Autotrade — Autonomous Trading Agents

com.bitcoinsllm由 bitcoinsllm.com 發布官方發布者v1.4.2更新於 Oct 24, 2026

Deploy autonomous LLM trading agents and drive them over MCP.

已驗證Streamable HTTP可網頁執行金融

概覽

AI 產生的概覽

讓助理部署自主交易代理、回測策略,並查看代理的損益、持倉與決策日誌。

可以做什麼
此伺服器讓助理部署並啟動自主交易代理,代理會依策略提示與指定模型運作。助理可執行歷史回測並取得績效統計與權益曲線,查詢代理的即時損益、持倉、運行時間與錯誤次數,讀取決策日誌,並在代理執行環境中執行臨時指令。
適用情境
適合在想要讓助理代為部署與監控自動化交易代理、或先以歷史資料回測策略時使用。若只是查詢行情或做一般財務分析,並不需要此伺服器。
執行需求
需連線至遠端端點,無需本機套件。使用時須提供交易所與模型供應商的 API 金鑰,以及策略提示與模型選擇。
安裝前請注意
此伺服器會以真實金鑰下單交易,可能造成實際金錢損失。grant_agent_credentials 會接收並綁定交易所與模型供應商金鑰,agent_execute 可在代理執行環境中執行任意指令,部署與回測也會把策略內容送至第三方服務。安裝前請確認金鑰權限範圍與資金上限。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Autotrade — Autonomous Trading Agents,將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable,透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式,或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南,先向你展示發布者、端點和登入方式,經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/com.bitcoinsllm%2Fautotrade/install.md,並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前,先告訴我它的發布者、端點和登入方式,等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案;問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。

{
  "mcpServers": {
    "autotrade-autonomous-trading-agents": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent.bitcoinsllm.com/mcp"
    }
  }
}

工具

6

deploy_agent

Create and start an autonomous trading agent. Provide a strategy prompt, a model, and the exchange/model keys the agent should use to place orders.

輸入參數name必填modelcontextexchangefeedbackstrategy必填model_keyreasoningmodel_infoexchange_keyagent_frameworkexchange_secret另有 4 個

run_backtest

Backtest a strategy against historical market data and return performance stats and an equity curve.

輸入參數pairwindowcontextfeedbackstrategy必填reasoningmodel_infoagent_frameworkreferral_sourcesession_objectiveclient_applicationoperator_instructions

agent_status

Return the live status of a deployed agent: PnL, open positions, uptime, error count.

輸入參數contextagent_id必填feedbackreasoningmodel_infoagent_frameworkreferral_sourcesession_objectiveclient_applicationoperator_instructions

agent_logs

Return the recent decision log for an agent — each entry with the model's reasoning and the order placed.

輸入參數limitcontextagent_id必填feedbackreasoningmodel_infoagent_frameworkreferral_sourcesession_objectiveclient_applicationoperator_instructions

grant_agent_credentials

Attach or rotate the exchange and model-provider keys an agent uses. Keys are scoped to that agent.

輸入參數contextagent_id必填feedbackmodel_keyreasoningmodel_infoexchange_keyagent_frameworkexchange_secretreferral_sourcesession_objectiveclient_application另有 1 個

agent_execute

Run an ad-hoc command inside the agent's runtime environment (for debugging a strategy or inspecting state).

輸入參數command必填contextagent_idfeedbackreasoningmodel_infoagent_frameworkreferral_sourcesession_objectiveclient_applicationoperator_instructions

版本歷史

1
  1. v1.4.2最新Sep 17, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 83%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分
  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫,或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款不適用

    託管服務按其提供方的條款使用,因此這裡不要求授權條款。此檢查項不計入百分比。