MCP加密服务器
一个高性能的加密货币市场数据和分析平台，集成了FastMCP、CCXT、TimescaleDB和RSS提要。
概述
MCP Crypto Server是一个强大的平台，提供实时加密货币市场数据、高级分析、LLM驱动的见解和加密货币新闻聚合。基于模型上下文协议（MCP），它能够与人工智能应用程序无缝集成，同时通过CCXT提供强大的加密货币交换连接，通过TimescaleDB提供时间序列数据存储，并通过RSS提要提供实时新闻更新。
主要特点
- 实时市场数据：从多个交易所访问实时加密货币市场数据
- 历史数据分析：查询和分析历史价格和交易量数据
- LLM集成：利用人工智能进行市场趋势分析和洞察
- MCP协议支持：使用模型上下文协议轻松与AI应用程序集成
- 可扩展体系结构：以优化的性能处理高请求量
- TimescaleDB存储：高效的时间序列数据存储和查询
- 多交换支持：通过CCXT连接到各种加密货币交易所
- 加密新闻聚合：从多个加密RSS源收集和分析新闻
- 新闻情绪分析：基于人工智能的加密新闻情绪分析
- 自定义RSS源订阅：配置和管理新闻源
建筑
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Client Applications │
│ (Claude Desktop, Custom AI Applications, Analysis Tools) │
└───────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FastMCP Server │
├─────────────┬─────────────────────┬────────────────┬────────────┤
│ Resources │ Tools │ Prompts │ Schemas │
│ │ │ │ │
│ Market Data │ Market Analysis │ Trading Rec. │ Input/ │
│ Symbols │ Price Data │ Market Trend │ Output │
│ Historical │ LLM Analysis │ Analysis │ Validation │
│ News Feed │ News Analysis │ News Impact │ │
└─────────────┴─────────────────────┴────────────────┴────────────┘
│ │
┌────────────┼──────────────────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────────────┐
│ Exchange │ │ RSS │ │ Database Service │
│ Service │ │ Service │ │ │
│ │ │ │ │ TimescaleDB │
│ CCXT │ │ Feed Parser│ │ Time-series │
└─────────────┘ └────────────┘ └────────────────────┘技术栈
- FastMCP：基于模型上下文协议的服务器框架
- 仓储管理系统：加密货币交易所连接库
- TimescaleDB：PostgreSQL的时间序列数据库扩展
- python：核心编程语言
- 紫外线：用于依赖管理的高性能Python包管理器
- 馈送分析器：RSS源解析库
- NLTK/spaCy：新闻分析的自然语言处理
项目结构
mcp-crypto-server/
├── main.py # Main entry point with FastMCP server definition
├── config/ # Configuration directory
│ ├── __init__.py
│ ├── settings.py # Application settings and configuration
│ └── logging_config.py # Logging configuration
├── resources/ # MCP resources
│ ├── __init__.py
│ ├── market_data.py # Market data resources
│ ├── symbols.py # Cryptocurrency symbols resources
│ ├── schemas.py # Schema resources for the client
│ └── news.py # News feed resources and endpoints
├── tools/ # MCP tools
│ ├── __init__.py
│ ├── market_analysis.py # Market analysis tools
│ ├── price_data.py # Price retrieval tools
│ ├── llm_analysis.py # LLM integration for data analysis
│ └── news_analysis.py # News analysis and sentiment tools
├── services/ # Service integrations
│ ├── __init__.py
│ ├── exchange_service.py # Exchange API integration
│ ├── database_service.py # Database service for storing data
│ ├── llm_service.py # LLM service integration
│ └── news_service.py # RSS feed management and processing
├── models/ # Data models
│ ├── __init__.py
│ ├── market_data.py # Data models for market data
│ ├── analysis.py # Models for analysis results
│ └── news.py # Models for news data and analysis
├── utils/ # Utility functions
│ ├── __init__.py
│ ├── formatters.py # Data formatting utilities
│ ├── validators.py # Input validation utilities
│ └── feed_utils.py # RSS feed utility functions
├── prompts/ # MCP prompts
│ ├── __init__.py
│ ├── analysis_prompts.py # Prompt templates for analysis
│ └── news_prompts.py # Prompt templates for news analysis
├── pyproject.toml # Project configuration and dependencies
└── uv.lock # Lock file for dependencies managed by uv安装
先决条件
- Python 3.9+
- Docker和Docker Compose
- uv包管理器
设置
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/yourusername/mcp-crypto-server.git
cd mcp-crypto-server- 如果你还没有安装uv：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh- 创建虚拟环境并安装依赖项：
uv venv
uv pip sync- 使用Docker设置TimescaleDB：
docker-compose up -d timescaledb- 配置环境变量：
cp .env.example .env
# Edit .env with your configuration settings配置
编辑 config/settings.py 自定义应用程序的文件：
- 数据库连接参数
- Exchange API密钥和设置
- MCP服务器配置
- LLM服务设置
- RSS源订阅设置
- 新闻源配置
- 日志记录级别和输出
配置RSS源
该系统附带了预定义的加密新闻源，但您可以对其进行自定义：
# In config/settings.py
RSS_FEEDS = [
{
"name": "CoinDesk",
"url": "https://www.coindesk.com/arc/outboundfeeds/rss/",
"update_interval": 900, # 15 minutes
"categories": ["news", "markets", "business"]
},
{
"name": "Cointelegraph",
"url": "https://cointelegraph.com/rss",
"update_interval": 600, # 10 minutes
"categories": ["news", "analysis"]
},
# Add your custom RSS feeds here
]用法
启动服务器
uv run python main.py服务器将默认启动，并可通过MCP客户端进行连接。
MCP能力
服务器公开了以下MCP功能：
工具
market_analysis-分析市场趋势并提供技术指标price_data-获取特定加密货币的实时或历史价格数据llm_analysis-生成人工智能驱动的市场洞察和预测news_analysis-分析新闻情绪及其对特定货币的影响news_summary-生成最近加密货币新闻的摘要
资源
symbols://list-获取所有可用的加密货币符号market_data://{symbol}-获取特定交易品种的实时市场数据historical_data://{symbol}?timeframe={timeframe}&start={start}&end={end}-使用参数获取历史数据news://recent-获取所有来源的最新消息news://{source}-从特定来源获取新闻news://by-coin/{symbol}-获取与特定加密货币相关的新闻
提示
analyze_market_trend-用于分析市场趋势的预定义提示generate_trading_recommendation-根据当前市场数据生成交易建议analyze_news_impact-分析最近的新闻如何影响加密货币价格
在MCP客户端上使用新闻功能
from mcp import Client
# Get recent news for a specific cryptocurrency
client = Client("http://localhost:8000")
news_response = await client.query(
inputs=[{"symbol": "BTC/USD"}],
resources=["news://by-coin/BTC"]
)
print(news_response.outputs)
# Analyze news sentiment and potential market impact
analysis_response = await client.query(
inputs=[{"symbol": "BTC/USD", "timeframe": "24h"}],
tools=["news_analysis"]
)
print(analysis_response.outputs)发展
添加新交易所
- 更新
services/exchange_service.py添加新交换配置的文件 - 执行所需的任何交易所特定处理
- 更新中的可用符号
resources/symbols.py
添加新的RSS源
- 更新
config/settings.py添加新订阅源配置的文件 - 如果提要需要特殊解析，请扩展
services/news_service.py使用自定义处理程序 - （可选）在中添加特定于源的端点
resources/news.py
# Example of adding a custom parser in services/news_service.py
def parse_custom_feed(feed_data, source_config):
"""Custom parser for a specific news source"""
articles = []
for entry in feed_data.entries:
# Custom parsing logic
articles.append({
"title": entry.title,
"url": entry.link,
"published": parse_date(entry.published),
"summary": entry.summary,
"source": source_config["name"]
})
return articles创建自定义工具
- 在中添加新文件
tools/目录 - 使用FastMCP装饰器实现您的工具逻辑：
@mcp.tool()
def your_tool_name(param1: str, param2: int) -> dict:
"""Tool description"""
# Implementation
return result添加新资源
- 在相应的资源文件中创建资源函数：
@mcp.resource("resource://{parameter}")
def get_resource(parameter: str) -> str:
"""Resource description"""
# Implementation
return data使用uv管理依赖关系
该项目使用uv进行快速高效的依赖关系管理：
- 添加新的依赖关系：
uv add package_name- 更新所有依赖关系：
uv pip sync- 生成锁文件：
uv pip compile -o uv.lock性能注意事项
- 该应用程序利用TimescaleDB的时间序列优化来实现高效的历史数据查询
- 考虑根据数据量使用具有适当块间隔的TimescaleDB超表
- 为频繁访问的数据实施适当的缓存策略
- 对于RSS提要，根据源更新频率调整轮询间隔，以尽量减少不必要的请求
- 考虑为RSS提要更新实现后台任务调度程序，以避免阻塞主应用程序线程
- 通过在负载均衡器后部署多个实例进行水平扩展