Oracle3 prediction-market arbitrage checks

Name: Oracle3 prediction-market arbitrage checks
Author: YichengYang-Ethan

作者：YichengYang-Ethanバージョン 1.2.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.YichengYang-Ethan/oracle3

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Kalshi and Polymarket data, venue fees, no-arbitrage checks and paper execution for AI agents.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: その他

インストール

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。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： ORACLE3_MCP_LEDGER

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "oracle3": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "oracle3",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "ORACLE3_MCP_LEDGER": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add oracle3 --env ORACLE3_MCP_LEDGER=your-value -- uvx oracle3 mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "oracle3": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "oracle3",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "ORACLE3_MCP_LEDGER": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "oracle3": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "oracle3",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "ORACLE3_MCP_LEDGER": "your-value"
      }
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

ORACLE3_MCP_LEDGER env
Path of the local paper-trading ledger (default ~/.oracle3/mcp_paper_ledger.json)

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。

できること

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。

基本チェックi

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7日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント YichengYang-Ethan で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
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
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
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

その他のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの32718件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32718件のうち52%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32718件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Oracle3 prediction-market arbitrage checksは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1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。

どんなキーやコードが必要ですか？

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

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）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.2.2）がレジストリに届いたのは38 日前です。

どのアプリで使えますか？

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。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi

代わりの候補

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：★ 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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211一昨日更新

インストール

MemberVault MCP by usefulapi

作者：m190

List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.

クラウドで動く今日更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

Oracle3

Build prediction-market agents that discover markets, analyze opportunities, and test strategies.

Connect AI agents to Kalshi and Polymarket through MCP. Give them reusable Skills for market research and strategy development, then build on a Python engine for paper and live execution.

13 MCP tools · 6 agent Skills · Kalshi & Polymarket data · Python 3.10+

Quickstart · MCP tools · Agent Skills · Project and contributions · Documentation

Why Oracle3

A connected research workflow. Discover contracts, inspect their rules and order books, compare related outcomes, and track simulated positions.
Calculations that include trading costs. Five relationship checks return candidate baskets, per-leg fees, and calculated net edge.
Tools and workflows for agents. Use MCP for structured access and Skills for repeatable research, strategy authoring, and operations.
An engine you can extend. Build strategies with Python interfaces, risk controls, and paper/live venue adapters.
A foundation for experiments. Reproducible software checks, automated tests, and installed-package validation make the implementation inspectable.

Public Kalshi and Polymarket market reads need no exchange credentials. MCP provides market data, calculations, and a local paper ledger; real-order execution uses the separate CLI/Python engine.

Quickstart

Install the current development checkout:

git clone https://github.com/YichengYang-Ethan/oracle3-prediction-market-agent.git

cd oracle3-prediction-market-agent python -m venv .venv .venv/bin/python -m pip install -e .

Connect it to Claude Code from this directory:

claude mcp add oracle3 -- "$PWD/.venv/bin/oracle3-mcp"

For other MCP clients, configure the absolute path to .venv/bin/oracle3-mcp as the command with an empty argument list. On Windows, use .venv\Scripts\python.exe and .venv\Scripts\oracle3-mcp.exe.

Client configuration and first tool call · Published-package installation

Give your agent a first task

Find Kalshi and Polymarket contracts about the next Fed rate decision. Compare their outcome definitions, resolution rules, and order-book quotes. Summarize the markets with their IDs, prices, and the assumptions needed to compare them.

For a calculation that works offline after installation:

Use Oracle3 to check an implication: A implies B. A has a YES bid of $0.60 and B has a YES ask of $0.55. Use the default Kalshi taker fee schedule and 100 contracts per leg. Show the basket, gross edge, fees, and net edge.

The synthetic example returns $5.00 gross edge − $3.4125 fees = $1.5875 calculated net edge, conditional on the supplied implication and quotes. See exact inputs and output.

What agents can do

Task	Tools	Result
Discover markets	`search_markets`, `get_market`	Contracts, metadata, and available resolution rules
Inspect market conditions	`get_quote`, `get_orderbook`	Prices, fee information, and displayed depth
Analyze related contracts	`check_constraint`, `check_constraint_live`	Baskets and net edge under a stated relationship
Calculate fees and model values	`trading_fee`, `fair_value`	Fee estimates and parameterized model outputs
Try a paper entry	`paper_order`, `paper_portfolio`	Simulated fills and holdings in a local ledger

Relationship checks cover implication, exclusivity, complement, same event, and event sum. They expose assumptions with their results, giving agents and researchers a common calculation layer.

All 13 MCP tools · Workflow examples

Reusable agent Skills

The repository includes six workflows that help agents move from individual tool calls to complete tasks:

Skill	Use it to
Data discovery	Find markets and organize research inputs
Constraint arbitrage	Examine related contracts and calculate fee-aware baskets
Quant strategy authoring	Develop strategies with Oracle3's Python interfaces
Agent strategy authoring	Build agent-driven decision workflows
Paper operations	Run and inspect simulated trading sessions
Live operations	Configure and operate the separate live engine

Claude Code project copies are included in .claude/skills/. Open the checkout as your project, or use your client's supported Skill installation mechanism. Skill setup.

For AI agents: start with llms.txt for task routing, the MCP reference for tool schemas, and AGENTS.md for contributing code.

Build with Python and the CLI

Use the same project for research scripts, agent strategies, and engine operations:

.venv/bin/oracle3 market search --exchange kalshi --query "fed" --json

.venv/bin/oracle3 market search --exchange polymarket --query "fed decision" --json

Component	Build with it
MCP server	Structured market access and local paper operations for agents
Relations and fees	Shared calculations for related-contract strategies
Strategies	Logical-relation, statistical, and model-driven approaches
Trading engine	Paper/live adapters for Kalshi, Polymarket, and Solana via DFlow
Pricing	Wang-transform models and estimators for research
oracle3-extras	Optional venue, data-provider, and wallet integrations

CLI guide · Integration guide · Execution reference

Built for experimentation

Oracle3 combines a concrete decision environment with structured tools, observable state, and a software validation harness. This supports work on agent interfaces, workflow guidance, and reproducible evaluation.

CI runs automated tests and checks the built package through real MCP sessions on SDK 1.x and 2.x. The harness documentation explains the reproducible checks. Model-level agent evaluation is a next research direction.

Project overview and Yicheng Yang's contributions · Fee-frontier study · Companion pricing research

Contribute

Help build better agent workflows, labeled evaluation tasks, strategy examples, and client integrations. New venue, data-provider, and wallet integrations start in oracle3-extras.

Contributing guide · Open problems · Discussions

Origin and attribution

Oracle3 began as ulab-uiuc/oracle3, developed by Yicheng Yang and Haofei Yu at U Lab (University of Illinois Urbana-Champaign). It also bundles the lab's Coinjure package. Yicheng Yang continues to develop and maintain the extensions in this repository. Read the project story and contributions.

We acknowledge the foundational work of the Coinjure team at the University of Illinois Urbana-Champaign—Haofei Yu, Yicheng Yang, Yuxiang Liu, and Prof. Jiaxuan You—on which Oracle3 builds.

For software citation, use CITATION.cff and Zenodo. For the pricing model, see the working paper.

License

Apache 2.0; see LICENSE. Original U Lab and Coinjure portions retain their MIT license in NOTICE.

*This software is for research and education. Trading involves financial risk.*

Oracle3 prediction-market arbitrage checks

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

MemberVault MCP by usefulapi

作者のREADME

Oracle3

Why Oracle3

Quickstart

Give your agent a first task

What agents can do

Reusable agent Skills

Build with Python and the CLI

Built for experimentation

Contribute

Origin and attribution

License