Chart MCP

图表mcp（alpha）

chart-mcp 组装非后端FastAPI、非服务MCP（模型上下文协议）， 基于模板的Next.js前端 Vercel人工智能聊天机器人 和一个实例 SearxNG 自动托管以生成加密分析副驾驶。项目 通过SSE传播技术分析步骤，并提出两个工件 具体的。所有测试（后端和前端）都分组在 /tests 为了便于导航和交叉覆盖：

• finance -实时管道（OHLCV、指标、水平、模式和

标记化摘要）。

• search -SearXNG发布的新闻稿和文件的汇总。

⚠️ 阿尔法：返回的分析是教育性的。没有建议 不提供投资。

建筑

快速启动

1. 后端FastAPI+MCP

   make setup && make dev
   # → API accessible sur http://localhost:8000

> 备选方案： docker compose -f docker/docker-compose.yml up api 用于集装箱化运行。

1. SearxNG （聚合搜索引擎）

   docker compose -f docker/docker-compose.yml up searxng
   # → Interface sur http://localhost:8080

1. 前端Next.js/Vercel人工智能聊天机器人

   cd frontend/ai-chatbot
   pnpm install
   pnpm dev
   # → UI sur http://localhost:3000 (consomme l’API locale)

1. 变量公社

复制 .env.example （根）和 frontend/ai-chatbot/.env.example 朝向 本地文件（.env, .env.local）然后调整MCP/SEARXNG代币。

发展环境

先决条件

• Python 3.11或3.12
• Node.js 20+ pnpm
• Docker/Docker Compose（用于SearXng和容器化执行）

环境变量

复制文件 .env.example （根和 frontend/ai-chatbot/）然后 调整值。后端的关键变量：

前端侧（frontend/ai-chatbot/.env.example）同一对夫妇 MCP_* 是 需要从浏览器联系MCP API。还添加您的 关键分析/可观察性（如有）。变量 PLAYWRIGHT 和 PLAYWRIGHT_TEST_BASE_URL 继续评论以加速E2E运行： 以前导出它们 pnpm exec playwright test 而离开 OPENAI_API_KEY 未定义以使用提供者模型。

有用的API调用

REST路由通过Swagger记录（/docs).索降 curl :

# OHLCV
curl -H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" \
     -H "X-Session-User: regular" \
     "http://localhost:8000/api/v1/market/ohlcv?symbol=BTCUSDT&timeframe=1h&limit=500"

# Indicateurs
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" \
     -H "X-Session-User: regular" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"symbol":"BTCUSDT","timeframe":"1h","indicator":{"name":"ema","params":{"window":21}},"limit":200}' \
     http://localhost:8000/api/v1/indicators/compute

# Supports/Résistances
curl -H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" \
     -H "X-Session-User: regular" \
     "http://localhost:8000/api/v1/levels?symbol=BTCUSDT&timeframe=4h&limit=500&max=5"

# Patterns chartistes
curl -H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" \
     -H "X-Session-User: regular" \
     "http://localhost:8000/api/v1/patterns?symbol=BTC/USDT&timeframe=1h&limit=500"

# Synthèse agrégée
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" \
     -H "X-Session-User: regular" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"symbol":"BTCUSDT","timeframe":"1h","include_levels":true,"include_patterns":true}' \
     http://localhost:8000/api/v1/analysis/summary

# Recherche SearxNG
curl -H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" \
     -H "X-Session-User: regular" \
     "http://localhost:8000/api/v1/search?q=bitcoin%20etf&categories=news,science"

# Metrics Prometheus
curl http://localhost:8000/metrics

消费SSE金融流

import { fetchEventSource } from "@microsoft/fetch-event-source";

/** Exemple Node.js/TypeScript pour analyser le flux SSE finance. */
async function streamFinanceAnalysis() {
  const controller = new AbortController();

  await fetchEventSource(
    "http://localhost:8000/stream/analysis?symbol=BTCUSDT&timeframe=1h",
    {
      headers: {
        Authorization: `Bearer ${process.env.MCP_API_TOKEN}`,
        "X-Session-User": process.env.MCP_SESSION_USER ?? "regular",
      },
      signal: controller.signal,
      async onmessage(message) {
        if (!message.event || !message.data) {
          return;
        }
        const payload = JSON.parse(message.data);
        switch (message.event) {
          case "token":
            console.log("Résumé partiel:", payload.payload?.text ?? payload.text);
            break;
          case "metric":
            console.log("Métrique:", payload.payload);
            break;
          case "done":
            controller.abort();
            break;
          default:
            console.log(`[${message.event}]`, payload.payload ?? payload);
        }
      },
    },
  );
}

streamFinanceAnalysis().catch((error) => {
  console.error("Stream interrompu", error);
});

后端发送的报头保证没有缓冲：

Content-Type: text/event-stream
Cache-Control: no-cache
Connection: keep-alive
X-Accel-Buffering: no

测试和CI

所有工作都在中声明 .github/workflows/ci.yml 并在 管道严格。

JUnit/Couverture工件由IC发布，以便于跟踪。

剧作家/E2E

在运行Playwright之前，请导出：

export PLAYWRIGHT=1
export PLAYWRIGHT_TEST_BASE_URL=http://127.0.0.1:3000
export MCP_API_BASE=http://127.0.0.1:8000
export MCP_API_TOKEN=playwright-token
export MCP_SESSION_USER=regular

莱赛斯 OPENAI_API_KEY 未为这些测试定义，以强制使用 提供者模拟（不需要向OpenAI发出实际请求）。为了跑步 生产，定义环境秘密中的关键。

安全和最佳实践

• 永远不要提交 .env 或秘密-仅文件 .env.example

它们被版本化。

• 配置器 ALLOWED_ORIGINS 明确在生产中；应用程序

如果列表在PlayWright模式下为空，则拒绝启动。

• 莱斯路线批评迫在眉睫 Authorization: Bearer 和

X-Session-User.

• MCP服务器（python -m chart_mcp.mcp_main）保存工具

create_finance_artifact, create_search_artifact, web_search, market 等，用于与前端对称集成。

• 服务记录度量和结构化日志（/metrics).

包装和部署

docker compose -f docker/docker-compose.yml up --build
# -> lance l’API FastAPI (port 8000) et SearxNG (port 8080)

Dockerfile包括 HEALTHCHECK 呼叫者 docker/healthcheck.py，ce qui 允许Kubernetes、Docker Compose或CI验证 API。要部署Next.js前端，请按照Vercel（或 在标准Node.js模式下部署应用程序） MCP_API_BASE 到你的 安全API。

配置 NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL 和 NEXT_PUBLIC_API_TOKEN 指向FastAPI实例（默认情况下：与本地令牌来源相同）。VITEST测试包括： components/chart 当Playwright检查时 /chart 通过模拟道路。

ℹ️ Playwright配置将自动启动 pnpm dev 并在每次测试活动之前生成会话状态（Cookie）。无需手动启动前端。

前端有用的附加脚本：

# Analyse statique Next.js (ESLint)
pnpm lint

# Vérifie les types TypeScript sans émettre de fichiers
pnpm typecheck

# Lance les tests Vitest en mode surveillance
pnpm test:watch

# Démarre la suite e2e Playwright locale (le serveur Next.js est lancé automatiquement)
pnpm test:e2e

后端FastAPI

make setup
ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:3000 make dev

• make setup 安装Python依赖项并以可编辑模式注册项目。
• ALLOWED_ORIGINS 必须至少包含一个授权来源；在本地

可以重用next.js前端URL（http://localhost:3000).

• 服务器正在运行 具有自动充电。

MCP服务器

• 安装 : pip install -r requirements.txt 安装 fastmcp.
• 发射 : python -m chart_mcp.mcp_main 启动MCP服务器（stdio）。
• 文档 ：中描述的输入/输出方案 chart_mcp/schemas/mcp.py 和规格 .

展示的工具

示例调用（FastMCP客户端）

fastmcp call python -m chart_mcp.mcp_main compute_indicator \
  '{"symbol": "BTCUSDT", "timeframe": "1h", "indicator": "ema", "limit": 100}'

SearxNG

存款包括现成的SearXNG服务：

• 文件： docker/docker-compose.yml, docker/docker-compose.dev.yml, docker/searxng/settings.yml.
• 环境变量： SEARXNG_BASE_URL, SEARXNG_SECRET （未提交）， SEARXNG_TIMEOUT （可选）。
• 开始：

docker compose -f docker/docker-compose.dev.yml up --build searxng

L’API FastAPI展会 /api/v1/search 一旦 SEARXNG_BASE_URL 将指向 http://searxng:8080.Le工具MCP web_search 基于相同的配置。

Docker和Compose

make docker-build
make docker-run

• 图像包含一个 HEALTHCHECK 执行者 docker/healthcheck.py （请求 GET /health).
• docker-compose.dev.yml 长矛 api 和 searxng 用于完整的堆栈。

测试和CI

本地订单：

make lint        # ruff
make typecheck   # mypy
make test        # pytest (unitaires + intégration + SSE)

CI管道（定义于 .github/workflows/ci.yml，待创建）： ruff → mypy → pytest → 构建镜像Docker→ 前端测试（Vitest/Playwright）→ 文物。

安全

• 强制认证： Authorization: Bearer + X-Session-User: regular.
• CORS严格：通过定义来源 ALLOWED_ORIGINS.生产中没有回退。
• 秘密： .env 通过Environment/Docker Secrets注入的非承诺敏感变量。

版本列表

限制alpha

• 仅加密数据（目前不支持股票或外汇）。
• 基于教学启发式的人工智能合成，从不规定。
• 基本模式检测（通道、三角形、简单烛台）。

许可证

麻省理工学院