加密货币指标 MCP 服务器

一个提供一系列加密货币技术分析指标和策略的MCP服务器，使AI交易代理能够高效地分析市场趋势并开发强大的量化策略。

特性

• 技术指标：涵盖趋势、动量、波动性和成交量类别的50多个指标。
• 交易策略：对应的策略输出信号：-1（卖出），0（持有），1（买入）。
• 灵活的数据源：默认使用Binance，可配置为任何支持ccxt的交易所。
• 模块化设计：指标和策略分类明确，便于维护。

安装

先决条件

• Node.js (v18.x 或更高版本)
• npm (v8.x 或更高版本)

步骤

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/kukapay/crypto-indicators-mcp.git
   cd crypto-indicators-mcp
   

2. 安装依赖：

   npm install
   

3. 配置MCP客户端：
   要将此服务器与Claude Desktop等MCP客户端一起使用，请在您的配置文件（或等效文件）中添加以下内容：

    {
      "mcpServers": {
        "crypto-indicators-mcp": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/crypto-indicators-mcp/index.js"],
          "env": {
            "EXCHANGE_NAME": "binance"
          }
        }
      }
    }   
   

可用工具

趋势指标

• calculate_absolute_price_oscillator: 计算两个EMA之间的差异以识别趋势强度（APO）。
• calculate_aroon: 通过高低价格极值来识别趋势变化和强度（Aroon）。
• calculate_balance_of_power: 基于价格变动衡量买方与卖方的压力（BOP）。
• calculate_chande_forecast_oscillator: 预测相对于过去趋势的未来价格变动（CFO）。
• calculate_commodity_channel_index: 检测超买/超卖状况和趋势反转（CCI）。
• calculate_double_exponential_moving_average: 通过减少滞后平滑价格数据以检测趋势（DEMA）。
• calculate_exponential_moving_average: 对近期价格赋予更大权重以进行趋势分析（EMA）。
• calculate_mass_index: 通过测量范围扩展来识别潜在的反转点（MI）。
• calculate_moving_average_convergence_divergence: 通过EMA差异跟踪动量和趋势方向（MACD）。
• calculate_moving_max: 计算滚动周期内的最高价格（MMAX）。
• calculate_moving_min: 计算滚动周期内的最低价格（MMIN）。
• calculate_moving_sum: 计算滚动周期内价格的总和（MSUM）。
• calculate_parabolic_sar: 提供跟随趋势的止损和反转点（PSAR）。
• calculate_qstick: 基于开盘价与收盘价之差衡量买卖压力（Qstick）。
• calculate_kdj: 结合随机指标和动量信号进行趋势分析（KDJ）。
• calculate_rolling_moving_average: 应用滚动EMA以更平滑地跟踪趋势（RMA）。
• calculate_simple_moving_average: 在一定时期内平均价格以识别趋势（SMA）。
• calculate_since_change: 跟踪自上次显著价格变化以来的时间。
• calculate_triple_exponential_moving_average: 通过比DEMA进一步减少滞后以清晰显示趋势（TEMA）。
• calculate_triangular_moving_average: 对中间价格赋予更大权重以实现更平滑的趋势（TRIMA）。
• calculate_triple_exponential_average: 通过三重平滑度量动量（TRIX）。
• calculate_typical_price: 平均高、低和收盘价以获得平衡的趋势视图。
• calculate_volume_weighted_moving_average: 将成交量纳入移动平均线以衡量趋势强度（VWMA）。
• calculate_vortex: 使用真实范围识别趋势方向和强度（Vortex）。

动量指标

• calculate_awesome_oscillator: 使用中线交叉（AO）衡量市场动量。
• calculate_chaikin_oscillator: 跟踪累积/分布动量（CMO）。
• calculate_ichimoku_cloud: 提供支撑、阻力和动量的综合视图（一目均衡表）。
• calculate_percentage_price_oscillator: 将MACD标准化为百分比以衡量动量（PPO）。
• calculate_percentage_volume_oscillator: 通过EMA差异衡量成交量动量（PVO）。
• calculate_price_rate_of_change: 以百分比变化的形式跟踪价格动量（ROC）。
• calculate_relative_strength_index: 通过动量识别超买/超卖状态（RSI）。
• calculate_stochastic_oscillator: 通过比较收盘价与范围来获取动量信号（STOCH）。
• calculate_williams_r: 相对于近期高低价范围衡量动量（Williams %R）。

波动性指标

• calculate_acceleration_bands: 使用动态波动带框定价格走势（AB）。
• calculate_average_true_range: 基于价格范围衡量市场波动性（ATR）。
• calculate_bollinger_bands: 使用基于波动性的带子包围价格走势（BB）。
• calculate_bollinger_bands_width: 通过带宽变化量化波动性（BBW）。
• calculate_chandelier_exit: 根据波动性设置追踪止损（CE）。
• calculate_donchian_channel: 通过高低价格通道跟踪波动性（DC）。
• calculate_keltner_channel: 结合ATR和EMA形成波动带（KC）。
• calculate_moving_standard_deviation: 通过价格偏差衡量波动性（MSTD）。
• calculate_projection_oscillator: 评估相对于预测价格的波动性（PO）。
• calculate_true_range: 计算每日价格范围用于波动性分析（TR）。
• calculate_ulcer_index: 量化下行波动性和回撤（UI）。

成交量指标

• calculate_accumulation_distribution: 跟踪成交量流动以确认价格趋势（AD）。
• calculate_chaikin_money_flow: 用成交量衡量买卖压力（CMF）。
• calculate_ease_of_movement: 评估价格随成交量移动的容易程度（EMV）。
• calculate_force_index: 结合价格和成交量衡量动量强度（FI）。
• calculate_money_flow_index: 通过价格-成交量识别超买/超卖（MFI）。
• calculate_negative_volume_index: 跟踪低成交量日的价格变化（NVI）。
• calculate_on_balance_volume: 累积成交量以预测价格走势（OBV）。
• calculate_volume_price_trend: 结合成交量和价格确认趋势（VPT）。
• calculate_volume_weighted_average_price: 按成交量加权平均价格（VWAP）。

趋势策略

• calculate_absolute_price_oscillator_strategy: 通过APO交叉生成买入/卖出信号（APO策略）。
• calculate_aroon_strategy: 使用Aroon交叉来指示趋势反转（Aroon策略）。
• calculate_balance_of_power_strategy: 基于BOP阈值发出信号（BOP策略）。
• calculate_chande_forecast_oscillator_strategy: 用CFO信号预测反转（CFO策略）。
• calculate_kdj_strategy: 结合KDJ线进行基于趋势的信号（KDJ策略）。
• calculate_macd_strategy: 使用MACD交叉产生交易信号（MACD策略）。
• calculate_parabolic_sar_strategy: 通过PSAR变化指示趋势方向（PSAR策略）。
• calculate_typical_price_strategy: 根据典型价格趋势生成信号。
• calculate_volume_weighted_moving_average_strategy: 基于VWMA交叉发出信号（VWMA策略）。
• calculate_vortex_strategy: 使用Vortex交叉指示趋势方向（Vortex策略）。

动量策略

• calculate_momentum_strategy: 根据动量方向发出信号。
• calculate_awesome_oscillator_strategy: 通过AO交叉指示动量变化（AO策略）。
• calculate_ichimoku_cloud_strategy: 从一目均衡云位置生成信号（一目均衡策略）。
• calculate_rsi2_strategy: 通过RSI阈值指示超买/超卖（RSI策略）。
• calculate_stochastic_oscillator_strategy: 使用随机指标交叉生成信号（STOCH策略）。
• calculate_williams_r_strategy: 通过Williams %R指示动量反转（Williams %R策略）。

波动率策略

• calculate_acceleration_bands_strategy: 通过加速带指示突破（AB策略）。
• calculate_bollinger_bands_strategy: 从布林带突破发出信号（BB策略）。
• calculate_projection_oscillator_strategy: 通过PO指示波动率变化（PO策略）。

成交量策略

• calculate_chaikin_money_flow_strategy: 通过CMF指示成交量压力（CMF策略）。
• calculate_ease_of_movement_strategy: 根据EMV趋势发出信号（EMV策略）。
• calculate_force_index_strategy: 通过力指数变化指示动量（FI策略）。
• calculate_money_flow_index_strategy: 通过MFI指示超买/超卖（MFI策略）。
• calculate_negative_volume_index_strategy: 通过NVI变化指示趋势（NVI策略）。
• calculate_volume_weighted_average_price_strategy: 从VWAP交叉发出信号（VWAP策略）。

使用示例

示例1：计算MACD指标

输入（自然语言提示）：

Calculate the MACD for BTC/USDT on a 1-hour timeframe with fast period 12, slow period 26, signal period 9, and fetch 100 data points.

输出：

{"macd": [...], "signal": [...], "histogram": [...]}

示例2：计算RSI策略

输入（自然语言提示）：

Give me the RSI strategy signals for ETH/USDT on a 4-hour timeframe with a period of 14 and 50 data points.

输出：

[-1, 0, 1, 0, ...]

许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅LICENSE文件。