Coinrule

Coinrule MCP：通过自然语言构建 AI 交易 Agent

最后更新于 2026 年 7 月 22 日

AI 正在改变交易者与金融市场互动的方式。交易者不再只依赖仪表盘、配置面板、图表和手动构建的自动化，而是越来越多地使用 AI 助手，作为交易想法与分析、测试、自动化和监控所需基础设施之间的智能接口。

Coinrule MCP https://coinrule.com/mcp/ 将这种对话式交互带入自动化交易。

将 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 等兼容的 AI 助手或其他兼容 MCP 的客户端连接到 Coinrule 账户后，交易者便可通过自然语言指令查看投资组合、分析正在运行的策略、探索交易想法、执行历史回测、创建自动化策略、监控信号并管理交易 Agent。

目标并非只是为交易平台添加聊天机器人，而是创建一个更智能的交互层，用于操作算法交易基础设施。

无需在多个界面间切换来回答以下问题：

我的哪些策略产生了最新信号？

或：

我的投资组合目前在已连接的交易场所之间是如何分配的？

交易者可以直接向 AI 助手提问。

更高级的工作流还可以进一步实现：

为 BTC 设计一个动量策略，仅在整体趋势向好时入场，并加入明确的风险控制措施；解释策略逻辑，并在我考虑运行前对该配置进行回测。

AI 助手会理解请求背后的意图，并调用所需的已授权 Coinrule MCP 工具来执行相关操作。Coinrule 则继续在对话之下提供策略、执行、验证、投资组合和市场连接基础设施。

这为 AI 交易打造了一种新模式：交易者定义目标，AI 帮助将目标转化为结构化操作，而 Coinrule 则提供受控的自动化层来执行这些操作。

警告

具有 Read + Write 权限的连接可以启动使用真实资金交易的策略。请从 Read-only 权限或模拟交易开始，检查每项请求，并明确指定交易场所和资金金额。

不到一分钟即可连接

1. 选择 Claude、ChatGPT、Grok、Cursor 或 VS Code 等兼容客户端。

2. 添加此远程 MCP 服务：

   https://cloud.coinrule.com/mcp
   

3. 客户端打开 OAuth 窗口后，登录 Coinrule。

4. 选择 Read-only 或 Read + Write，然后尝试：

   Show my Coinrule bots and how each one is doing.
   

你需要一个 Coinrule Cloud 账户，以及支持通过 OAuth 连接远程 MCP 的 AI 客户端。连接交易所或经纪商即可进行实盘交易，也可以不连接交易所或经纪商，直接使用模拟交易。

Agent Plugin

此仓库打包为 Agent Plugins 1.0.0 插件，可供兼容的客户端和目录使用，包括 Cursor：

• plugin.json 包含可移植的插件元数据。
• mcp.json 声明使用 Streamable HTTP 传输的托管 Coinrule MCP 服务。
• server.json 包含官方 MCP Registry 元数据。

Agent Plugins 1.0.0 刻意将 OAuth 交由客户端处理。当插件连接到 https://cloud.coinrule.com/mcp 时，客户端会发现 Coinrule 的 OAuth 2.1 端点，并请求用户授权只读或读写权限。

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从交易机器人到 AI 交易 Agent

传统的交易自动化通常从配置开始。

交易者选择一种资产，选取一个指标，定义入场条件，配置退出条件，选择仓位规模，并决定策略应在哪里运行。

这种方法可能有效，但需要交易者将投资或交易论点转化为软件所要求的结构。

AI 交易引入了一种不同的交互模式。

这个过程可以从意图开始，而不是从配置界面开始。

例如：

我想研究，当长期趋势仍然看涨时，以太坊的短期走弱是否会带来有吸引力的入场机会。

AI 助手可以帮助将这个想法拆解为以下问题：

• 应如何衡量短期走弱？
• 应如何定义整体趋势？
• 应使用哪个时间周期？
• 哪些条件会使这一设置失效？
• 应分配多少资金？
• 应允许策略以多高的频率进行交易？
• 应采用什么止损或退出逻辑？
• 该策略在历史上的表现如何？

随后，对话可以从抽象想法逐步转向结构化交易策略。

借助 Coinrule MCP，AI 助手可以在此过程中与经过授权的 Coinrule 功能交互。根据授予的权限，这可能包括查看投资组合信息、检查现有策略、创建策略、运行回测、启动交易篮子，或管理交易自动化。

关键区别在于，大模型并没有取代交易基础设施。

AI 助手充当对话和推理界面。Coinrule 仍是底层系统，负责将策略与受支持的交易所、经纪商、资产、投资组合数据及自动化功能连接起来。

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什么是 Coinrule MCP？

MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议）的缩写。

它是一种开放协议，旨在让兼容的 AI 应用与外部工具和服务交互。

Coinrule 运营着官方远程 MCP 服务，支持的 AI 助手可通过它连接到 Coinrule Cloud。连接获得授权后，助手便可使用用户所选权限范围内的 Coinrule 工具。

从交易者的角度来看，交互仍然是对话式的。

你可以这样提问：

显示我当前启用的 Coinrule 策略，并总结它们近期的活动。

AI 助手会确定需要使用哪些已授权工具，通过 Coinrule MCP 请求信息，然后以对话形式呈现结果。

你不一定需要知道底层工具的名称，也不必了解 Coinrule 内部 API 的结构。

这种抽象是 AI 辅助交易最重要的特点之一。

交易者可以专注于自己想要了解或完成的事情，而 AI 助手会处理自然语言与结构化软件操作之间的大部分转换工作。

因此，Coinrule MCP 并非独立的交易所、经纪商、交易账户或托管解决方案，而是访问已授权 Coinrule 功能的另一种接口。

通过 AI 助手创建或管理的策略，仍然属于更广泛的 Coinrule 交易环境，而不是存在于一个与之脱节、仅限 AI 使用的系统中。

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Coinrule MCP 如何实现 AI 交易

典型的 MCP 交互可分为四个层面。

1. 交易者表达意图

首先，用自然语言描述任务。

例如：

分析我当前的策略，并找出过去 24 小时内产生过信号的策略。

或者：

帮我为 BTC 设计一个趋势跟随策略，使用移动平均线过滤器和基于波动率的风险条件。

提示词可以很简单，也可以非常详细。

2. AI 助手解读请求

大模型会分析指令，并确定可能需要哪些信息或操作。

对于账户分析请求，它可能需要投资组合或策略信息。

对于策略开发，它可能需要构建并验证配置。

对于历史分析，它可能需要运行或检索回测结果。

3. Coinrule MCP 提供已授权工具

助手只能调用用户连接所允许的 Coinrule 功能。

只读连接适用于信息检索和分析。

读写连接则为受支持的策略创建和管理操作提供更多功能。

4. Coinrule 负责底层交易基础设施

Coinrule 仍然是负责相关策略、账户、投资组合、回测和市场连接功能的运营层。

AI 助手成为访问该基础设施的接口，而不是获得对交易环境的无限制访问权限。

这种分离很重要。

AI 模型可能善于解读目标并帮助用户分析策略，但交易操作仍然需要结构化基础设施、身份验证、权限控制、验证和执行控制。

Coinrule MCP 旨在连接这两个层面：AI 推理与交易自动化。

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AI 交易生命周期

理解 Coinrule MCP 的一种有效方式，是了解 AI 辅助交易策略的完整生命周期。

与其把 AI 交易看作输入单条提示词后立即产生交易的过程，不如采用更严谨的工作流，分多个阶段进行。

1. 了解当前投资组合

在创建新策略之前，AI 助手可以帮助你了解当前正在运行的内容。

在获得相应的读取权限后，你可以询问余额、持仓、未平仓头寸、策略、表现和近期交易活动等信息。

例如：

总结我当前的 Coinrule 投资组合，并找出资产敞口最大的资产。

或者：

显示我的活跃策略、各自的当前状态，以及每个策略最近生成的信号。

这样一来，AI 助手就成了用于了解投资组合信息的对话层。

交易者无需手动切换不同账户和策略，就可以先提出一个更宽泛的问题，再逐步深入调查重要领域。

对话可能会这样展开：

哪个策略当前的未平仓敞口最大？

然后：

是什么条件触发了该策略的入场？

然后：

显示该策略近期的活动。

然后：

将它的表现与我的其他动量策略进行比较。

从高层次的投资组合问题逐步深入到更详细的分析，是对话式 AI 交易的一个重要特点。

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2. 用自然语言表达交易观点

大多数交易策略最初都是想法，而非软件配置。

例如：

• 在长期上升趋势中买入暂时的下跌。
• 市场波动显著加剧时降低敞口。
• 定期积累某项资产，而不是试图把握每个入场时机。
• 跟随强劲动量，但在趋势恶化时退出。
• 当资产配置偏离预设范围时重新平衡投资组合。

AI 助手可以帮助将这些想法转化为更明确的规范。

例如：

我想在 BTC 大幅下跌时买入，但前提是长期趋势仍然向好。

助手可以帮助找出尚未明确的变量。

怎样才算大幅下跌？

如何定义长期趋势？

策略可以多频繁地入场？

策略是否应分批建仓？

应在哪里限制风险？

何时应获利了结？

这种方法的优势在于，策略创建可以变成一个反复迭代的对话，而不是一次性的配置过程。

交易者可以不断完善策略，直到其逻辑足够明确，可以进行验证和测试。

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3. 将想法转化为系统规则

当一个想法可以转化为确定性规则时，AI 交易会变得实用得多。

系统化策略可能包括：

• 市场或资产选择
• 入场条件
• 退出条件
• 技术指标
• 时间周期
• 仓位规模
• 资金分配
• 最高交易频率
• 冷却期
• 止损逻辑
• 止盈逻辑
• 投资组合敞口限制

AI 助手可以充当定性思维与定量结构之间的桥梁。

目标不是让 AI 给出模糊的指令，例如：

市场看起来不错时买入。

而是让对话逐步形成明确的逻辑。

例如：

当 RSI 显示短期走弱时入场，但前提是价格仍高于长期移动平均线趋势过滤条件。将每个头寸限制在可用资金的指定比例内，并在趋势条件不再成立时退出。

策略越精确，就越容易审查、测试和监控。

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4. 执行前验证策略

不应自动将 AI 生成的交易思路视为有效策略。

AI 系统可能会误解含糊的请求、采用不恰当的假设，或生成在对话中看似合理、但转化为实际交易规则后表现不同的逻辑。

因此，验证是一个关键阶段。

执行前，交易者应检查以下问题：

• 最终策略是否符合最初意图？
• 入场条件是否明确？
• 出场条件是否完整？
• 是否定义了仓位规模？
• 是否限制了最大资金敞口？
• 多个条件是否可能意外触发？
• 策略在高波动期间的表现是否会有所不同？
• 如果市场跳空或快速波动，会发生什么？
• 策略停止时，现有仓位会如何处理？

成熟的 AI 交易工作流不应只用助手创建策略，还应让助手解释策略。

例如：

在进行任何其他操作之前，请用通俗易懂的语言向我解释这个策略。

或者：

指出此配置中最大的三个风险或模糊之处。

或者：

准确说明哪些情况会触发入场、哪些情况会触发出场，以及策略停止时若仍有未平仓位会发生什么。

这一审查步骤建立了一个人在回路中的流程，让 AI 加速策略开发，同时保留交易者的监督。

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5. 对交易逻辑进行回测

策略明确定义后，历史测试可以提供更多信息。

Coinrule MCP 提供与回测相关的功能，并允许兼容的助手通过经授权的工具使用历史策略模拟。

交易者可以这样提问：

对这个策略进行回测并总结结果。

也可以提出更具分析性的问题：

使用不同的入场阈值比较此策略的几个版本，并说明这些变化对交易频率、回撤和整体表现的影响。

回测的目的不是找出一个在历史数据中表现完美的配置。

过度优化可能会产生非常贴合历史数据、却无法适应未来市场状况的策略。

相反，可以利用回测探究以下问题：

• 策略的表现是否符合预期？
• 交易频率如何？
• 策略在什么市场条件下表现不佳？
• 参数略微变化是否会大幅改变结果？
• 亏损是否集中在特定的市场环境中？
• 风险控制是否按预期运行？

历史结果应被视为有关过去表现的证据，而非未来盈利能力的保证。

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6. 考虑模拟交易或受控测试

在使用真实资金部署 AI 生成的自动化策略之前，交易者可以选择先在模拟环境中测试工作流。

学习如何通过对话管理策略时，这尤其有用。

受控流程可以包括：

1. 描述策略。
2. 请 AI 助手将规则形式化。
3. 审查生成的逻辑。
4. 验证配置。
5. 进行历史测试。
6. 在条件允许时通过模拟交易测试策略。
7. 监控策略对实时市场状况的响应。
8. 审查信号和活动。
9. 优化配置。
10. 仅在独立审查后考虑实盘部署。

这种方法将 AI 视为策略开发和自动化工具，而不是假定每个 AI 生成的想法都应立即用于控制真实资金。

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7. 启动并监控交易 Agent

策略经过审核且具备相应权限后，Coinrule MCP 可支持超越策略创建的工作流。

AI 助手可以成为持续监控自动化交易的交互界面。

你可以询问：

我有哪些策略今天生成了信号？

或者：

总结一下我所有运行中策略的近期活动。

或者：

对比一下我的动量策略和均值回归策略近期的表现。

助手可以帮助将原始交易活动转化为更易理解的摘要。

此时，AI 交易 Agent 的概念就尤为重要。

对话式工作流可以贯穿策略的整个生命周期：

构想 → 定义 → 验证 → 回测 → 部署 → 监控 → 复盘 → 调整

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AI 交易助手可以通过 Coinrule MCP 做些什么？

具体可用的功能取决于授权连接和受支持的 Coinrule 工具，但 MCP 工作流可以涵盖几个重要方面。

如需查看托管服务所提供工具的完整列表及其权限范围，请参阅工具参考。

投资组合洞察

连接后的助手可以帮助检索并总结受支持的账户信息。

交易者可能因此能够查看：

• 余额
• 持仓
• 投资组合敞口
• 未平仓头寸
• 已连接的账户
• 近期策略活动
• 信号
• 绩效信息

交易者无需将投资组合监控视为一组仪表板，而是可以通过对话来查看账户情况。

例如：

概括介绍一下我的投资组合。

然后：

哪些头寸的敞口最大？

然后：

哪些自动化策略负责这些头寸？

这样可以用更具探索性的方式分析投资组合。

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策略分析

AI 助手还可以作为对话式界面，帮助用户了解现有的自动化交易。

例如可以询问：

当前有哪些策略处于启用状态？

哪个策略最近开设了头寸？

总结一下我的策略在过去一天的活动。

最近哪些策略没有生成信号？

对于同时运行多个自动化系统的交易者来说，这尤其有用。

AI 助手可以围绕交易者的问题整理信息，而不必逐一查看每个系统。

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AI 辅助策略创建

获得所需权限后，自然语言描述可以成为创建新自动化策略的起点。

例如：

创建一个保守的 DCA 构想，在市场大幅下跌时增加买入，但限制投资组合总敞口。

或者：

设计一个趋势跟踪策略，只有在动量和成交量都确认后才入场。

随后，交易者可以通过对话继续完善策略。

添加冷却期。

降低最大资金分配额度。

解释该策略在什么情况下会停止开设新头寸。

对修改后的版本进行回测。

其重要优势在于迭代。

策略开发不再要求第一次就正确填写配置表单，而是通过对话逐步完善策略规范。

回测分析与比较

AI 助手还可以让历史测试变得更具互动性。

助手不只是生成结果，还可以受托解读不同情景之间的差异。

例如：

比较这个策略的保守版本和激进版本。

或者：

测试三个不同的入场阈值，并说明每个阈值会如何改变交易数量。

或者：

哪个参数似乎对微小变化最敏感？

AI 层可以帮助交易者分析回测结果，而不只是查看结果。

不过，任何解读仍受历史模拟的局限性影响。

回测可能受市场环境、数据质量、参数选择、执行假设和过拟合的影响。

因此，应将回测视为分析工具，而非预测。

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策略模板与起点

并非每个交易策略都需要从空白页面开始。

Coinrule 生态系统包含预定义的交易策略和模板，可用作起点。

因此，AI 辅助工作流可以从探索开始。

例如：

查找与定期定额投资相关的策略模板，并说明其基本逻辑。

或者：

向我展示可能适用于动量交易的方法，然后比较它们的假设。

交易者可以选择一个起点，并通过对话对其进行修改。

这可以缩短从发现策略概念到根据特定目标调整策略之间的距离。

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多资产交易与资产组合

AI 交易不仅限于单笔买入和卖出决策。

Coinrule MCP 还可以支持涉及多元化资产组和目标配置的工作流。

交易者可以用自然语言描述配置理念，然后逐步调整。

例如：

创建一个包含多种资产并设定目标权重的多元化资产组合方案。

接着：

说明其中的集中度风险。

接着：

展示降低最大仓位后，资产配置会如何变化。

因此，AI 不仅适用于单个交易信号，也适用于投资组合构建和系统化配置工作流。

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AI 交易需要风险控制

AI trading agent 一词可能让人联想到自主运行，但负责任的自动化需要明确的边界。

有效的交易 Agent 应在清晰定义的规则和权限范围内运行。

这意味着需要区分以下几个概念：

分析

AI 可以检查信息，并帮助交易者了解当前情况。

建议或策略设计

AI 可以帮助制定、说明或比较潜在的交易逻辑。

验证

策略可以在执行前进行审查和测试。

执行

在获得相应权限后，系统可以执行已授权的操作。

不应将这些阶段自动视为可以互换。

交易者可能愿意使用 AI 进行投资组合分析，但不授予其创建或管理策略的权限。

另一位交易者可能会使用 AI 创建策略，但仍会在部署前手动审查每项配置。

适当的自动化程度取决于用户的目标和风险承受能力。

只读与读写权限

Coinrule MCP 使用 OAuth 2.1 范围来控制已连接的助手可以执行哪些操作。

访问级别	OAuth 范围	助手可以执行的操作
只读	coinrule:read	查看策略、余额、持仓、交易、信号、盈亏和已保存的回测。无法下单或更改交易。
读写	coinrule:read + coinrule:write	包含只读权限的所有操作，还可以创建、启动、更新、运行和停止策略；启动投资组合；以及运行回测。

使用只读连接时，助手可以访问受支持的信息，但不会获得创建或修改交易自动化所需的写入能力。对于主要想通过对话分析投资组合或正在探索 MCP 功能的用户来说，这通常是合适的起点。

使用读写权限后，即可使用受支持的管理和交易自动化工具。这会显著增强能力，同时也意味着更大的责任。如果写入权限连接到实盘交易基础设施，相关指令最终可能会影响真实资金。

因此，用户在允许执行会产生重大影响的更改前，应先核实所请求的操作。

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AI 交易的安全性与架构

将 AI 助手连接到交易平台，会引出一个重要问题：

AI 实际上可以访问什么？

Coinrule MCP 使用基于 OAuth 的权限模型，让 AI 助手通过授权范围访问平台，而不是直接获取用户的 Coinrule 密码或交易所 API 密钥。

从概念上看，该架构可以理解为：

交易者

↓

AI 助手

↓

已授权的 MCP 工具

↓

Coinrule 交易基础设施

↓

已连接的市场和账户

这种隔离很重要，因为 AI 交易系统不应依靠向大语言模型开放敏感账户凭据的无限制访问权限。

相反，助手通过预先定义的工具和权限进行操作。

用户仍应定期检查已连接的应用，并撤销不再需要的访问权限。

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如何连接 Coinrule MCP

具体界面会因 AI 助手而异，但连接使用的是同一个官方远程服务。

开始之前

通常需要：

• Coinrule Cloud 账户
• 兼容的 AI 助手或 MCP 客户端
• 支持远程 MCP 连接和 OAuth 身份验证
• 如需实盘执行，还需要连接交易所或经纪商

将 Coinrule 添加到你的客户端

客户端	连接方法	帮助
Cursor	使用上方按钮，或从 examples/cursor-mcp.json 添加远程服务。	Cursor 配置
VS Code	使用上方按钮，或从 examples/vscode-mcp.json 将服务添加到 .vscode/mcp.json。	VS Code 配置
Claude	在 Claude 的连接器设置中，添加远程 MCP 连接器并粘贴服务 URL。	连接 Claude
ChatGPT	前往 设置 → 应用 / 连接器，添加自定义连接器并粘贴服务 URL。	连接 ChatGPT
Grok	在支持远程 MCP 的 Grok 客户端中，添加自定义工具或远程 MCP 服务并粘贴 URL。	连接 Grok
其他 MCP 客户端	使用客户端的远程 MCP 配置；如果配置中使用 mcpServers 映射，则调整 examples/mcp-generic.json。	通用连接指南

客户端首次连接时会启动 OAuth 流程。请勿将 Coinrule 密码或交易所 API 密钥添加到 MCP 配置文件中。

ChatGPT 出现 invalid_client？ 移除 Coinrule 连接器，然后从头重新添加。这会刷新客户端注册信息。请参阅 ChatGPT 指南或故障排除。

手动连接

1. 打开 AI 应用中允许添加外部工具、应用、连接器、集成或远程 MCP 服务的区域。

2. 添加 Coinrule 官方 MCP 服务端点：

   https://cloud.coinrule.com/mcp
   

3. 完成 Coinrule OAuth 流程，并选择满足使用场景所需的最低权限级别。

4. 先尝试低风险的读取操作，例如：

   列出我的 Coinrule 策略。

这可以在你尝试更复杂的工作流之前确认连接正常。

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如何有效地向 AI 交易 Agent 提示

AI 辅助交易工作流的质量很大程度上取决于指令的质量。

含糊的请求会让重要变量留待解释。

例如：

为我构建一个有盈利能力的比特币策略。

这个请求没有说明：

• 交易时间周期
• 资金分配
• 市场平台
• 风险承受能力
• 入场条件
• 出场条件
• 仓位规模
• 最大亏损
• 策略频率
• 交易应为实盘还是模拟

更有用的指令可以是：

帮我设计一个用于研究的 BTC 趋势跟随策略。使用四小时时间周期，定义客观的趋势过滤条件，将单个仓位限制在预先设定的资金百分比内，明确列出入场和出场条件，并在运行历史回测前解释每条规则。不要启动任何实盘交易。

第二个提示词明确了边界。

当助手拥有写入权限时，这一点尤其重要。

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AI 交易提示词中值得提供的信息

在相关情况下，请说明：

目标

你想实现什么？

趋势跟随、累积、均值回归、多元化、降低风险，还是其他目标？

资产

策略应考虑哪种加密货币、股票、ETF 或市场？

交易场所

应该使用哪个已连接的交易所或经纪商？

时间范围

策略运行的周期是几分钟、几小时、几天，还是更长？

入场逻辑

入场前必须满足哪些条件？

出场逻辑

满足哪些条件时应该平仓或减仓？

资金分配

策略可以使用多少资金？

仓位规模

每笔交易的规模上限是多少？

风险控制

策略是否应该设置止损、资金分配上限、冷却期、最大入场次数或其他限制？

测试要求

在采取任何实盘操作前，是否应该先验证、回测或模拟交易该策略？

执行权限

你要求的是仅进行分析、创建策略、模拟交易，还是实际部署？

明确说明这一点有助于减少歧义。

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AI 交易提示词示例

投资组合分析

检查我的 Coinrule 投资组合，总结我最大的风险敞口，列出正在运行的策略，并指出近期信号。不要进行任何更改。

策略调查

说明我当前运行的动量策略旨在实现什么，总结其近期活动，并指出主要风险控制措施。

策略设计

设计一个基于客观技术条件的 ETH 动量策略。包含趋势过滤器、入场条件、出场条件、仓位规模限制和冷却机制。创建任何内容前，请解释完整逻辑。

回测比较

使用保守、中等和激进的入场阈值，比较此策略的三个版本。运行历史测试，并总结交易频率和风险特征方面的差异。不要启动实盘策略。

风险审查

审查这项拟议策略，并指出含糊的指令、潜在的过度交易风险、集中度风险，以及可能导致风险敞口意外增大的条件。

策略监控

总结过去 24 小时内我正在运行的策略生成的所有信号，并说明哪些策略最活跃。

资产篮子研究

帮我设计一个多元化的多资产篮子。创建资产篮子前，请解释每个目标配置的理由，并指出可能出现集中度风险的地方。

这些示例说明了一个重要原则：

最好的 AI 交易提示词会同时说明目标和边界。

在 docs/PROMPTS.md 中查看更多可直接复制粘贴的示例。

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AI 辅助交易最佳实践

从观察开始

允许 AI 助手管理策略前，先用它检查你的投资组合，并了解现有自动化设置。

这样你就有机会了解助手如何解读你的请求。

仅授予必要的最低权限

如果只需分析，请使用只读访问权限。

只有在确实需要额外功能时，才扩大权限。

将研究与执行分开

明确说明你是要让 AI：

• 解释一个想法
• 设计一个策略
• 验证配置
• 运行回测
• 创建策略
• 启动策略

这些是不同的操作。

要求提供解释

执行会带来重大影响的策略前，要求助手准确解释该策略将如何运作。

入场前定义风险

风险控制应纳入策略的初始设计，而不是事后考虑。

实盘前进行测试

回测和模拟交易有助于在投入真实资金前发现问题，但二者都无法保证未来结果。

监控正在运行的自动化

自动化策略仍然需要审查。

使用 AI 助手调查信号、仓位、表现和异常活动。

将 AI 输出视为可能出错

语言模型可能会误解指令并生成错误的分析。

因此，AI 应加速交易工作流，而不是取代独立判断。

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Coinrule MCP 适合哪些人？

Coinrule MCP 可能对多种类型的交易者有所帮助。

管理多种自动化策略的交易者

AI 助手可以提供统一的对话界面，用于调查策略活动。

偏好自然语言的交易者

了解自己的交易目标，但不希望每次交互都从浏览仪表板开始的用户，可能会发现对话式控制更加直观。

策略研究人员

AI 可以帮助将非正式假设转化为更有条理的策略规范，随后进行审查和测试。

系统化交易者

已经熟悉规则交易的用户可以利用 AI 加快策略迭代、比较、监控和管理。

关注投资组合的交易者

对话式投资组合查询和多资产组合工作流可以帮助用户从更宏观的层面思考风险敞口。

探索 Agent 式 AI 的交易者

对于对 AI Agent 感兴趣的用户，MCP 可在语言模型推理与获授权的交易工具之间建立实际连接。

共同点并非完全自主。

而是将 AI 用作系统化交易基础设施的更智能界面。

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Coinrule MCP 与 Agent 式交易的未来

MCP 的长期意义不止于便捷。

传统上，交易平台要求人们学习其软件界面。

用户需要适应菜单、表单、仪表板和配置结构。

对话式 AI 改变了这种关系的部分方向。

交易者从一个目标开始。

AI 解读这个目标。

外部工具提供实现目标所需的能力。

由此，一种新兴的 Agent 式交易 形式开始出现：AI 助手可以在既定权限和交易基础设施内，参与系统化策略的整个生命周期。

未来的 AI 交易工作流可能会越来越像一场对话：

我的投资组合目前是什么情况？

哪个策略导致了这种情况？

它为什么入场？

如果收紧风险限额，该策略会如何表现？

比较一下这些方案。

对修订后的版本进行回测。

说明结果。

准备好策略以供审查。

界面不再是一系列彼此孤立的操作，而会转变为持续的推理过程。

机遇不只是让交易变得更快。

而是让人类意图、人工智能、系统化规则和自动化执行之间的关系更加直接。

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常见问题

Coinrule MCP 是 AI 交易机器人吗？

不完全是。

Coinrule MCP 是连接层，可让兼容的 AI 助手与获授权的 Coinrule 交易功能交互。

AI 助手提供对话界面，而 Coinrule 提供底层策略和自动化基础设施。

我可以在不允许 AI 交易的情况下，用 AI 分析我的 Coinrule 账户吗？

可以。

只读权限级别允许助手查看受支持的账户和策略信息，但不会授予策略管理操作的写入权限。

AI 助手可以创建交易策略吗？

借助适当的工具和权限，Coinrule MCP 可以通过自然语言指令支持策略创建和管理工作流。

我可以通过 AI 对话回测策略吗？

可以。回测可以纳入对话式策略开发工作流，让用户从创意构思逐步过渡到历史测试和比较。

Coinrule MCP 可以与不同的 AI 助手配合使用吗？

Coinrule MCP 专为支持远程 MCP 连接的兼容 AI 客户端而设计。

AI 助手会收到我的 Coinrule 密码或交易所 API 密钥吗？

该连接采用范围受限的身份验证，而不是向 AI 助手直接提供敏感账户凭据，例如你的 Coinrule 密码或交易所 API 密钥。

AI 生成的策略会亏钱吗？

会。

AI 生成的交易策略可能存在错误、基于不正确的假设、表现与预期不同，或在市场状况变化时表现不佳。

交易本身涉及重大风险。

人工智能、交易自动化、历史回测或模拟均不能保证盈利。

我应该让 AI 交易 Agent 自主运行吗？

这是由个人用户自行决定的一项风险和权限事项。

更稳妥的做法是从只读访问权限开始，使用明确的提示词，独立审查策略，测试配置，设定严格的风险参数，并在允许实时执行前了解每一项可能造成重大影响的操作。

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支持的交易场所和资产

你可以将 Coinrule MCP 与已连接到 Coinrule 的账户配合使用，包括：

• Binance
• Coinbase
• Kraken（现货和永续合约）
• Hyperliquid
• KuCoin
• Trading 212

支持的资产类型包括加密货币现货、永续合约和股票，也提供对应的模拟交易版本。有关当前支持的交易场所和设置说明，请参阅交易所和连接。

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发布

本仓库包含一个符合标准的 server.json 清单，适用于托管的 Streamable HTTP 服务。该清单已准备好支持在官方 MCP Registry 中发布；Registry 发布和命名空间验证是单独的发布步骤。

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Coinrule MCP 资源

• Coinrule MCP 概览
• 官方 MCP 服务
• MCP 文档
• 连接指南
• 工具参考
• 提示词示例
• AI 交易 Agent
• 定价
• 支持
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风险提示： AI 生成的分析、自动化交易策略和算法系统可能存在错误，也可能产生意外结果。交易加密货币、股票、ETF、衍生品及其他金融工具均涉及风险，可能导致资本损失。回测、模拟、假设结果和过往表现均不能保证未来结果。请独立审查所有策略，了解授予已连接 AI 助手的权限，并在使用真实资金前仔细核实可能造成重大影响的操作。本文不构成任何财务、投资或交易建议。