Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Crypto perps for AI agents: funding, OI, liquidations, order book, CVD, volume profile, footprint.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://api.markettrace.ai/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http agent-feed https://api.markettrace.ai/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agent-feed": {
"url": "https://api.markettrace.ai/mcp"
}
}
}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.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"agent-feed": {
"type": "http",
"url": "https://api.markettrace.ai/mcp"
}
}
}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.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://api.markettrace.ai/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con el dominio markettrace.ai (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.11.0) llegó al registro hace 21 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
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.
Read-only crypto perps microstructure for AI agents — normalized cross-exchange market state with self-declared coverage and freshness on every metric. Facts and normalization, no verdicts: the agent interprets.
https://api.markettrace.ai/mcp (Streamable HTTP, OAuth — no API keys)ai.markettrace/agent-feedThis repo is the front door — connection configs, the interface contract, and a thin stdio bridge. The data pipeline itself (4-venue ingest, archives, normalization) is not open source.
9 assets (BTC, ETH, SOL, BNB, XRP, DOGE, HYPE, ZEC, ENA) across Binance, Bybit, OKX, Hyperliquid:
| Tool | What it answers |
|---|---|
get_market_state | One normalized snapshot: funding + its trailing 2-year percentile, OI, volume, CVD, order-book imbalance, liquidations, basis, drivers. *"Is ETH positioning stretched?"* |
get_funding_percentile | Current funding ranked against its own trailing 2-year window (0–100) + same-sign streak. |
get_liquidations_recent | Cross-exchange liquidation notional estimates for a window: USD, long/short split. |
get_ohlcv | Consolidated cross-exchange candles (5m…1d) with per-candle delta (taker buy − taker sell), for ATR, ranges, CVD and RV math. |
get_conditional_outcomes | Measured forward-return history after a stated condition — base rates instead of folklore. *"What happened historically after funding above the 90th percentile?"* |
get_state_history | Time series of any numeric state field from the 15-minute archive — the trend view behind the snapshot. |
get_volume_profile | Volume-profile levels per UTC day from the consolidated tape: POC, value area high/low, value-area width and its rank, a multi-day composite and naked POCs. *"Is price inside yesterday's value area?"* |
get_big_trades | Large aggressive orders (fills sharing venue, side and timestamp summed into one trade): per-side totals plus the biggest prints with venue, price and USD size. *"Were the whale market orders buying or selling?"* |
get_footprint_events | Order-book wall events from the 1-minute footprint: absorbed and pulled walls with peak, executed and closing size in USD, plus thin-book minutes. *"Were bid walls pulled before this drop?"* |
get_stacked_imbalances | Stacked footprint imbalances from the consolidated tape: diagonal buy and sell runs per candle (1m…1h) with price band and USD size. *"Where did aggressive buyers stack up on BTC this morning?"* |
help | A guide to the server itself: every tool grouped by the question it answers, a working example call for each, the symbols, how to read the scales, the limits, and where data without its own tool lives (open interest, CVD, funding rate). *"Which tool gives me open interest?"* |
Data: funding rates, open interest, cumulative volume delta (CVD), order-book depth, liquidations, OHLCV candles with per-candle delta, volume-profile levels, large aggressive orders, order-book wall events, stacked footprint imbalances.
Honesty model: every metric carries a coverage entry (venues, window depth, freshness); thin history answers with disclosed depth instead of made-up numbers; conditional outcomes go history_silent below the evidence floor; every response self-declares its age. Reports history, not predictions.
Claude (web/desktop): Settings → Connectors → *Add custom connector* → https://api.markettrace.ai/mcp → authorize (email magic link).
Every client signs in the same way: it opens a browser, you enter your email, and a sign-in link arrives. Open it on the same device and in the same browser where you started.
Claude Code (adding the server does not sign you in, so run both):
claude mcp add --transport http markettrace https://api.markettrace.ai/mcp
claude mcp login markettrace
Codex:
codex mcp add markettrace --url https://api.markettrace.ai/mcp
codex mcp login markettrace
Cursor: add this to ~/.cursor/mcp.json (or use *Add to Cursor* on https://markettrace.ai/agents) and sign in when Cursor asks:
{
"mcpServers": { "markettrace": { "url": "https://api.markettrace.ai/mcp" } } }
Stdio-only clients (via the standard OAuth-capable bridge):
npx -y mcp-remote https://api.markettrace.ai/mcp
More client configs in examples/mcp-configs.md.
mcp_server.py is a zero-dependency stdio bridge: it starts and answers introspection (initialize, tools/list) with no credentials — the bundled tools.json is a snapshot of the hosted server's own contract. Tool calls are proxied to the hosted endpoint when MARKETTRACE_BEARER is set; without it they return a pointer to the hosted OAuth endpoint instead of data. It holds no methodology — just a client.
Refresh the contract: tools.json is a {version, generated_at, tools} snapshot of the live server's tools/list — regenerate it by capturing that response and stamping the current contract version (mirrors feed.version in get_market_state).
python3 mcp_server.py # Python 3.9+, no dependencies
Or with Docker:
docker build -t markettrace-bridge . && docker run -i markettrace-bridge
Informational market data only — not financial advice. Privacy Policy · Terms of Service · Contact: support@markettrace.ai
The bridge in this repo is MIT-licensed (LICENSE); the hosted service is governed by the Terms above.