Sobre o projeto

Este repositório apresenta um Crypto MCP Server e um Hedgehog Agentic Trading Dashboard, um orquestrador autônomo de fundos de hedge com IA desenvolvido pela Corax CoLAB. O sistema é construído sobre a infraestrutura do Model Context Protocol (MCP), projetado para servir como uma espinha dorsal localizada e alimentada por IA para LLMs locais, como o Claude Desktop, ingerir dados de mercado em tempo real, analisar indicadores técnicos e sentimento, e executar negociações de forma autônoma. O diferencial central é sua abordagem arquitetural multiagente. Em vez de ser um simples wrapper de API, o sistema opera como um playground multiagente sem mock-ups e com 100% de dados reais em todos os visualizadores, impulsionado por websockets ao vivo e dados REST. A arquitetura multiplexa nativamente comandos JSON-RPC e suporta fácil extensibilidade por meio de novos módulos MCP. O Modo Orquestrador Autônomo implementa um loop contínuo de Observar-Analisar-Agir (OODA) rodando 24/7. A fase Observar consulta múltiplos MCPs para indicadores técnicos, sentimento de notícias e dados on-chain. A fase Analisar avalia sinais usando LLMs (Gemini, Claude ou OpenAI) para produzir decisões estruturadas de COMPRA, VENDA ou MANTER. A fase Agir executa negociações via o MCP CCXT local. O sistema também inclui Backtesting Agêntico para testar com segurança prompts e modelos de IA contra dados históricos de OHLCV sem arriscar fundos reais, e um diário de negociação Proof of Brain que gera relatórios abrangentes em markdown detalhando o raciocínio por trás de cada ação. Um Centro de Comando via Telegram fornece alertas em tempo real e capacidades de controle remoto, com comandos para visualizar provedores de IA ativos e últimas decisões, receber relatórios Proof of Brain e acionar ciclos OODA manuais. O dashboard apresenta múltiplas visualizações de dados em tempo real alimentadas por React Three Fiber e materiais emissivos dinâmicos: um Dark Pool Sonar para negociações de baleias de grande volume, uma Matriz de Previsão de Flash-Crash rastreando drenos de liquidez via orderbooks do CCXT, uma Galaxy View mapeando as 50 principais criptomoedas em 3D, uma Esfera de Nuvem de Palavras de Sentimento de IA extraindo palavras-chave em tendência de notícias em tempo real, um Holograma de Gás e Congestionamento de Rede visualizando o congestionamento da rede Ethereum, e uma Arena de Backtest com Máquina do Tempo para visualização de OHLCV e simulação de estratégias. O Ecossistema Multi-MCP inclui mais de uma dúzia de servidores MCP cobrindo negociação e dados de mercado de exchanges (CCXT), dados on-chain (saldos ETH, ERC20, preços de gás), análise técnica (RSI, MACD, SMA, Bandas de Bollinger, simulações de Monte Carlo), gerenciamento de portfólio, estatísticas de mercado (CoinGecko), operações de LLM, notificações e transmissão via Telegram, e integrações com plataformas Freqtrade, OctoBot, Hummingbot e Superalgos. O sistema usa um arquivo de configuração centralizado .env para gerenciar servidores MCP Python e o backend Node.js, com recursos de segurança incluindo execução de backend protegida por senha, restrições de pares com falha segura, limites máximos de valor de negociação e crypto.timingSafeEqual para verificação de senha. As ordens são registradas em um banco de dados SQLite local. A instalação é suportada por um script automatizado install.sh ou configuração manual, com gerenciamento de serviço systemd para o backend. O frontend é construído com Vite e React, enquanto o backend usa Node.js. O projeto requer Python 3.11+ e Node.js 20+. As melhores práticas de segurança enfatizadas incluem usar chaves de testnet para testes, manter chaves de API fora do repositório, restringir acesso de rede à LAN local e implementar proxies reversos autenticados.