MCPサーバー：ClaudeとGemini CLI対応、Hummingbot APIで暗号取引、多サーバー管理とDockerデプロイ

たんさく

MCP

MCPプロトコルサーバーで、ClaudeとGemini CLIがハミングボットAPIを介して複数の暗号通貨取引所と自動取引を行うことができます。複数サーバー管理とDockerデプロイメントをサポートします。

金融人工知能チャットボット #暗号通貨取引 #自動取引 #MCPプロトコル #API統合 .Python

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更新時間 : 2025-12-29

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ハミングボットMCPサーバーとは？

ハミングボットMCPサーバーは、ClaudeやGeminiのようなAIアシスタントが標準プロトコルを介してハミングボット取引プラットフォームとやり取りできるミドルウェアサーバーです。簡単に言えば、AIが以下のことを行えるようにします。 • 取引口座の残高と保有量を確認する • 取引ロボットを作成し、管理する • 市場相場を監視する • 売買注文を実行する • 複数の取引所の接続を管理する AIに取引端末を搭載したように、暗号通貨取引を自動化して管理できるようになります。

ハミングボットMCPサーバーをどのように使用するか？

使用手順は3つの簡単なステップに分かれています。 1. **インストールと設定** - ローカルまたはクラウドでMCPサーバーをデプロイし、ハミングボットAPIに接続します。 2. **AIアシスタントを接続する** - Claude CodeまたはGemini CLIでMCPサーバーの接続を設定します。 3. **会話を開始する** - いつものようにAIとチャットし、取引を管理させます。プログラミングの知識は必要ありません。AIに「私のBinance口座の残高を確認して」や「ETH/USDTの取引ロボットを作成して」など、やりたいことを伝えるだけです。

適用シナリオ

このツールは、以下のシナリオに特に適しています。 • **取引初心者** - AIに複雑な取引戦略を設定させる • **複数口座管理** - 複数の取引所の複数のロボットを同時に管理する • **自動監視** - AIに24時間市場の変化を監視させる • **戦略テスト** - 異なる取引パラメータをすばやくテストする • **チーム協力** - AIインターフェイスを通じて、非技術者も取引管理に参加できるようにする

主な機能

複数サーバー管理

複数のハミングボットAPIサーバーを同時に接続して管理でき、異なる環境（開発、テスト、本番）間を簡単に切り替えることができます。

口座管理

接続されたすべての取引所口座の残高、保有量分布、資金状態を確認し、複数の取引口座をワンストップで管理できます。

ロボットデプロイメント

簡単な会話コマンドで取引ロボットを作成、起動、停止、設定でき、手動で設定ファイルを作成する必要はありません。

注文管理

AIアシスタントが売買注文を出し、注文状態を確認し、注文を変更またはキャンセルできます。まるで取引アシスタントがいるようなものです。

市場データ

市場価格、注文簿の深さ、K線図データ、資金レートをリアルタイムで取得し、取引決定にデータを提供します。

Dockerコンテナ化

完全なDockerデプロイメントソリューションを提供し、ローカル開発とクラウド本番環境をサポートし、ワンクリックでデプロイできます。

スマートなエラー処理

明確なエラーメッセージと解決策の提案を提供し、接続と設定の問題をすばやく診断できるようにします。

利点

🤖 AI駆動 - 自然言語で複雑な取引を管理し、技術的な敷居を下げます。

🔌 標準化 - MCPプロトコルを使用し、Claude、Geminiなどの複数のAIアシスタントと互換性があります。

🔄 マルチプラットフォーム - ローカルデプロイメントとクラウドデプロイメントをサポートし、さまざまな環境に柔軟に対応します。

📊 包括的な機能 - 口座、取引、監視などの完全な取引管理プロセスをカバーします。

⚡ 迅速な設定 - 複数のインストール方法を提供し、ゼロから実行まで数分で完了します。

🔒 安全で信頼性が高い - 複数サーバー管理と安全な資格情報の保存をサポートします。

制限

📚 基礎知識が必要 - ハミングボットAPIサーバーを事前にデプロイして実行する必要があります。

🔧 設定が複雑 - 初回設定には複数のコンポーネントが関係し、一定の技術知識が必要です。

🌐 ネットワーク要件 - APIサーバーにアクセスするために安定したネットワーク接続が必要です。

💾 リソース占有 - 完全なDocker環境を実行するには一定のシステムリソースが必要です。

🔄 更新に依存 - 最新版のハミングボットAPIと互換性を維持するために定期的な更新が必要です。

使い方

準備作業

ハミングボットAPIサーバーがインストールされ、実行されていることを確認し、APIのアクセスアドレスとログイン資格情報を把握しておきます。

インストール方法を選択する

あなたのニーズに合わせてインストール方法を選択します。 • 開発テスト：uv（Pythonパッケージマネージャー）を使用する • 本番環境：Dockerコンテナを使用する • クラウドデプロイメント：Docker Composeを使用する

環境変数を設定する

.envファイルを作成し、ハミングボットAPIの接続情報を設定します。

AIアシスタントを設定する

Claude CodeまたはGemini CLIの設定ファイルにMCPサーバーの設定を追加します。

APIサーバーに接続する

configure_api_serversツールを使用して、ハミングボットAPIサーバーを追加します。

使用を開始する

AIアシスタントを再起動し、自然言語コマンドで取引を管理できるようになります。

使用例

ケース1：複数取引所の資産情報をまとめる

張さんはBinance、OKX、Gate.ioの3つの取引所で取引を行っており、毎日3つのプラットフォームに手動でログインして残高を確認するのが面倒でした。MCPサーバーを使用することで、AIアシスタントに「すべての取引所の資産状況をまとめてくれ」と尋ねるだけで、AIが自動的に3つの取引所に接続し、総資産、分布比率、24時間の変化をまとめてくれます。

ケース2：取引戦略を迅速にデプロイする

李さんはETH/USDTの裁定取引の機会を見つけ、複数の取引所にすばやくマーケットメイキングロボットをデプロイする必要がありました。従来の方法では、手動で設定ファイルを作成し、パラメータを設定し、テストして起動する必要がありました。今では、AIに「BinanceとOKXでETH/USDTのマーケットメイキングロボットを作成し、スプレッド0.1%、注文量0.1 ETH」と伝えるだけで、AIがすべての設定を自動的に行います。

ケース3：市場の異常を監視する

王さんの取引ロボットは深夜に異常な価格変動に遭遇しました。従来の方法では、複雑なアラームシステムを設定する必要がありました。今では、AIアシスタントに「BTC価格を監視し、1時間以内に5%以上の変動があったら通知して」と依頼することができ、AIが継続的に監視し、必要なときに通知を送信します。

ケース4：チーム協力での管理

取引チームの複数のメンバーが取引状況を確認する必要がありますが、APIキーを共有したくない場合があります。彼らはMCPサーバーをデプロイし、各メンバーが自分のAIアシスタントを通じて接続し、自然言語で必要な情報を照会することができます。安全で便利です。

よくある質問

このツールを使用するにはプログラミングの知識が必要ですか？

このツールは安全ですか？私のAPIキーは漏洩しませんか？

どの取引所をサポートしていますか？

AIアシスタントが間違った取引指示を出した場合はどうすればいいですか？

Dockerデプロイメント時にlocalhost:8000に接続できない場合はどうすればいいですか？

複数のハミングボットインスタンスを同時に接続できますか？

応答速度はどうですか？取引のタイミングに影響しますか？

料金はかかりますか？

🚀 MCP Hummingbot Server

MCP（Model Context Protocol）サーバーです。ClaudeとGemini CLIがHummingbotとやり取りし、複数の取引所で自動暗号通貨取引を行えるようにします。

🚀 クイックスタート

MCP Hummingbot Serverを使用することで、ClaudeやGemini CLIを通じてHummingbotとの自動暗号通貨取引が可能になります。以下に、インストール、設定、管理の手順を説明します。

✨ 主な機能

複数のHummingbot APIサーバーを管理できます。
取引やアカウント管理のツールを提供します。
包括的なエラーメッセージで接続や認証の問題を診断しやすくなっています。

📦 インストール

オプション1: uvを使用する（開発用に推奨）

uvをインストールする（まだインストールされていない場合）:
```
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```
リポジトリをクローンし、依存関係をインストールする:
```
git clone https://github.com/hummingbot/mcp
cd mcp
uv sync
```
.envファイルを作成する:
```
cp .env.example .env
```

.envファイルを編集し、Hummingbot APIの資格情報を設定する:

HUMMINGBOT_API_URL=http://localhost:8000
HUMMINGBOT_USERNAME=admin
HUMMINGBOT_PASSWORD=admin

Claude CodeまたはGemini CLIで設定する:

{
  "mcpServers": {
    "hummingbot-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

注意: /path/to/mcp を実際のMCPディレクトリのパスに置き換えてください。

オプション2: Dockerを使用する（本番用に推奨）

.envファイルを作成する:
```
touch .env
```
.envファイルを編集し、Hummingbot APIの資格情報を設定する:
```
HUMMINGBOT_API_URL=http://localhost:8000
HUMMINGBOT_USERNAME=admin
HUMMINGBOT_PASSWORD=admin
```
重要: DockerでMCPサーバーを実行し、ホストのHummingbot APIに接続する場合:
- Linux: --network host を使用して（以下を参照）、コンテナが localhost:8000 にアクセスできるようにします。
- Mac/Windows: HUMMINGBOT_API_URL を http://host.docker.internal:8000 に変更します。

Dockerイメージを取得する:

docker pull hummingbot/hummingbot-mcp:latest

Claude CodeまたはGemini CLIで設定する:

Linuxの場合（--network hostを使用）:

{
  "mcpServers": {
    "hummingbot-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--network",
        "host",
        "--env-file",
        "/path/to/mcp/.env",
        "-v",
        "$HOME/.hummingbot_mcp:/root/.hummingbot_mcp",
        "hummingbot/hummingbot-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

Mac/Windowsの場合:

{
  "mcpServers": {
    "hummingbot-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--env-file",
        "/path/to/mcp/.env",
        "-v",
        "$HOME/.hummingbot_mcp:/root/.hummingbot_mcp",
        "hummingbot/hummingbot-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

（.env ファイルで HUMMINGBOT_API_URL=http://host.docker.internal:8000 を設定することを忘れないでください）

注意: /path/to/mcp を実際のMCPディレクトリのパスに置き換えてください。

Docker Composeを使用したクラウドデプロイメント

Hummingbot APIとMCPサーバーが同じサーバー上で実行されるクラウドデプロイメントの場合:

.envファイルを作成する:
```
touch .env
```

.envファイルを編集し、Hummingbot APIの資格情報を設定する:

HUMMINGBOT_API_URL=http://localhost:8000
HUMMINGBOT_USERNAME=admin
HUMMINGBOT_PASSWORD=admin

docker-compose.ymlを作成する:

services:
  hummingbot-api:
    container_name: hummingbot-api
    image: hummingbot/hummingbot-api:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./bots:/hummingbot-api/bots
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    environment:
      - USERNAME=admin
      - PASSWORD=admin
      - BROKER_HOST=emqx
      - DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://hbot:hummingbot-api@postgres:5432/hummingbot_api
    networks:
      - emqx-bridge
    depends_on:
      - postgres

  mcp-server:
    container_name: hummingbot-mcp
    image: hummingbot/hummingbot-mcp:latest
    stdin_open: true
    tty: true
    env_file:
      - .env
    environment:
      - HUMMINGBOT_API_URL=http://hummingbot-api:8000
    depends_on:
      - hummingbot-api
    networks:
      - emqx-bridge

  # hummingbot-api docker-compose.ymlの他のサービスを必要に応じて含める
  emqx:
    container_name: hummingbot-broker
    image: emqx:5
    restart: unless-stopped
    environment:
      - EMQX_NAME=emqx
      - EMQX_HOST=node1.emqx.local
      - EMQX_CLUSTER__DISCOVERY_STRATEGY=static
      - EMQX_CLUSTER__STATIC__SEEDS=[emqx@node1.emqx.local]
      - EMQX_LOADED_PLUGINS="emqx_recon,emqx_retainer,emqx_management,emqx_dashboard"
    volumes:
      - emqx-data:/opt/emqx/data
      - emqx-log:/opt/emqx/log
      - emqx-etc:/opt/emqx/etc
    ports:
      - "1883:1883"
      - "8883:8883"
      - "8083:8083"
      - "8084:8084"
      - "8081:8081"
      - "18083:18083"
      - "61613:61613"
    networks:
      emqx-bridge:
        aliases:
          - node1.emqx.local
    healthcheck:
      test: [ "CMD", "/opt/emqx/bin/emqx_ctl", "status" ]
      interval: 5s
      timeout: 25s
      retries: 5

  postgres:
    container_name: hummingbot-postgres
    image: postgres:15
    restart: unless-stopped
    environment:
      - POSTGRES_DB=hummingbot_api
      - POSTGRES_USER=hbot
      - POSTGRES_PASSWORD=hummingbot-api
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5432:5432"
    networks:
      - emqx-bridge
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U hbot -d hummingbot_api"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

networks:
  emqx-bridge:
    driver: bridge

volumes:
  emqx-data: { }
  emqx-log: { }
  emqx-etc: { }
  postgres-data: { }

デプロイする:
```
docker compose up -d
```

既存のコンテナに接続するようにClaude CodeまたはGemini CLIを設定する:

{
  "mcpServers": {
    "hummingbot-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "exec",
        "-i",
        "hummingbot-mcp",
        "uv",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

注意: hummingbot-mcp を実際のコンテナ名に置き換えてください。コンテナ名は以下のコマンドで確認できます:

docker ps

複数のAPIサーバーの管理

MCPサーバーは現在、複数のHummingbot APIサーバーを管理できるようになっています。これは、複数のデプロイメントや環境がある場合に便利です。

初期設定

初回実行時に、サーバーは環境変数からデフォルトサーバーを作成します（または、デフォルトの資格情報で http://localhost:8000 を使用します）。設定は ~/.hummingbot_mcp/servers.yml に保存されます。

configure_api_serversツールの使用

# すべての設定済みサーバーをリストする
configure_api_servers()

# 完全なURLを使用して新しいサーバーを追加する
configure_api_servers(
    action="add",
    name="production",
    url="http://prod-server:8000",
    username="admin",
    password="secure_password"
)

# ポートのみを使用してサーバーを追加する（デフォルトはlocalhost）
configure_api_servers(
    action="add",
    name="local_8001",
    port=8001,
    username="admin",
    password="secure_password"
)

# デフォルトポート8000を使用してサーバーを追加する
configure_api_servers(
    action="add",
    name="local_default",
    username="admin",
    password="secure_password"
)

# 別のサーバーに切り替える
configure_api_servers(action="set_default", name="production")

# サーバーを削除する
configure_api_servers(action="remove", name="old_server")

以降のすべてのAPI呼び出しは、現在選択されているデフォルトサーバーを使用します。

環境変数

MCPサーバーの .env ファイルで以下の環境変数を設定できます:

属性	详情
変数	デフォルト
`HUMMINGBOT_API_URL`	`http://localhost:8000`
`HUMMINGBOT_USERNAME`	`admin`
`HUMMINGBOT_PASSWORD`	`admin`
`HUMMINGBOT_TIMEOUT`	`30.0`
`HUMMINGBOT_MAX_RETRIES`	`3`
`HUMMINGBOT_RETRY_DELAY`	`2.0`
`HUMMINGBOT_LOG_LEVEL`	`INFO`

注意: 初期設定後は、configure_api_servers ツールを使用してサーバーを管理してください。環境変数は初期デフォルトサーバーを作成するためにのみ使用されます。

必要条件

Python 3.11以上
実行中のHummingbot APIサーバー
有効なHummingbot API資格情報

利用可能なツール

MCPサーバーは以下のツールを提供します:

サーバー管理

configure_api_servers: 複数のHummingbot APIサーバーの接続を管理します。
- すべての設定済みサーバーをリストします。
- 資格情報を持つ新しいサーバーを追加します。
- デフォルトサーバーを設定します（クライアントを自動的に再接続します）。
- サーバーを削除します。
- 設定は ~/.hummingbot_mcp/servers.yml に保存されます。

取引とアカウント管理

アカウント管理とコネクタの設定
ポートフォリオの残高と配分
注文の配置と管理
ポジション管理
市場データ（価格、オーダーブック、ローソク足）
資金レート
ボットのデプロイと管理
コントローラーの設定

開発

開発モードでサーバーを実行するには:

uv run main.py

テストを実行するには:

uv run pytest

トラブルシューティング

MCPサーバーは現在、接続や認証の問題を診断するための包括的なエラーメッセージを提供します:

接続エラー

次のようなエラーメッセージが表示された場合:

❌ Cannot reach Hummingbot API at <url> - APIサーバーが実行されていないか、アクセスできません。
❌ Authentication failed when connecting to Hummingbot API - ユーザー名またはパスワードが間違っています。
❌ Failed to connect to Hummingbot API - 一般的な接続失敗。

エラーメッセージには以下が含まれます:

使用されている正確なURL
設定されたユーザー名（パスワードはマスクされます）
問題を解決するための具体的な提案
configure_api_servers などのツールへの参照

一般的な解決策

APIが実行されていない:
- Hummingbot APIサーバーが実行されていることを確認してください。
- 設定されたURLでAPIにアクセスできることを確認してください。
資格情報が間違っている:
- configure_api_servers ツールを使用してサーバーの資格情報を更新してください。
- または、.env ファイルの設定を確認してください。
URLが間違っている:
- configure_api_servers ツールを使用してサーバーのURLを更新してください。
- Mac/WindowsのDockerでは、localhost の代わりに host.docker.internal を使用してください。
Dockerネットワークの問題:
- Linuxでは、Docker設定で --network host を使用してください。
- Mac/Windowsでは、API URLとして host.docker.internal:8000 を使用してください。