Pionex
БесплатноНе проверенEnables AI assistants to interact with the Pionex exchange through MCP, providing market data, account info, spot trading, grid bots, and Dual Investment tools
Описание
Enables AI assistants to interact with the Pionex exchange through MCP, providing market data, account info, spot trading, grid bots, and Dual Investment tools with strict anti-hallucination guardrails including two-phase order confirmation and live symbol/price validation.
README
Servidor MCP (Model Context Protocol) para el exchange Pionex, construido sobre la librería pionex_py. Expone datos de mercado, cuenta, trading spot, grid bots y Dual Investment como herramientas MCP, con una capa estricta de seguridad anti-alucinación: la IA no puede inventar símbolos, precios, parámetros ni ejecutar nada sin validación en vivo y confirmación en dos fases.
Funciona con Claude Code / Claude Desktop y con LLMs locales (LM Studio, Ollama vía mcphost o el puente incluido). Guía completa en docs/GUIA.md.
Características
- 43 herramientas en 7 grupos: meta, mercado (público), análisis técnico (EMAs, RSI, MACD, FVG, order blocks, estructura), cuenta, trading, bots, earn.
- Solo-lectura por defecto — el trading, los bots y earn están desactivados hasta que el operador los habilita por variable de entorno.
- Commit en dos fases — toda acción que cambia estado (
prepare_*→confirm_action) requiere un token de un solo uso, ligado criptográficamente a los parámetros validados y con caducidad. - Verificación de símbolos en vivo — un par que no existe en Pionex jamás llega a la API.
- Límites duros — tope de nocional por orden, desviación máxima de precio límite frente al precio vivo, whitelist opcional de símbolos.
- Sobres de procedencia — cada respuesta lleva el endpoint de origen, timestamp UTC y marca
computedpara valores derivados. - Errores literales — los errores de la API de Pionex se devuelven con su código y mensaje originales, nunca parafraseados.
- Registro de auditoría — cada prepare/confirm/cancel queda en un JSONL local.
Requisitos
- Python ≥ 3.11
- uv (recomendado) o pip
- Una API key de Pionex (solo para herramientas de cuenta/trading; los datos de mercado no la necesitan)
pionex_py y el SDK mcp se instalan automáticamente desde PyPI.
Instalación
git clone https://github.com/alejandrorodm/MCP-Pionex
cd MCP-Pionex
uv sync
Configuración
Todo se controla por variables de entorno (ver .env.example):
| Variable | Defecto | Descripción |
|---|---|---|
PIONEX_API_KEY / PIONEX_API_SECRET |
— | Credenciales de la API de Pionex |
PIONEX_MCP_TRADING_ENABLED |
false |
Habilita órdenes spot (prepare/confirm) |
PIONEX_MCP_BOTS_ENABLED |
false |
Habilita crear/cerrar grid bots |
PIONEX_MCP_EARN_ENABLED |
false |
Habilita invertir/revocar Dual Investment |
PIONEX_MCP_MAX_ORDER_NOTIONAL |
100 |
Tope de nocional (moneda quote) por acción |
PIONEX_MCP_MAX_PRICE_DEVIATION_PCT |
10 |
Desviación máx. de un precio LIMIT vs precio vivo |
PIONEX_MCP_SYMBOL_WHITELIST |
vacío | Lista BTC_USDT,ETH_USDT para restringir pares |
PIONEX_MCP_CONFIRMATION_TTL |
120 |
Segundos de validez de un token de confirmación |
PIONEX_MCP_AUDIT_LOG |
~/.mcp_pionex/audit.jsonl |
Ruta del log de auditoría |
Los límites los fija el operador humano: la conversación con la IA no puede subirlos ni desactivarlos.
Registro en Claude Code
claude mcp add pionex \
--env PIONEX_API_KEY=tu_key \
--env PIONEX_API_SECRET=tu_secret \
-- uv --directory /home/zoiyo/repos/mcp_pionex_py run mcp-pionex
O en .mcp.json / claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"pionex": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/home/zoiyo/repos/mcp_pionex_py", "run", "mcp-pionex"],
"env": {
"PIONEX_API_KEY": "tu_key",
"PIONEX_API_SECRET": "tu_secret",
"PIONEX_MCP_TRADING_ENABLED": "false"
}
}
}
}
Uso típico
Usuario: ¿a cuánto está el BTC?
IA → get_price("BTC_USDT") # precio vivo, nunca de memoria
Usuario: compra 20 USDT de ETH
IA → prepare_order(symbol="ETH_USDT", side="BUY", order_type="MARKET", amount="20")
→ muestra el resumen y el token al usuario
Usuario: confirmo
IA → confirm_action(confirmation_token="ab12cd34ef56-9f3a")
Si el trading está deshabilitado, prepare_order responde con el mensaje exacto de qué variable de entorno debe activar el operador.
Cómo evita alucinaciones
- Vocabularios cerrados:
side,order_type,interval,market_type,grid_type,product_typese validan contra whitelists que replican la doc oficial de Pionex; un valor inventado devuelve la lista completa de valores válidos. - Símbolos verificados en vivo contra
GET /api/v1/common/symbols(caché 10 min), con sugerencias de corrección (BTCUSDT→ «¿quisiste decir BTC_USDT?»). - Dos fases con token ligado a parámetros: el token contiene un hash SHA-256 de la acción y sus parámetros; en la confirmación se ejecutan los parámetros almacenados en el servidor, no los que la IA pase.
- Guardas numéricas del operador: tope de nocional y desviación de precio se comprueban contra datos vivos del exchange.
- Procedencia obligatoria: la IA recibe la instrucción (en las instructions del servidor y en cada envelope) de reportar solo campos presentes en
data. - Errores verbatim + auditoría JSONL de todo lo preparado y ejecutado.
Estructura
src/mcp_pionex/
├── server.py # FastMCP, instructions anti-alucinación, tools meta
├── config.py # Settings por entorno (conservador por defecto)
├── safety.py # vocabularios, verificación de símbolos, 2-fases, límites, audit
├── client.py # singletons perezosos de los clientes pionex_py
├── actions.py # registro de ejecutores para confirm_action
└── tools/
├── market.py # 9 tools públicas de mercado
├── account.py # 8 tools de cuenta (solo lectura)
├── trading.py # 6 tools de trading (2 fases)
├── bots.py # 6 tools de bots
└── earn.py # 7 tools de Dual Investment
Uso con un LLM local
Tres vías (detalle en docs/GUIA.md):
- LM Studio: soporta MCP nativamente — pega el mismo bloque
mcpServersen sumcp.json. - Ollama + mcphost:
mcphost -m ollama:qwen3 --config mcp.json. - Puente incluido:
uv run examples/ollama_bridge.py "¿a cuánto está el BTC?"— bucle agéntico completo contra Ollama con las 43 tools.
Con modelos locales, mantén PIONEX_MCP_TRADING_ENABLED=false salvo supervisión estrecha: las guardas del servidor son las mismas, pero los modelos pequeños alucinan más.
Documentación
- docs/GUIA.md — guía completa: instalación, configuración, integraciones (Claude y LLM local), flujos, seguridad operacional, troubleshooting y extensión.
- docs/INFORME.md — informe de capacidades y verificación.
- CLAUDE.md — guía interna del proyecto para agentes IA.
- Doc oficial de la API: https://pionex-doc.gitbook.io/apidocs/
Licencia
MIT
Установка Pionex
У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.
▸ github.com/alejandrorodm/MCP-PionexFAQ
Pionex MCP бесплатный?
Да, Pionex MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.
Нужен ли API-ключ для Pionex?
Нет, Pionex работает без API-ключей и переменных окружения.
Pionex — hosted или self-hosted?
Доступен hosted-вариант: Unyly запускает сервер в облаке, локальная установка не обязательна.
Как установить Pionex в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?
Открой Pionex на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.
Похожие MCP
Fetch
Web content fetching and conversion for efficient LLM usage.
AWS KB Retrieval
Retrieval from AWS Knowledge Base using Bedrock Agent Runtime.
автор: modelcontextprotocolSpring AI MCP Server
Provides auto-configuration for setting up an MCP server in Spring Boot applications.
llm-analysis-assistant
A very streamlined mcp client that supports calling and monitoring stdio/sse/streamableHttp, and can also view request responses through the /logs page. It also
автор: xuzexin-hzMCP-Agent
A simple, composable framework to build agents using Model Context Protocol by [LastMile AI](https://www.lastmileai.dev)
автор: lastmile-aiSpring AI MCP Client
Provides auto-configuration for MCP client functionality in Spring Boot applications.
mcp.natoma.ai
A Hosted MCP Platform to discover, install, manage and deploy MCP servers by [Natoma Labs](https://www.natoma.ai)
MCPHub
Website to list high quality MCP servers and reviews by real users. Also provide online chatbot for popular LLM models with MCP server support.
MCP Servers Rating and User Reviews
Website to rate MCP servers, write authentic user reviews, and [search engine for agent & mcp](http://www.deepnlp.org/search/agent)
mkinf
An Open Source registry of hosted MCP Servers to accelerate AI agent workflows.
Compare Pionex with
Не уверен что выбрать?
Найди свой стек за 60 секунд
Автор?
Embed-бейдж для README
Похожее
Все в категории ai
