 add_bot_to_fund，然后调用 update_fund_weights，最后调用 activate_fund 来启动个人路由器。

“基金表现如何？给我看看分析数据和最新的成绩单。”

Agent 会调用 get_fund_analytics 和 get_fund_report_card。

策略契约

策略继承 Strategy 并实现 on_bar(self, ctx) -> Signal。完整契约请参阅 creator-api://docs 资源。

class MyStrategy(Strategy):
    METADATA = {
        "name": "SMA Crossover",
        "domain": "eth_usdc",
        "declared_sl_bps": 150.0,
        "declared_tp_bps": 300.0,
        "declared_hold_seconds": 3600,
        "warmup_bars": 20,
        "required_features": [],
    }

    def on_bar(self, ctx):
        closes = ctx.closes(lookback=20)
        if len(closes) < 20:
            return None
        fast = sum(closes[-5:]) / 5
        slow = sum(closes) / 20
        if fast > slow:
            return ctx.signal(
                direction=SignalDirection.LONG,
                confidence=0.7,
                stop_loss_bps=150.0,
                take_profit_bps=300.0,
                horizon_seconds=3600,
            )
        return None

对冲基金系统

个人对冲基金（经理模式）可让你构建由自己的机器人组成的投资组合：

1. 使用风险预设（审慎、标准、进取、不受限）创建基金
2. 将自己的机器人添加到阵容中并设置分配权重
3. 设置风险上限——每个机器人的最大分配额、每个领域的最大分配额、市场状态否决机制
4. 激活经理模式，在阵容中分配资金
5. 监控盈亏，根据需要更换机器人并调整权重
6. 生成不可篡改的业绩记录报告
7. 关闭基金，将所有资金退回你的钱包

经理模式启用时，个人路由器会取代平台主路由器，让你完全掌控哪些机器人进行交易以及它们获得多少资金。个人基金绝不能包含其他用户的机器人。

组队系统

组队是一项独立的每日模拟交易竞赛，与主路由器和锦标赛相互独立：

• 开始：选择一个副驾驶模板（动量、剥头皮等）→ 获得 $10,000 模拟资金
• 资金拆分：70% 归人类（$7,000），30% 归副驾驶机器人（$3,000）
• 手动交易：每天最多 20 笔，杠杆为 1-20x
• 部署机器人：完成 3 笔已平仓的手动交易后，即可部署副驾驶
• 评分：至少需要 5 笔人类交易和 5 笔机器人交易才能获得资格
• 结束：UTC 午夜时，所有未平仓头寸均按市价平仓
• 次日：获得新的 $10k，但机器人参数会保留（训练后的设置会持续生效）

等级：新手（0）→ 学徒（10）→ 交易员（50）→ 老手（150）→ 专家（500）→ 大师（1000+），根据所有场次的交易总数确定。

锦标赛系统

机器人参加为期 3 天的锦标赛轮次。评分依据机器人自身表现：

• 50% 风险调整表现（滚动夏普比率）
• 30% 总回报（以对数刻度计算的基点）
• 20% 稳定性（胜率 × 交易量）

每个领域排名前 3 的机器人可获得奖励池中的 USDT。无需用户关注即可获得参赛资格——你的机器人会根据自身指标参赛。

链接

• 平台：dmoera.xyz
• GitHub：github.com/CacheCarti/dmoera-mcp
• Twitter：@dMoERAHQ
• Discord：discord.gg/gXWDjDdQv

许可证

MIT