关于 Prediction Market Friction Tracker
Prediction Market Friction Tracker 提供预测市场平台的 KYC、费用、提现和 API 访问信息,采用结构化数据。它面向需要核查交易限制的 AI Agent,提供平台推荐和付费变更动态。
主要功能
- 01浏览平台限制数据及可信度
- 02获取单个平台的费用和 KYC 详情
- 03根据自然语言条件推荐平台
- 04通过付费动态追踪检测到的变更
适用场景
- 01交易路由前核查 KYC 要求
- 02比较平台费用和提现条款
- 03筛选符合 API 访问条件的平台
- 04监控平台政策变化
MCP 相关
在 `/mcp/` 提供 Streamable HTTP MCP 服务,包含平台列表、详情查询、平台推荐和变更动态说明工具。变更动态本身通过受 x402 付费门控的 HTTP 端点访问。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/claude mcp add --transport http ndrysdal-byte-prediction-friction-tracker https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/{"mcpServers":{"ndrysdal-byte-prediction-friction-tracker":{"type":"http","url":"https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"ndrysdal-byte-prediction-friction-tracker":{"type":"http","url":"https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"ndrysdal-byte-prediction-friction-tracker":{"type":"http","url":"https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/"}}}{"mcpServers":{"ndrysdal-byte-prediction-friction-tracker":{"serverUrl":"https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
预测市场摩擦追踪器
汇集 12 个预测市场平台的 KYC、费用和提现数据,并提供变更动态流,追踪这些条款何时发生变化;还提供自然语言“X 场景下哪个平台最好”的推荐工具。专为需要在路由交易前检查执行摩擦的 AI Agent 构建,而非供人们在仪表板上点击浏览。
现已上线: https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app
面向 Agent:三种接入方式
- 纯 HTTP —
GET /friction/venues、GET /friction/venue/{slug}、GET /friction/changes?since=<ISO8601>。完整的 OpenAPI 规范见/openapi.json,交互式文档见/docs,面向 Agent 的可读摘要见/llms.txt。 - MCP — 挂载在
/mcp/的可流式 HTTP MCP 服务,将list_venues、get_venue、recommend_venue和get_changes_info作为工具公开。将任何兼容 MCP 的客户端直接指向/mcp/URL 即可。 - x402 —
/friction/changes(时效性变更动态流)受 x402 协议保护:未付款的请求会收到真实的402响应和支付挑战;在 Base 主网上支付 $0.05 USDC 后重试即可获取数据。该功能现已上线,并已使用真实资金端到端验证,并非演示 — CDP 付款处理器的接线方式见api.py。
端点
| 端点 | 费用 | 返回内容 |
|---|---|---|
GET /friction/venues | 免费 | 所有受追踪平台的当前快照。可选的 ?confidence=verified|stale|unconfirmed 筛选条件。 |
GET /friction/venue/{slug} | 免费 | 某个平台当前的费用、KYC、提现和 API 访问数据,例如 /friction/venue/kalshi。 |
GET /friction/changes?since=<ISO8601> | $0.05 USDC(x402) | 自指定时间戳以来检测到的所有变更的追加式日志 — 时效性产品。 |
每条记录都包含一个 confidence 字段:verified(已抽查或高置信度提取)、stale(来源无法访问,显示缓存值)或 unconfirmed(大模型提取结果不明确)。请将 unconfirmed 视为需要直接向平台核实的线索,而非可据此交易的事实。
MCP 工具
list_venues(confidence)— 浏览或筛选当前快照。get_venue(slug)— 获取某个平台的完整数据。recommend_venue(query)— 支持“高频交易中哪个平台的费用最低”“我不想做 KYC”“无需钱包即可使用 API”之类的自由文本问题,并根据当前数据集进行推理。当问题取决于追踪器未收录的数据(流动性、交易量、价差、正常运行时间)时,会明确说明,而非猜测。get_changes_info()— 介绍付费变更动态流(URL、价格),不免费提供其功能的替代实现。
内容
| 文件 | 功能 |
|---|---|
schema.py | 数据模型——每个场所对应一条 VenueFriction 记录,以及 VenueRecommendation 响应结构 |
venues.py | 已追踪的 12 个场所及其政策页面来源 URL |
scrapers/base.py | 获取并清理政策页面的原始文本(requests + Playwright,用于 JS 渲染页面的回退方案) |
extract.py | 将页面原始文本发送给 Claude,获取符合架构的结构化 VenueFriction |
recommend.py | 自然语言场所推荐——通过 Claude 基于当前数据集进行推理,并将结构化输出限制为真实场所 slug |
reference_check.py | 将抓取到的费用与第三方来源(TradeBlock)交叉核对,标记差异以供人工审核 |
storage.py | SQLite:current_state 表(最新快照)+ change_log 表(仅追加,付费产品) |
diff.py | 将最新提取结果与已存储的数据进行比较,为任何变动写入 ChangeEvent |
run_pipeline.py | 为全部 12 个场所编排获取 → 提取 → 比较 → 存储 |
api.py | FastAPI 服务——上述 HTTP 端点、x402 付费门控、MCP 挂载 |
mcp_server.py | MCP 工具定义,挂载到 api.py 的 /mcp/ |
test_pipeline_logic.py、test_recommend_logic.py | 纯逻辑测试,无需 API 密钥 |
在本地运行
pip install -r requirements.txt
python test_pipeline_logic.py # no API key needed, proves storage/diff logic
python test_recommend_logic.py # no API key needed, proves recommendation logic
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
python run_pipeline.py # real scrape -> extract -> store, all 12 venues
uvicorn api:app --reload # boots the API on localhost:8000
然后在另一个终端中:
curl http://localhost:8000/friction/venues
curl http://localhost:8000/friction/venue/kalshi
curl "http://localhost:8000/friction/changes?since=2020-01-01T00:00:00Z"
有关环境差异、Claude API 使用说明,以及更深入的数据质量/置信度模型,请参阅
CLAUDE.md。
仅供参考,不构成财务或法律建议。采取行动前,请直接向场所核实此处返回的任何数据。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。