Context7
de upstash
Up-to-date docs for AI agents
Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer
Instalar
Kalshi Eye
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Search Kalshi, Polymarket and Limitless markets, order book history, coverage and data files.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiAún sin medir★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
- Debes completar: KALSHIEYE_API_KEY
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- Debes completar tú:
KALSHIEYE_API_KEY
Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
- PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"kalshieye": {
"command": "uvx",
"args": [
"kalshieye-mcp"
],
"env": {
"KALSHIEYE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add kalshieye --env KALSHIEYE_API_KEY=your-value -- uvx kalshieye-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
O copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"kalshieye": {
"command": "uvx",
"args": [
"kalshieye-mcp"
],
"env": {
"KALSHIEYE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"kalshieye": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"kalshieye-mcp"
],
"env": {
"KALSHIEYE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Valores que debes completar
- Your Kalshi Eye API key (clab_...), from https://kalshieye.com/app/api/. Every tool needs it.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub KalshiEye, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 7275 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 78% de los otros 7275 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7275 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Kalshi Eye?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
Debes completar: KALSHIEYE_API_KEY
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.2) llegó al registro hace 10 días.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Codebase Memory
de DeusData
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días
Instalar
Exa
de exa-labs
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
Instalar
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Kalshi Eye MCP server
An MCP server that lets AI assistants such as Claude and Cursor search the Kalshi Eye archive of prediction market data. It can find Kalshi, Polymarket and Limitless markets, show how a market's price moved, check what was recorded, and list the order book files you can download.
It needs a Kalshi Eye API key: create one at API keys (a free account works) and set it as KALSHIEYE_API_KEY.
Install
Claude Code:
claude mcp add kalshieye -e KALSHIEYE_API_KEY=clab_your_key -- uvx kalshieye-mcpClaude Desktop, Cursor and other clients (claude_desktop_config.json, .cursor/mcp.json, ...):
{"mcpServers": { "kalshieye": { "command": "uvx", "args": ["kalshieye-mcp"], "env": { "KALSHIEYE_API_KEY": "clab_your_key" } } } }
Without a key, or with a placeholder, every tool answers with how to get one. Listing files and download links cover the datasets your plan includes.
uvx comes with uv. With pip instead: pip install kalshieye-mcp, then use kalshieye-mcp as the command.
Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
search | Find series, events and markets by keyword, venue, category or status. Series lead and come a page at a time (series_total, has_more, offset); events and markets are the 10 best whose words hold the query, with events_found / markets_found (exact up to 10,000, then *_found_exact: false) and more_events / more_markets, the paged calls that list every match |
get_series | One series: what it is, how often it runs, markets in the catalog, and days of data files |
list_markets | A series' markets, or the markets on every venue holding each word of q (venue narrows it), newest first, with status and result. A page at a time: total (with q, exact up to 10,000, then total_exact: false), and next_cursor (with q) or next_offset, passed back until it is null |
list_events | Every event on every venue whose title, series name or category holds each word of the query, newest first, a page at a time (next_cursor), with total and total_exact |
get_market | One market's terms, status, result, and how much of it was recorded |
market_price_history | The recorded YES bid/ask path, up to about 240 points over the market's busiest stretch; path_source is life, busiest or window |
list_datasets | Every dataset: what it holds, columns, plan, days available |
dataset_series | Which series have files in a dataset, with days, rows and size, up to 500 a page with total and next_offset |
recording_status | Whether recording is running, and the recorded share of recent days by venue |
list_files | Daily Parquet files for a dataset, date range and series, page by page |
download_links | Signed download URLs for up to 100 of those files (counts toward the monthly allowance) |
Things to ask:
- "Which bitcoin markets does Kalshi Eye record, and since when?"
- "What were the last few hours of the Bills vs Rams market on October 12 like?"
- "How much of the Fed decision series is in the order book files?"
- "Is the recorder running, and how complete was last week?"
Notes
- Kalshi is recorded since October 12, 2026; Polymarket, Limitless and Chainlink prices since October 15, 2026. Each UTC day is published the next morning.
- Prices are dollars between 0 and 1. A Kalshi YES ask is 1 minus the best NO bid. Times are UTC.
- Free data without any key: a one-day sample on Hugging Face and runnable examples. The Python client for downloading files is
kalshieye. KALSHIEYE_BASE_URLpoints the server at another deployment (defaulthttps://kalshieye.com).
Kalshi Eye is independent and is not affiliated with Kalshi, Polymarket or Limitless. MIT licensed.