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
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"model-ledger": {
"command": "uvx",
"args": [
"model-ledger",
"mcp"
]
}
}
}Model Ledger을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Model Ledger을 쓰고 있다고 하거나 답에 Model Ledger 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Model Ledger에 연결할 수 없어요
Model Ledger는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
A · Model Ledger에 연결되는 앱 쓰기
B · 회계, 재무 및 세금에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
claude mcp add --scope user model-ledger -- uvx model-ledger mcpModel Ledger이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
Model Ledger을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Model Ledger을 쓰고 있다고 하거나 답에 Model Ledger 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Model Ledger을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Model Ledger을 쓰고 있다고 하거나 답에 Model Ledger 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Model Ledger을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Model Ledger을 쓰고 있다고 하거나 답에 Model Ledger 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
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"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
pypi: model-ledger이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 13일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 block 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 2개월 전
Apache-2.0 사용
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 2개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.7.13)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: CCXT, Finance Toolkit, AKQuant
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.