CTP-MCP：vnpy_ctpベースのCTP取引インターフェイスMCPサーバー、高速統合と取引開発をサポート

たんさく

Ctp MCP

vnpy_ctpをベースに開発されたCTP取引インターフェースのMCPサーバーで、事前に対応するオペレーティングシステムのコンパイラをインストールする必要があります。

金融開発者ツール #先物取引 #CTPインターフェース #MCPサービス #開発ツール .Python

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更新時間 : 2025-12-12

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CTP MCPサーバーとは？

CTP MCPサーバーは、標準的なModel Context Protocol (MCP)を通じてCTP先物取引インターフェースにアクセスして使用するためのブリッジツールです。CTPは中国の先物市場の主流取引システムで、このサーバーはCTPの複雑なインターフェースを、AIアシスタントやアプリケーションが呼び出しやすい標準化されたサービスにカプセル化します。

CTP MCPサーバーの使い方は？

まず、コンピュータに必要なコンパイラ（Windowsの場合はVisual Studioなど）がインストールされていることを確認し、簡単なコマンドラインでサーバーを起動できます。起動後、AIアシスタント（Claude Desktopなど）やアプリケーションはMCPプロトコルを通じてサーバーと通信し、市場データの照会や取引指示の実行ができます。

適用シーン

AIアシスタント（Claudeなど）を通じて先物市場のデータ分析、リアルタイム相場の照会、口座状態の監視、または取引決定の支援が必要なシーンに適しています。CTP APIの複雑さに不慣れなユーザーに、より使いやすいインタラクション入口を提供します。

主な機能

CTPインターフェース接続

CTP公式の取引と相場インターフェースにシームレスに接続し、国内の主流先物会社の取引ゲートウェイをサポートします。

MCP標準プロトコル

Model Context Protocolの標準に準拠しており、MCPをサポートする任意のクライアント（Claude Desktopなど）と簡単に統合できます。

市場データアクセス

リアルタイム相場、過去のデータ、契約情報、市場状態などのデータの照会機能を提供します。

取引機能アクセス

口座資金、保有状況、注文状態の照会、および注文の発行や取消などの基本的な取引操作をサポートします（取引権限の設定が必要です）。

利点

標準化されたインターフェース：MCPを通じて統一された標準的なアクセス方法を提供し、CTP APIを直接使用する際の複雑さを軽減します。

AIに優しい：AIアシスタントとの協働を目的に設計されており、自然言語による市場照会や取引支援が可能になります。

成熟したプロジェクトをベースに：vnpy_ctpの上に構築されており、このライブラリは国内の定量取引分野で広く検証されており、安定性が高いです。

クロスプラットフォーム対応：異なるコンパイラのサポートにより、Windows、Linux、Macシステムで動作します。

制限

環境依存性が強い：指定されたプラットフォームのコンパイラ（Visual Studioなど）を事前にインストールする必要があり、初心者には一定の敷居があります。

CTP口座が必要：先物会社から提供されるCTPの本番またはシミュレーション口座を持っていないと、接続してすべての機能を使用することができません。

機能が基盤ライブラリに制限される：その機能範囲とパフォーマンスはvnpy_ctpライブラリの実装に依存します。

MCPの理解が必要：ユーザーまたは統合者はMCPプロトコルを基本的に理解する必要があり、有効に使用することができます。

使い方

環境の準備

使用するオペレーティングシステムに応じて、対応するコンパイラをインストールします： - Windows: Visual Studioをインストールし、C++開発コンポーネントが使用可能であることを確認します。 - Linux: GCCコンパイラパッケージをインストールします。 - Mac: XCodeコマンドラインツールをインストールします。

インストールと設定

プロジェクトの依存関係をインストールし、CTP口座情報に基づいてサーバーの接続パラメータを設定します（通常は`server.py`または関連する設定ファイルで、仲介業者コード、取引サーバーのアドレス、アカウント、パスワードなどを設定する必要があります）。

サーバーの起動

提供されたコマンドを使用してMCPサーバーを起動します。サーバーが起動すると、指定されたポートでMCPクライアントからの接続を待機します。

クライアントの接続

MCPクライアント（Claude Desktopなど）で、このサーバーをツールリソースとして追加します。その後、クライアントで自然言語でサーバーが提供する機能を呼び出すことができます。