Integración del Servidor Alpaca MCP

¿Qué hace el Servidor “Alpaca” MCP?

El Servidor Alpaca MCP (Model Context Protocol) es una capa de integración especializada que permite a asistentes de IA y grandes modelos de lenguaje (LLMs) interactuar con la plataforma de trading de Alpaca utilizando comandos en lenguaje natural. Conectándose mediante MCP, desarrolladores y usuarios pueden operar acciones y opciones, analizar datos financieros, gestionar portafolios, manejar listas de seguimiento y acceder a información de mercado en tiempo real directamente desde sus herramientas e IDEs favoritos potenciados por LLM, como Claude Desktop, Cursor y VScode. Este servidor conecta los agentes de IA con la infraestructura de trading, haciendo que tareas como realizar órdenes, recuperar datos históricos o monitorear listas de activos sean fluidas y accesibles a través de interfaces conversacionales, simplificando así el flujo de trabajo para trading algorítmico, análisis financiero y gestión de portafolios.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitamente en el repositorio o documentación proporcionados.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en los archivos o documentación proporcionados.

Lista de Herramientas

No se incluye una lista explícita de herramientas en los archivos o documentación accesibles.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Trading de acciones y opciones
  Utiliza lenguaje natural para realizar, modificar y cancelar operaciones de acciones y opciones directamente desde una interfaz potenciada por LLM, permitiendo flujos de trading algorítmico y discrecional sin tener que navegar la plataforma manualmente.

• Gestión de portafolios
  Consulta saldos de cuenta, inspecciona posiciones abiertas y cerradas, y gestiona tus activos usando comandos conversacionales que facilitan la supervisión y el rebalanceo del portafolio.

• Obtención de datos de mercado
  Solicita datos de mercado en tiempo real e históricos, incluyendo cotizaciones, transacciones, barras de precios y griegas de opciones, para respaldar investigación y desarrollo de estrategias.

• Gestión de listas de seguimiento
  Crea y administra listas de seguimiento personalizadas para monitorear activos, ayudando a los usuarios a vigilar múltiples valores y reaccionar eficientemente ante cambios del mercado.

• Historial de órdenes y estado del mercado
  Recupera el historial completo de órdenes, consulta el estado de apertura/cierre del mercado y accede a datos de acciones corporativas (ganancias, splits, dividendos) para una visión integral de cuenta y mercado.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones específicas para Windsurf en la documentación o código disponibles.

Claude

1. Requisitos previos:

   • Instalar Python 3.10+
   • Clonar el repositorio e instalar dependencias
   • Obtener las claves API de Alpaca

2. Crear/Editar el archivo .env:
   Agrega lo siguiente a tu .env en el directorio del proyecto:

   ALPACA_API_KEY = "your_alpaca_api_key"
   ALPACA_SECRET_KEY = "your_alpaca_secret_key"
   PAPER = True
   

3. Iniciar el Servidor MCP:

   python alpaca_mcp_server.py
   

4. Configurar Claude Desktop:

   • Abre Claude Desktop
   • Navega a: Ajustes → Desarrollador → Editar Configuración
   • Actualiza tu claude_desktop_config.json:

     {
       "mcpServers": {
         "alpaca": {
           "command": "<project_root>/venv/bin/python",
           "args": [
             "/path/to/alpaca-mcp-server/alpaca_mcp_server.py"
           ],
           "env": {
             "ALPACA_API_KEY": "your_alpaca_api_key",
             "ALPACA_SECRET_KEY": "your_alpaca_secret_key"
           }
         }
       }
     }
     

5. Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop

Cursor

No se proporcionan instrucciones específicas para Cursor en la documentación o código disponibles.

Cline

No se proporcionan instrucciones específicas para Cline en la documentación o código disponibles.

Protección de las claves API

Las claves API se especifican mediante variables de entorno, como se muestra en la sección env de la configuración JSON:

"env": {
  "ALPACA_API_KEY": "your_alpaca_api_key",
  "ALPACA_SECRET_KEY": "your_alpaca_secret_key"
}

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo en FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “MCP-name” por el nombre real de tu servidor MCP (por ejemplo, “alpaca”, “github-mcp”, etc.) y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Entre estas dos tablas, el servidor Alpaca MCP ofrece una documentación sólida sobre configuración y casos de uso principales, pero carece de detalles explícitos sobre plantillas de prompt MCP, herramientas expuestas y definiciones de recursos. Está bien orientado a flujos de trading y datos de mercado, aunque se beneficiaría de una documentación más detallada específica de MCP. Calificación: 6/10.

Puntaje MCP