使用说明
加密技能MCP
Claude Desktop/Code的多代理加密货币投资分析系统,集成MCP。
概述
该软件包实现了一个专门的多代理架构,用于全面的加密货币投资分析:
- 加密宏观分析师宏观经济体制分析、美联储政策影响和机构流动跟踪
- CryptoVC分析师:基本尽职调查,包括代币经济学、技术健康和流动性分析
- CryptoSentiment分析师:人群情绪分析、恐惧与贪婪指数和鲸鱼活动跟踪
- Thesis合成器:通过多代理冲突解决生成投资论文
主要优势
✅ 专题分析 -四个专门用于宏观、基础、情感和论文综合的代理 ✅ MCP集成 -与6+加密货币MCP服务器无缝集成 ✅ 异步架构 -并行代理执行,实现快速分析 ✅ 生产就绪 -全面测试、类型安全和错误处理 ✅ 缓存层 -智能缓存将冗余MCP调用减少了约70%
安装
先决条件
- Python 3.8或更高版本
- 支持MCP的Claude Desktop或Claude Code
- 至少一个受支持的MCP服务器(请参阅 MCP集成)
快速开始
# Clone repository
git clone https://github.com/justmy2satoshis/crypto-skills-mcp.git
cd crypto-skills-mcp
# Install with all dependencies
pip install -e ".[all]"
# Or install minimal version
pip install -e .
# Run tests to verify installation
pytest tests/
安装选项
# Core installation only
pip install -e .
# With skills utilities (pandas, numpy)
pip install -e ".[skills]"
# With agent framework (pydantic, typing-extensions)
pip install -e ".[agents]"
# With development tools (testing, linting, formatting)
pip install -e ".[dev]"
# With testing tools only
pip install -e ".[test]"
# Everything
pip install -e ".[all]"
MCP配置
安装脚本会自动配置您的MCP服务器 .claude.json 文件。如果需要手动配置,请将其添加到您的 .claude.json:
{
"mcpServers": {
"crypto-skills-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "/path/to/python",
"args": ["server.py"],
"cwd": "/path/to/crypto-skills-mcp",
"env": {
"MODE": "hybrid",
"PYTHONUNBUFFERED": "1"
}
}
}
}
替换占位符:
/path/to/python→ Python可执行文件的完整路径(例如。,C:\Python313\python.exe或/usr/bin/python3)/path/to/crypto-skills-mcp→ 克隆存储库的完整路径
示例配置:
- 看 claude.json.示例 完整示例
- 窗户:
command: "C:\\Users\\YourName\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python313\\python.exe" - macOS/Linux:
command: "/usr/local/bin/python3"
故障排除
安装后未应用配置:
如果 pip install 成功,但 .claude.json 未更新:
- 运行验证脚本:
python scripts/validate_install.py - 如果验证失败,请手动运行配置:
python scripts/post_install.py - 重新启动Claude代码
- 在MCP服务器状态面板中验证连接
连接失败:
- 验证Python路径:
which python3(Unix)或where python(Windows) - 检查
.claude.json有"type": "stdio"字段(必填) - 确保
cwd指向加密技能mcp目录 - 验证
args是["server.py"]不["-m", "mcp_client"] - 检查
PYTHONUNBUFFERED设置为"1"在env中 - 配置更改后重新启动克劳德桌面/代码
导入错误:
- 跑
pip install -e ".[all]"安装所有依赖项,包括FastMCP - 验证安装:
python -c "import fastmcp; print(fastmcp.__version__)" - 如果FastMCP缺失:
pip install fastmcp>=2.0.0
服务器未加载:
- 检查克劳德桌面/代码MCP服务器状态面板
- 在控制台/日志中查找错误消息
- 验证服务器是否手动启动:
cd /path/to/crypto-skills-mcp && python server.py - 运行验证:
python scripts/validate_install.py
安装验证: 运行全面的验证脚本以检查所有组件:
cd /path/to/crypto-skills-mcp
python scripts/validate_install.py
这将验证:
- 软件包安装
- FastMCP依赖性
- server.py文件
- .claude.json配置
- 服务器编译
建筑
多代理系统
┌─────────────────────────────────┐
│ ThesisSynthesizer Agent │
│ (Investment Thesis Generation) │
│ - Synthesizes multi-agent │
│ - Resolves conflicts │
│ - BUY/HOLD/SELL signals │
└─────────────────────────────────┘
▲
┌───────────────────┼───────────────────┐
│ │ │
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ CryptoMacro │ │ CryptoVC │ │ CryptoSentiment │
│ Analyst │ │ Analyst │ │ Analyst │
│ │ │ │ │ │
│ • Fed policy │ │ • Tokenomics │ │ • Fear & Greed │
│ • Inst. flows │ │ • Tech health │ │ • Social metrics│
│ • Risk regime │ │ • Liquidity │ │ • Whale activity│
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
│ │ │
└───────────────────┼───────────────────┘
▼
┌─────────────────────────────────┐
│ MCP Client Wrapper │
│ (Caching + Error Handling) │
└─────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────┼───────────────────┐
│ │ │
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ ccxt-mcp │ │ crypto-indicators│ │ crypto-sentiment│
│ (Price Data) │ │ (Technical) │ │ (Social Metrics)│
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
专业代理
| 代理 | 专业化 | 关键方法 | 输出格式 |
|---|---|---|---|
| 加密宏观分析师 | 宏观制度、美联储政策、制度流动 | analyze_macro_regime(), track_institutional_flows(), assess_risk_sentiment() |
风险制度分类、流量信号 |
| CryptoVC分析师 | 基本面尽职调查、代币经济学、流动性 | analyze_tokenomics(), assess_technical_health(), calculate_risk_score() |
0-100风险评分,头寸规模 |
| CryptoSentiment分析师 | 市场心理、恐惧与贪婪、社会趋势 | analyze_crowd_sentiment(), track_whale_activity(), generate_contrarian_signal() |
情绪机制,反向信号 |
| Thesis合成器 | 多智能体合成、投资理论 | generate_investment_thesis(), synthesize_analysis() |
买入/持有/卖出,进入/退出水平 |
使用示例
示例1:基本比特币分析
import asyncio
from agents import CryptoMacroAnalyst, CryptoVCAnalyst, CryptoSentimentAnalyst
from mcp_client import MCPClientWrapper
async def analyze_bitcoin():
# Initialize MCP client wrapper
mcp_client = MCPClientWrapper()
# Initialize specialized agents
macro = CryptoMacroAnalyst(mcp_client=mcp_client)
vc = CryptoVCAnalyst(mcp_client=mcp_client)
sentiment = CryptoSentimentAnalyst(mcp_client=mcp_client)
# Run parallel analysis
macro_result = await macro.synthesize_macro_outlook("BTC")
vc_result = await vc.generate_due_diligence_report("BTC")
sentiment_result = await sentiment.synthesize_sentiment_outlook("bitcoin")
print(f"Macro Regime: {macro_result['regime']}")
print(f"Risk Score: {vc_result['overall_score']}/100")
print(f"Sentiment: {sentiment_result['sentiment_assessment']}")
asyncio.run(analyze_bitcoin())
示例2:完成投资论文
from agents import ThesisSynthesizer
async def generate_thesis():
mcp_client = MCPClientWrapper()
synthesizer = ThesisSynthesizer(mcp_client=mcp_client)
# Generate complete investment thesis
thesis = await synthesizer.generate_investment_thesis("BTC", horizon_days=30)
print(f"Recommendation: {thesis['recommendation']}")
print(f"Confidence: {thesis['confidence']:.2f}")
print(f"Entry Range: ${thesis['entry_range']['low']:,.0f} - ${thesis['entry_range']['high']:,.0f}")
print(f"Position Size: {thesis['position_size'] * 100:.1f}%")
for target in thesis['exit_targets']:
print(f"Target: ${target['price']:,.0f} - {target['reasoning']}")
asyncio.run(generate_thesis())
示例3:多资产比较
async def compare_assets():
"""Compare multiple cryptocurrencies for portfolio allocation."""
mcp_client = MCPClientWrapper()
assets = ["BTC", "ETH", "SOL"]
results = {}
for asset in assets:
# Generate thesis for each asset
synthesizer = ThesisSynthesizer(mcp_client=mcp_client)
thesis = await synthesizer.generate_investment_thesis(asset, horizon_days=30)
results[asset] = {
"recommendation": thesis["recommendation"],
"confidence": thesis["confidence"],
"risk_score": thesis.get("risk_score", 0),
"position_size": thesis["position_size"]
}
# Sort by confidence and risk-adjusted returns
ranked = sorted(results.items(), key=lambda x: x[1]["confidence"], reverse=True)
for asset, metrics in ranked:
print(f"{asset}: {metrics['recommendation']} (confidence: {metrics['confidence']:.2f})")
asyncio.run(compare_assets())
MCP集成
此软件包与您环境中当前配置的以下加密货币MCP服务器集成。
核心MCP服务器(必需)
- ccxt mcp:24个以上交易所的交易数据(价格、OHLCV、订单簿)
- 加密指标mcp:技术指标(RSI、MACD、布林带、70+指标)
- 加密货币情绪mcp:社交情绪指标(Reddit、Telegram、Discord)
- 加密恐惧mcp:加密货币恐惧与贪婪指数(0-100分)
- 加密货币项目mcp:通过Mobula API的项目基础(6000多个代币)
- cryptopanic mcp服务器:加密货币新闻聚合和情绪
增强型MCP服务器(可选)
- etf流量mcp:CoinGlass API的比特币/以太坊ETF流量数据
- grok搜索mcp:基于人工智能的情绪分析的网络/新闻搜索(xAI Grok)
- 标记度量mcp:人工智能交易信号和价格预测(每月5000次免费通话)
- 困惑mcp:研究和信息综合
演出
缓存策略
MCP客户端包装器实现智能缓存,以减少冗余的API调用:
- 票务数据:60秒TTL(实时价格更新)
- OHLCV数据:60秒TTL(烛台数据)
- 恐惧与贪婪指数:300秒TTL(5分钟)
- 项目数据:3600秒TTL(1小时)
- 新闻数据:300秒TTL(5分钟)
缓存命中率:在典型的分析工作流程中,冗余MCP调用减少了约70%
异步性能
使用asyncio的并行代理执行支持并发分析:
- 单一资产分析:约2-3秒(缓存命中)
- 多资产比较:3个资产约5-7秒(并行执行)
- 完成投资论文:~3-5秒(合成所有试剂)
数据库集成
支持多数据库架构:
- PostgreSQL:结构化元数据(标记组学、基础)
- MongoDB:文档存储(社交帖子、新闻文章)
- 瑞迪斯:实时缓存(价格数据、情绪评分)
- DuckDB:分析(时间序列分析、回溯测试)
- Qdrant:矢量存储(研究报告的语义搜索)
发展
# Install development dependencies
pip install -e ".[dev]"
# Run tests
pytest
# Format code
black .
# Lint
ruff check .
# Type check
mypy agents/ mcp_client.py
目录结构
crypto-skills-mcp/
├── agents/ # Specialized cryptocurrency analysis agents
│ ├── __init__.py
│ ├── crypto_macro_analyst.py # Macro regime and institutional flows
│ ├── crypto_vc_analyst.py # Fundamental due diligence
│ ├── crypto_sentiment_analyst.py # Market psychology and sentiment
│ └── thesis_synthesizer.py # Investment thesis generation
├── mcp_client.py # MCP Client Wrapper with caching and retry logic
├── examples/ # Production usage examples
│ └── production_usage.py
├── tests/ # Unit and integration tests
│ ├── __init__.py
│ ├── conftest.py # Pytest fixtures and configuration
│ ├── test_agents.py # Agent unit tests
│ └── test_mcp_client.py
├── .github/ # GitHub Actions workflows
│ └── workflows/
│ ├── tests.yml # CI testing across OS and Python versions
│ ├── lint.yml # Code quality checks
│ └── release.yml # Automated PyPI publishing
├── pyproject.toml # Modern Python package configuration
├── setup.py # Package setup with modular installation
├── requirements.txt # Core dependencies
├── LICENSE # MIT License
├── CONTRIBUTING.md # Contribution guidelines
├── CHANGELOG.md # Version history
└── README.md # This file
许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
贡献
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