Web3 Signals MCP

Web3 Signals MCP

多 Agent 加密货币信号情报。覆盖 20 种资产、5 个数据维度，评分范围为 0–100，每 15 min 刷新一次。

实时 API — https://web3-signals-api-production.up.railway.app 仪表板 — https://web3-signals-api-production.up.railway.app/dashboard MCP 端点 — https://web3-signals-api-production.up.railway.app/mcp/stream (Smithery 列表)

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功能介绍

五个独立的数据 Agent（巨鲸资金流、技术指标、衍生品、市场叙事、市场微观结构）分别为每种资产打出 0–100 分。融合引擎将这些分数合并为单一综合信号，并提供方向标签、动量追踪和由大模型生成的理由说明。系统会在 24h 和 48h 时间范围内，根据实际价格变动为自身预测评分，不采用自行报告的准确率。

项目亮点

• 通过 IC 分析为每种资产学习权重。 每种资产都有专属的维度权重，根据过去的维度评分与未来收益之间的 Spearman／Pearson／Kendall 相关性拟合。不同资产对不同信号的反应各异。
• 使用 FDR 校正进行滚动回测。 对指标显著性进行 Benjamini–Hochberg 调整，避免在测试数十个特征时出现错误发现。
• Platt 缩放概率校准。 将原始评分转换为校准后的概率，因此「75」表示真实的 75% 方向概率，而不仅仅是比 70 更高的数字。
• x402 HTTP 微支付。 通过 Coinbase 的 CDP facilitator，每次调用付费端点时在 Base 主网上结算 $0.001 USDC。支付即身份验证——无需 API 密钥、注册或 OAuth。
• 原生支持 MCP。 通过 SSE 向 Claude Desktop、Cursor 及任何兼容 MCP 的客户端提供服务。AI Agent 可以用自然语言查询。
• 自适应市场状态门控。 弃答区间会随恐惧与贪婪指数扩大或缩小；在确认 BTC 处于下跌趋势时，会减弱看涨偏差的逆势加成。

快速开始

直接调用 API

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

（/signal* 和 /performance/reputation 需要 x402 支付标头；其他接口均免费。）

通过 MCP 使用（Claude Desktop / Cursor / Windsurf）

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

然后输入提示词：“现在的 BTC 信号是什么？” 或 “显示排名前 3 的买入标的。”

在本地运行

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

项目结构

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

技术栈

Python 3.13 · FastAPI · PostgreSQL · pandas / numpy / scikit-learn · Anthropic Claude（大模型理由说明）· Coinbase CDP x402 facilitator · Railway（部署）

性能评估

每次融合周期都会保存快照。在 24h 和 48h 时，会根据实际价格变动（CoinGecko + Binance）为每个方向性判断评分。中性信号会跳过（仅统计方向性判断）。准确率为 AVG(gradient_score) × 100，其中 gradient ∈ [0, 1]，具体取决于价格变动是否符合预测方向以及变动幅度。实时数据请查看 /performance/reputation。

开发说明

此代码库由 Anthropic 的 Claude 通过结对编程构建。大多数提交都带有 Co-Authored-By: Claude 标记——这是有意保留的，用于记录工作流。架构决策、模型选择（基于 IC 的加权、FDR 校正、Platt 缩放）和生产就绪标准（未经回测不得部署这一硬性规则、滚动回测的封锁期）均由人主导；Claude 用于实现、重构和代码审查。

许可证

MIT