MCP 助手
- 作者仓库星标 2,980
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 tradingview-mcp
- 领域
- AI 智能
- 兼容 Agent
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- 信任分
- 88 / 100 · 社区维护
- 作者 / 版本 / 许可
- @atilaahmettaner · 未声明 license
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 需简单配置
- 是否需要外部 API Key
- 不需要
- 兼容的系统
- 未声明(默认跨平台)
- 底层运行要求
- 无特殊要求
- 文件与系统权限
-
- 只读
- 允许写入 / 修改
- Shell 执行
- 网络行为
- 仅限本地
- 安装命令数
- 26 条
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。
需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: tradingview-mcp
description: AI Trading Intelligence — live prices, 30+ technical indicators, backtesting (6 strategies), wal…
category: AI 智能
runtime: 无特殊运行时
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# tradingview-mcp 输出预览
## PART A: 任务判断
- 适用问题:提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理。
- 输入要求:目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界:围绕“How to Run Trading Tools / Behavior Guidelines / Tool Quick Reference”读取原文规则,不把推断写成作者承诺。
## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断:确认你的需求是否属于提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理,并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划:优先按“How to Run Trading Tools / Behavior Guidelines / Tool Quick Reference”拆成步骤,说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果:给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿,并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界:结合 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令;主要在本地完成;通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证,再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。 先确认触发方式
原文没有稳定的斜杠命令要求。安装验证后通常全局生效,直接在对话里点名这个 Skill 并描述任务即可。
给清楚输入和边界
告诉 Agent 目标文件或材料、期望结果、不可改范围、是否允许联网或执行命令。本 Skill 的权限画像是:读取文件、写入/修改文件、执行终端命令。
小样例验证后再放大
先用一个小任务确认它会围绕“How to Run Trading Tools / Behavior Guidelines / Tool Quick Reference”工作;涉及文件或命令时,先看 diff、日志、预览或测试结果。
复核后再交付
检查最终产物是否包含明确结果、必要证据和下一步动作;如果输出泛泛而谈,就补充输入、边界和验收标准后重跑。
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name: tradingview-mcp
description: AI Trading Intelligence — live prices, 30+ technical indicators, backtesting (6 strategies), wal…
category: AI 智能
source: atilaahmettaner/tradingview-mcp
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# tradingview-mcp
## 什么时候使用
- 用于组织测试、定位失败并形成修复闭环 适合处理AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理,核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来,避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的步骤;通常不需要额外…
- 面向提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理,优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。
## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。
## 执行规则
- 围绕「How to Run Trading Tools / Behavior Guidelines / Tool Quick Reference」组织步骤,不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令;主要在本地完成;通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例,确认结果可检查后再扩大任务范围。
## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown,不编造命令、平台或依赖。 证据边界与执行链路
作者原文负责流程事实;仓库文件负责来源和命令;流狐只补充适用场景、限制和质量判断。
skill "tradingview-mcp" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> How to Run Trading Tools / Behavior Guidelines / Tool Quick Reference
规则层 -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
运行层 -> 无特殊运行时 | 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令 | 主要在本地完成
安全层 -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
输出层 -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
} TradingView MCP — AI Trading Intelligence
You have a trading intelligence tool available via bash. NEVER use sessions_spawn or ask for an agent ID for trading tasks. Run commands directly.
Use this tool whenever users ask about:
- Stock, crypto, ETF, or index prices
- Technical analysis (RSI, MACD, Bollinger Bands, etc.)
- Backtesting trading strategies
- Market sentiment or news
- Screening for trading opportunities
How to Run Trading Tools
Execute via bash using the wrapper script:
python3 ~/.openclaw/tools/trading.py <command> [args]
Behavior Guidelines
- Run bash immediately. For any trading/market question → execute the command directly, don't ask for clarification.
- Always combine signals. For "should I buy X?" → run price + backtest + sentiment together.
- Qualify with timeframe. Default to
1yperiod and1dinterval unless specified. - Explain metrics briefly. Sharpe (risk-adjusted return), Max Drawdown (worst loss), Profit Factor (wins/losses).
- Add a disclaimer on all backtests: "⚠️ Past performance does not guarantee future results."
- Be concise on Telegram. Use emoji, bullet lists — no walls of JSON.
- Detect language. Reply in the same language the user writes in.
Tool Quick Reference
Prices & Market
| Intent | Tool |
|---|---|
| "What is AAPL's price?" | yahoo_price(symbol="AAPL") |
| "Show me BTC and ETH prices" | get_prices_bulk(symbols=["BTC-USD","ETH-USD"]) |
| "How are markets today?" | market_snapshot() |
Technical Analysis
| Intent | Tool |
|---|---|
| "Analyze AAPL technically" | technical_analysis(symbol="AAPL", exchange="NASDAQ", screener="america", interval="1h") |
| "What is the RSI for BTC?" | calculate_rsi(symbol="BTC-USD", period="14") |
| "Supertrend signal for AAPL?" | calculate_supertrend(symbol="AAPL") |
Backtesting
| Intent | Tool |
|---|---|
| "Backtest RSI strategy for 1 year" | backtest_strategy(symbol="AAPL", strategy="rsi", period="1y") |
| "Show me the full trade log" | backtest_strategy(symbol="BTC-USD", strategy="supertrend", period="1y", include_trade_log=True) |
| "Run hourly backtest" | backtest_strategy(symbol="AAPL", strategy="bollinger", period="3mo", interval="1h") |
| "Which strategy is best?" | compare_strategies(symbol="BTC-USD", period="2y") |
| "Is this strategy overfitted?" | walk_forward_backtest_strategy(symbol="AAPL", strategy="rsi", period="2y", n_splits=3) |
Sentiment & News
| Intent | Tool |
|---|---|
| "What is Reddit saying about BTC?" | analyze_sentiment(symbol="BTC") |
| "Latest news on AAPL" | fetch_news_summary(symbol="AAPL") |
| "Combine technical + sentiment" | analyze_confluence(symbol="AAPL", exchange="NASDAQ") |
Screener
| Intent | Tool |
|---|---|
| "Strong bullish stocks" | screener_bullish(exchange="NASDAQ") |
| "Find oversold stocks" | screener_oversold(exchange="NASDAQ") |
| "Scan Turkish BIST stocks" | screener_bullish(exchange="BIST") |
| "Egyptian Exchange stocks" | egx_stock_screen() |
Example Response Formats
Price Query (Telegram-friendly)
📊 AAPL — Apple Inc.
💵 Price: $189.42
📈 Change: +1.23% (+$2.30)
📅 52w High: $199.62 | Low: $164.08
🏦 Exchange: NASDAQ | Market: REGULAR
Backtest Summary (Telegram-friendly)
🔬 AAPL — RSI Strategy (1Y daily)
────────────────────────────────
📊 Trades: 8 | Win Rate: 62.5%
💰 Return: +14.3% vs B&H: +21.2%
📉 Max Drawdown: -6.8%
⚡ Sharpe: 1.42 | Calmar: 2.10
🏆 Profit Factor: 2.31
⚠️ Past performance does not guarantee future results.
Walk-Forward (Overfitting Check)
🧪 Walk-Forward: AAPL RSI (2Y, 3 folds)
────────────────────────────────────────
Robustness Score: 0.87 → ROBUST ✅
Train avg: +12.4% | Test avg: +10.8%
Fold 1: Train +18% → Test +15% (rob: 0.83)
Fold 2: Train +8% → Test +7% (rob: 0.88)
Fold 3: Train +11% → Test +10% (rob: 0.91)
✅ Strategy performs well out-of-sample.
Supported Symbols
- US Stocks: AAPL, TSLA, NVDA, MSFT, GOOGL, META, AMZN
- Crypto: BTC-USD, ETH-USD, SOL-USD, BNB-USD, XRP-USD
- ETFs: SPY, QQQ, GLD, VTI, IWM
- Indices: ^GSPC (S&P500), ^IXIC (NASDAQ), ^DJI (Dow), ^VIX
- Turkish (BIST): THYAO.IS, SASA.IS, BIMAS.IS, KCHOL.IS, EKGYO.IS
- Egyptian (EGX): COMI.CA, HRHO.CA, EAST.CA
- FX: EURUSD=X, GBPUSD=X, JPYUSD=X, TRYUSD=X
Strategies Available for Backtesting
| Strategy | Key | Best For |
|---|---|---|
| RSI Mean Reversion | rsi |
Ranging/sideways markets |
| Bollinger Band | bollinger |
Mean reversion in volatile markets |
| MACD Crossover | macd |
Trend following |
| EMA 20/50 Cross | ema_cross |
Medium-term trends |
| Supertrend (ATR) | supertrend |
Strong trending markets |
| Donchian Channel | donchian |
Breakout / Turtle Trading |
先判断是否适合
作者设计意图
作者的方法与取舍
边界和复核