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MCP Server · AI代理

Hyperliquid MCP Server Prod

提供访问Hyperliquid API的MCP服务器,使AI代理和LLM能够通过标准化工具与Hyperliquid交互。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
金融服务PythonDocker支持

快速开始

作者 / 组织
Traia-IO
提供方
Traia-IO
运行时
Python

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Hyperliquid MCP Server Prod 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run python -m server

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 5 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

超液体MCP服务器

这是一个MCP(模型上下文协议)服务器,提供对Hyperliquid API的访问。它使AI代理和LLM能够通过标准化工具与Hyperliquit进行交互。

特性

  • 🔧 MCP协议:基于模型上下文协议构建,实现无缝的人工智能集成
  • 🌐 市场数据访问:为Hyperliquit永久期货数据提供工具
  • 🐳 Docker支持:使用Docker和Docker Compose轻松部署
  • ⚡ 异步操作:内置FastMCP,实现高效异步处理

API文档

  • 超液体网站: https://api.hyperliquid.xyz
  • API文档: https://hyperliquid.gitbook.io/hyperliquid-docs/for-developers/api

可用工具

此服务器提供以下工具:

  • get_exchange_meta:获取交易所元数据,包括完整的交易范围和资产配置
  • get_all_markets:获取所有可用的交易市场及其当前的中间价格
  • get_funding_history:获取特定永久期货币的融资率历史记录(需要 coin 参数)
  • get_candles:获取特定硬币的OHLCV(开盘、高、低、收盘、成交量)烛台数据(需要 coin 和 interval 参数)
  • get_recent_trades:获取特定永久期货币的最近交易(需要 coin 参数)

安装

使用Docker(推荐)

  1. 克隆此存储库:
   git clone https://github.com/Traia-IO/hyperliquid-mcp-server.git
   cd hyperliquid-mcp-server
  1. 使用Docker运行:
   ./run_local_docker.sh

使用Docker Compose

  1. 创建一个 .env 使用您的配置文件:
   PORT=8000
  1. 启动服务器:
   docker-compose up

手动安装

  1. 使用安装依赖项 uv:
   uv pip install -e .
  1. 运行服务器:
   uv run python -m server

用法

健康检查

测试服务器是否正在运行:

python mcp_health_check.py

使用CrewAI

from traia_iatp.mcp.traia_mcp_adapter import create_mcp_adapter

# Connect to the MCP server
with create_mcp_adapter(
    url="http://localhost:8000/mcp/"
) as tools:
    # List all available tools
    for tool in tools:
        print(f"Available tool: {tool.name}")

    # Example: Get exchange metadata
    result = await tools.get_exchange_meta()
    print(result)

    # Example: Get all markets with mid prices
    markets = await tools.get_all_markets()
    print(markets)

    # Example: Get funding history for BTC
    funding = await tools.get_funding_history(coin="BTC")
    print(funding)

    # Example: Get candlestick data for ETH (1 hour intervals)
    candles = await tools.get_candles(coin="ETH", interval="1h")
    print(candles)

    # Example: Get recent trades for SOL
    trades = await tools.get_recent_trades(coin="SOL")
    print(trades)

发展

测试服务器

  1. 在本地启动服务器
  2. 运行健康检查: python mcp_health_check.py
  3. 使用CrewAI适配器测试单个工具

添加新工具

要添加新工具,请编辑 server.py 以及:

  1. 为Hyperliquid端点创建API客户端函数
  2. 添加 @mcp.tool() 装饰功能
  3. 使用新工具更新此README
  4. 更新 deployment_params.json 工具名称位于功能数组中

部署

部署配置

这 deployment_params.json 文件包含此MCP服务器的部署配置:

{
  "github_url": "https://github.com/Traia-IO/hyperliquid-mcp-server",
  "mcp_server": {
    "name": "hyperliquid-mcp",
    "description": "Deployment of hyperliquid dex api - perpetual futures market data",
    "server_type": "streamable-http",
    "requires_api_key": false,
    "capabilities": [
      "get_exchange_meta",
      "get_all_markets",
      "get_funding_history",
      "get_candles",
      "get_recent_trades"
    ],
    "payment_protocol": "402"
  },
  "deployment_method": "cloud_run",
  "gcp_project_id": "traia-mcp-servers",
  "gcp_region": "us-central1",
  "tags": ["hyperliquid", "api", "mcp"],
  "ref": "main"
}

重要:始终更新 capabilities 添加或删除工具时使用数组!

谷歌云运行

此服务器旨在部署在Google Cloud Run上。部署将:

  1. 从Dockerfile构建一个容器
  2. 使用指定配置部署到Cloud Run
  3. 暴露 /mcp 客户端连接的端点

环境变量

  • PORT:服务器端口(默认值:8000)
  • STAGE:环境阶段(默认:MAINNET,选项:MAINNET、TESTNET)
  • LOG_LEVEL:日志记录级别(默认值:INFO)
  • SERVER_ADDRESS:付款地址(IATP钱包合约)
  • MCP_OPERATOR_PRIVATE_KEY:支付协议的操作员签名密钥
  • MCP_OPERATOR_ADDRESS:结算验证操作员公共地址
  • D402_TESTING_MODE:跳过测试主持人(默认值:false)
  • D402_FACILITATOR_URL:支付服务商URL(如果启用了测试模式,则可选)
  • D402_FACILITATOR_API_KEY:主持人API密钥(可选)
  • DEFAULT_SETTLEMENT_TOKEN:默认结算令牌地址
  • DEFAULT_SETTLEMENT_NETWORK:默认结算网络
  • NETWORK:区块链网络(默认:sepolia)

故障排除

  1. 服务器未启动:使用以下命令检查Docker日志 docker logs
  2. 连接错误:确保服务器在预期端口上运行
  3. 工具错误:检查服务器日志以获取详细的错误消息

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 实施新工具或改进
  4. 更新README和deployment_params.json
  5. 提交拉取请求

许可证

MIT许可证

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

MCP协议Python本地部署市场数据访问Docker支持异步操作金融服务

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Hyperliquid MCP Server Prod

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Time 7365cb6d

MCP.so

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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Hyperliquid MCP Server Prod 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python -m server,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Hyperliquid MCP Server Prod 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Hyperliquid MCP Server Prod 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Hyperliquid MCP Server Prod 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Hyperliquid MCP Server Prod 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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