CCXT
Official CCXT MCP server - Market data and trading across 100+ exchanges and prediction markets
Model inventory and governance: trace deployed models and their dependencies as an append-only log
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"model-ledger": {
"command": "uvx",
"args": [
"model-ledger",
"mcp"
]
}
}
}Model Ledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が Model Ledger を使っていると言うか、回答に Model Ledger のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ Model Ledger につなげません
Model Ledger はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · Model Ledger につなげるアプリを使う
B · 会計・財務・税務 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --scope user model-ledger -- uvx model-ledger mcpModel Ledger が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
Model Ledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が Model Ledger を使っていると言うか、回答に Model Ledger のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Model Ledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が Model Ledger を使っていると言うか、回答に Model Ledger のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Model Ledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が Model Ledger を使っていると言うか、回答に Model Ledger のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Claude Code
claude mcp add --scope user model-ledger -- uvx model-ledger mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"model-ledger": {
"command": "uvx",
"args": [
"model-ledger",
"mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"model-ledger": {
"command": "uvx",
"args": [
"model-ledger",
"mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"model-ledger": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"model-ledger",
"mcp"
]
}
}
}この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
pypi: model-ledgerこのサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月14日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント block で確認済みです
コードの最終更新:2 か月前
Apache-2.0を使用
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は2 か月前、最新バージョン(0.7.13)がレジストリに届いたのは4 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:CCXT, Finance Toolkit, AKQuant
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Official CCXT MCP server - Market data and trading across 100+ exchanges and prediction markets
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Write and backtest trading strategies with AKQuant: API lookup, strategy checks, backtest runs
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
git for models — know what models you have deployed, where they run, what they depend on, and what changed.
📖 [Documentation](https://block.github.io/model-ledger/) · Quickstart · Concepts · Governance
model-ledger is a model inventory for any organization with deployed models. It discovers models, heuristic rules, and ETL across your platforms, maps the dependency graph automatically, and records every change as an immutable event. Unlike registries tied to a single platform (MLflow, SageMaker, W&B), it spans all of them — as one connected graph — and it's built to be driven by AI agents through a native MCP server.
Benchmarked at production scale: full inventory reconstruction over a ledger of 28.8k models and 212k events runs in under a second (CHANGELOG, v0.7.4).
pip install model-ledger
Every model is a DataNode with typed input and output ports. When an output port name matches an input port name, connect() creates the dependency edge — no hand-wiring.
from model_ledger import Ledger, DataNode
ledger = Ledger()
ledger.add([ DataNode("segmentation", platform="etl", outputs=["customer_segments"]), DataNode("fraud_scorer", platform="ml", inputs=["customer_segments"], outputs=["risk_scores"]), DataNode("fraud_alerts", platform="alerting", inputs=["risk_scores"]), ]) ledger.connect()
ledger.trace("fraud_alerts")
Every mutation is recorded as an immutable Snapshot — an append-only event log that gives you full history and point-in-time reconstruction, because nothing is overwritten.
The MCP server is a first-class surface — point Claude (or any MCP agent) at it:
pip install "model-ledger[mcp]"
claude mcp add model-ledger -- model-ledger mcp --demo
You: if we deprecate
customer_features, what breaks?
Claude: 3 models consume it directly, 2 more transitively.
Everything lives at [block.github.io/model-ledger](https://block.github.io/model-ledger/) — and it can't drift, because the API reference is generated from source and every example runs in CI:
flowchart LR
subgraph Sources C1[SQL / REST / GitHub / Prefect connectors] end subgraph Core L[Ledger append-only event log, point-in-time reconstruction] G[Dependency graph] V[Compliance profiles SR 11-7/SR 26-2 · EU AI Act · NIST AI RMF] end subgraph Surfaces S1[Python SDK] S2[CLI] S3[REST API] S4[MCP server · 8 tools] end B1[(in-memory · SQLite · JSON · Snowflake · remote HTTP)] C1 --> L L --> G L --> V L --- B1 S1 --> L S2 --> L S3 --> L S4 --> L
The OSS core handles discovery, graph building, change tracking, storage, the agent protocol, and compliance validation — the SR 11‑7/SR 26‑2, EU AI Act Annex IV, and NIST AI RMF profiles ship in model_ledger.validate. Your internal package provides only the thin layer on top: connector configs, custom connectors for internal platforms, and credentials. Thin config, not reimplemented logic.
See CONTRIBUTING.md. All commits require DCO sign-off.
See SECURITY.md for how to report vulnerabilities privately.
Apache-2.0. See LICENSE.
Created and maintained by Vignesh Narayanaswamy at Block.