crypto-mcp-server is a cryptocurrency market data integration that provides real-time trading information and technical analysis by connecting to the Binance public API. It retrieves comprehensive market data for trading pairs and can deliver synthesized market insights with trend detection and momentum indicators. Key features include: - Real-time price queries for cryptocurrency trading pairs (BTC, ETH, SOL, etc.) with customizable quote currencies (USDT, BUSD, etc.) - 24-hour market statistics including price change percentages, trading volume, high/low prices, and weighted average prices - OHLCV/K-line data retrieval with configurable time intervals from 1 minute to 1 month for technical analysis - Order book depth data showing market liquidity, buy/sell pressure ratios, best bid/ask prices, and price spread analysis - Comprehensive symbol overviews combining real-time price data, trend classification (up/down/flat), trend strength scoring, moving averages, and RSI indicators - Dual-mode architecture supporting both MCP protocol integration with clients like Claude Desktop and ChatGPT, as well as a standalone Agent for direct LLM-powered market analysis

Crypto MCP Server & Agent

这是一个使用 TypeScript 编写的加密货币 Model Context Protocol (MCP) 服务器，通过 Binance 公共 API 提供实时行情查询能力。

现在项目包含两个部分： 1. MCP 服务器：提供加密货币行情查询工具，可以接入 ChatGPT、Claude Desktop、Strands 或任何支持 MCP 的客户端 2. Agent：一个智能 Agent，通过 LLM API 自动调用 MCP 工具来回答用户问题，无需手动配置 MCP 客户端

🔧 功能概览

当前实现了 5 个强大的工具，覆盖从基础价格查询到深度市场分析：

① get_price — 获取实时价格

获取指定交易对的实时价格。

输入参数：

输出：

使用示例：

"BTC 现在多少钱？"
→ 调用 get_price({ symbol: "BTC", quote: "USDT" })

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② get_24h_stats — 获取24小时统计数据

获取交易对过去24小时的完整统计数据，包括涨跌幅、成交量、最高/最低价等。

输入参数：

输出：

使用示例：

"ETH 今天涨了多少？"
→ 调用 get_24h_stats({ symbol: "ETH" })

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③ get_ohlcv — 获取K线数据

获取技术分析所需的K线（蜡烛图）数据，支持多种时间间隔。

输入参数：

输出：

使用示例：

"给我 BTC 最近10小时的K线数据"
→ 调用 get_ohlcv({ symbol: "BTC", interval: "1h", limit: 10 })

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④ get_symbol_overview — 智能综合概览 ⭐

智能组合工具，整合多个数据源，提供交易对的全面分析。

输入参数：

输出：

使用示例：

"BTC 今天怎么样？属于上涨还是盘整？"
→ 调用 get_symbol_overview({ symbol: "BTC" })

这个工具特别适合回答综合性的市场分析问题，模型可以基于返回的数据生成自然语言回答。

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⑤ get_order_book — 获取交易深度（订单簿）

查看市场流动性、深度和买卖盘强度，适合做交易分析。

输入参数：

输出：

使用示例：

"BTC 的买卖盘深度怎么样？"
→ 调用 get_order_book({ symbol: "BTC", limit: 20 })

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🤖 Agent 使用指南

什么是 Agent？

Agent 是一个智能助手，可以自动理解你的问题，选择合适的工具获取数据，然后生成自然语言回答。无需手动配置 MCP 客户端，开箱即用！

快速开始

1. 启动 MCP 服务器（HTTP 模式）：

npm run build
MCP_TRANSPORT=http PORT=8081 npm start

2. 配置 Agent（创建并编辑 config.json）：

# 复制配置文件示例
cp config.json.example config.json
编辑 config.json，填入你的 API 配置
注意：config.json 已加入 .gitignore，不会被提交到版本控制

3. 运行 Agent：

npm run agent "BTC 现在多少钱？"

Agent 功能特点

更多信息

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📡 数据源说明

本项目使用 Binance 公开 REST API：

无需 API Key，无限制地调用基础行情数据。

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📦 环境要求

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🚀 安装与运行

1. 安装依赖

npm install

2. 编译项目

npm run build

3. 配置 Agent

Agent 通过 config.json 配置文件读取配置：

# 1. 复制配置文件示例
cp config.json.example config.json
2. 编辑 config.json，填入你的配置
编辑 config.json 文件，设置以下参数：
- LLM_API_URL: LLM API 地址
- LLM_API_KEY: LLM API 密钥
- MCP_SERVER_URL: MCP 服务器地址
- MODEL: LLM 模型名称

配置文件说明（config.json）：

注意：

4. 运行 MCP 服务器

# HTTP 模式（用于 Agent）
MCP_TRANSPORT=http PORT=8081 npm start
或 stdio 模式（用于 MCP 客户端）
npm start

5. 运行 Agent（推荐）

Agent 是最简单的使用方式，无需配置 MCP 客户端：

# 方式 1: 使用 npm 脚本
npm run agent "BTC 现在多少钱？"
方式 2: 直接运行
node agent.js "ETH 今天涨了多少？"
方式 3: 运行测试脚本
npm run test-agent

Agent 示例问题：

node agent.js "BTC 现在多少钱？"
node agent.js "ETH 今天涨了多少？"
node agent.js "BTC 今天怎么样？属于上涨还是盘整？"
node agent.js "BTC 的买卖盘深度怎么样？"
node agent.js "给我 BTC 最近10小时的K线数据"

6. 开发模式（热重载）

npm run dev

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🧠 工作原理

MCP 服务器模式（传统方式）

1. MCP 客户端启动该服务器（通过 stdio 通信） 2. 用户问模型："现在 BTC 价格多少？" 3. 模型判断 → 调用 MCP 工具：get_price 4. MCP 服务器访问 Binance API → 返回价格 5. 模型用结果生成自然语言回答

Agent 模式（推荐）

1. 启动 MCP 服务器（HTTP 模式，监听 8081 端口） 2. 用户运行 Agent：node agent.js "BTC 现在多少钱？" 3. Agent 获取 MCP 工具列表 → 转换为 LLM 工具格式 4. Agent 调用 LLM API → LLM 决定调用哪些工具 5. Agent 执行工具调用 → 从 MCP 服务器获取数据 6. Agent 将结果返回给 LLM → LLM 生成自然语言回答

Agent 的优势：

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⚙️ MCP 客户端配置示