Как связать большие языковые модели, биржу и собственный код без боли и лишних API-обёрток

1. LLM × Финтех: от чат-ботов к автономным агентам

С появлением GPT-4, Claude 3 и других LLM разработчики начали писать торговых «копилотов»: модель анализирует рынок, генерирует идеи, а дальше… упирается в интеграцию. Model Context Protocol (MCP) решает ровно эту задачу: описывает унифицированный способ, как LLM запрашивает инструменты и данные, а сервер делает «тяжёлую» работу — от REST-запросов до подписки на стрим котировок.

2. Что такое MCP-сервер Alpaca

Официальный репозиторий alpaca-mcp-server вышел в конце июля 2025 и уже собрал >170 звёзд и ~50 форков. Код под MIT, написан на Python 3.10+ и поддерживает два транспорта: STDIO (локально с Claude Desktop) и HTTP (для удалённого хоста). GitHub

Ключевые возможности

Полный перечень команд — в README репозитория. GitHub

3. Установка без «магии Bash»

Habr-стайл: без скриптов — только суть

1. Склонировать репозиторий и создать виртуальное окружение на Python ≥3.10.

2. Поставить зависимости из requirements.txt (или uv — быстрее).

3. Скопировать .env.example ➜ .env, вписать Paper- или Live-ключи Alpaca.

4. Запустить alpaca_mcp_server.py (по умолчанию STDIO).

5. В клиенте-IDE (Claude Desktop, Cursor, VS Code) прописать путь к серверу в mcp.json.

После этого можно давать модели задания естественным языком. Пример общения Claude ⇄ MCP:

plaintextCopyEditUser: Купи 10 акций NVDA лимитной заявкой по $890 и поставь стоп-лосс −3 %
AI-агент → MCP: POST /orders ……
MCP ↩︎ агенту: {"status":"filled","avg_price":"889.70"}

4. Как это работает под капотом

1. LLM-клиент формирует JSON-RPC по спецификации MCP.

2. Сервер принимает запрос, мапит его на Python-функции Alpaca SDK.

3. Trading API выполняет операцию, результат летит тем же каналом обратно.

Если выбрать --transport http, сервер превращается в микросервис, к которому можно подключить сразу несколько агентов — хоть браузерного Copilot-расширения, хоть Home-Assistant.

5. Интеграция с Claude, VS Code и Cursor

• Claude Desktop: достаточно добавить сервер в «Tools» ➜ «Model Context Servers» — и писать запросы прямо в чате.

• VS Code / Cursor: расширение MCP автоподхватывает mcp.json в корне проекта; можно торговать, не уходя из IDE.

• Google Sheets / Notion: через цепочку LLM → Sheets MCP → Alpaca получается «ноу-код» дашборд, описанный в блоге Alpaca.

6. Примеры промптов

textCopyEdit— Продай половину позиций, где сегодняшняя прибыль > 4 %
— Сформируй bull-call-spread по AAPL со страйками 190/200 на ближайший месяц
— Добавь SPY и QQQ в воч-лист «ETF Hedging»
— Покажи отчётность компаний из моего портфеля на этой неделе

В ответ агент выдаёт JSON с подтверждением или human-friendly резюме.

7. Безопасность и риски

8. Roadmap & комьюнити

• В релиз-ветке — поддержка фьючерсов CME, WebSocket стрим для опционов и OAuth-логин.

• Pull-реквесты добавляют плагины под Bybit, Interactive Brokers и поддержку OpenAI GPT-4o.

• Есть отдельный Discord-канал #alpaca-mcp-server, где авторы отвечают на вопросы в будние дни.

9. Видео-гайд (5 минут)

Автор проходит все шаги установки и показывает первые заявки через Claude. YouTube

10. Итоги

MCP-сервер Alpaca — это мост между LLM и торговой инфраструктурой.
Он снимает барьер «API → естественный язык» и даёт возможность быстро тестировать идеи или строить голосовых ассистентов для трейдинга. Пока проект молод, но уже функционален и активно развивается. Если вы играете на бумажном счёте Alpaca и хотите автоматизировать рутину — самое время попробовать.

Буду рад обсудить вопросы в комментариях: кто уже запускал, какие подводные камни нашли, чего не хватает?

Happy (AI) trading! ?