Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
作者提供的说明(英文原文)
Live market prices and candles for AI agents (200+ coins). Data only, no trading advice.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"price-data": {
"command": "uvx",
"args": [
"hyperliquid-price-mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add price-data -- uvx hyperliquid-price-mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"price-data": {
"command": "uvx",
"args": [
"hyperliquid-price-mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"price-data": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"hyperliquid-price-mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日
注册名称已通过 GitHub 账户 wesseltl 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.3)于3个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。
同一分类中有:Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.
Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.
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Give your AI agent live market prices. An MCP server that lets an agent look up the current price, the full symbol list, and recent price history for 200+ coins.
An LLM's knowledge is frozen at training time, so it can't answer *"what's BTC trading at right now?"*. This closes that gap. It returns market data only. It never gives a trading signal or predicts direction.
You: What's Bitcoin trading at, and how has it moved over the last few hours?
Agent *(calls
get_price("BTC")andget_candles("BTC", "1h", 6))*:
Bitcoin is at $65,047. Over the last 6 hours it's held between $65,020 and $65,132 on rising volume.
The agent fetches real numbers instead of guessing from stale training data.
pip install "hyperliquid-price-mcp[mcp]"
Add it to your MCP client (e.g. Claude Desktop's config):
{
"mcpServers": { "market-prices": { "command": "hyperliquid-price-mcp" } } }
Restart your client. The agent now has four tools.
| Tool | Returns |
|---|---|
get_price("BTC") | {"symbol": "BTC", "price": 65047.5, "as_of": 1786204330859} |
get_prices(["BTC","ETH"]) | current price for each, missing ones flagged |
list_symbols() | every symbol it can price (200+) |
get_candles("BTC","1h",100) | recent OHLCV history (1m … 1d) |
Example candle:
{"open_ms": 1786201200000, "open": 65104.0, "high": 65132.0,
"low": 65020.0, "close": 65047.0, "volume": 409.43, "trades": 7014}
from price_data_mcp import prices
prices.get_price("BTC") # {'symbol': 'BTC', 'price': 65047.5, 'as_of': ...} prices.get_candles("ETH", "1h", 24) # last 24 hourly candles prices.list_symbols() # ['AAVE', 'ADA', 'APE', ...]
Prices come from the public Hyperliquid info API. The core fetching module (price_data_mcp/prices.py) uses the Python standard library only (no dependencies), so it's small and easy to audit. The mcp extra is only needed to run the server.
python -m unittest discover -s tests # network is mocked, runs fully offline
A market-data source for agents. It reports prices and history. It does not give trading signals, predict where the price is going, or place orders.
MIT