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量化交易平台
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MCP工具

量化交易平台

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:QuantDinger
⭐ 7.0k Stars 🍴 1.5k Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
ai量化交易回测加密货币股票外汇
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,量化交易平台 获评「强烈推荐」。已获得 7.0k 颗 GitHub Star,这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

量化交易平台 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 量化交易平台,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。量化交易平台 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 量化交易平台 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

量化交易平台 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 7.0k
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
持续维护,定期更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
1.5k

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

量化交易平台 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/brokermr810/QuantDinger

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "------": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "quantdinger"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 量化交易平台 执行以下任务...
Claude: [自动调用 量化交易平台 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "______": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "quantdinger"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 64/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

QuantDinger logo

QuantDinger

Open-source AI Trading OS

Turn trading ideas into Python strategies, backtests, paper trading, live execution, and monitoring — all in one self-hosted stack.

QuantDinger is a product of Open Byte Inc.

AI research → Strategy code → Backtest → Paper/Live execution → Monitoring

<p> <a href="README.md"><strong>English</strong></a> · <a href="docs/README_CN.md"><strong>简体中文</strong></a> · <a href="docs/api/README.md"><strong>API</strong></a> · <a href="docs/agent/README.md"><strong>AI Agents & MCP</strong></a> </p>

<p> <a href="https://ai.quantdinger.com"><strong>Live App</strong></a> · <a href="https://www.quantdinger.com"><strong>Website</strong></a> · <a href="https://www.youtube.com/watch?v=tNAZ9uMiUUw"><strong>Video Demo</strong></a> · <a href="mailto:support@quantdinger.com"><strong>Official Support Email</strong></a> </p>

<p> <a href="https://t.me/quantdinger"><img src="https://img.shields.io/badge/Telegram-Join-26A5E4?style=flat-square&logo=telegram&logoColor=white" alt="Telegram"></a> <a href="https://discord.com/invite/tyx5B6TChr"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Server-5865F2?style=flat-square&logo=discord&logoColor=white" alt="Discord"></a> <a href="https://youtube.com/@quantdinger"><img src="https://img.shields.io/badge/YouTube-%40quantdinger-FF0000?style=flat-square&logo=youtube&logoColor=white" alt="YouTube"></a> <a href="https://x.com/QuantDinger_EN"><img src="docs/badges/x-quantdinger.svg" alt="X @QuantDinger_EN"></a> </p>

<p> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg?style=flat-square" alt="Apache 2.0"></a> <img src="docs/badges/python-3.12.svg" alt="Python 3.12"> <img src="https://img.shields.io/badge/PostgreSQL-18-4169E1?style=flat-square&logo=postgresql&logoColor=white" alt="PostgreSQL 18"> <img src="https://img.shields.io/badge/Redis-8-DC382D?style=flat-square&logo=redis&logoColor=white" alt="Redis 8"> <img src="docs/badges/docker-compose.svg" alt="Docker Compose"> <a href="https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger/releases/latest"><img src="docs/badges/latest-release.svg" alt="Latest release"></a> </p>

<p><sub>SUPPORTED BY</sub></p> <p> <a href="https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=quantdinger" title="Atlas Cloud — AI inference sponsor"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://www.atlascloud.ai/logo-white.svg"> <img src="https://www.atlascloud.ai/logo.svg" alt="Atlas Cloud" width="142"> </picture> </a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <a href="https://aws.amazon.com/" title="Amazon Web Services — cloud infrastructure sponsor"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://a0.awsstatic.com/libra-css/images/logos/aws_smile-header-desktop-en-white_59x35.png"> <img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/93/Amazon_Web_Services_Logo.svg" alt="Amazon Web Services" width="70"> </picture> </a> </p> </div>

QuantDinger can submit real orders when live trading is explicitly enabled. Start with paper trading, use restricted API keys, and review the risk and compliance requirements for your jurisdiction. This project does not provide investment advice.

Docker administrator and settings notes

Detailed guides: English | 中文

On a fresh database, the backend creates the initial administrator from ADMIN_USER, ADMIN_PASSWORD, and optional ADMIN_EMAIL. Passwords are stored as hashes, never as plaintext. An existing PostgreSQL volume is not overwritten: the backend only replaces the untouched legacy quantdinger / 123456 administrator when a non-default administrator is explicitly configured. It never overwrites an account whose password was already changed, and it refuses to promote an existing account that already uses the requested username.

Manual Docker deployments retain quantdinger / 123456 only for backward compatibility when the administrator variables are left at their defaults. This credential is not suitable for an internet-facing deployment; change it before first start or immediately after the first login. The one-command installer does not accept 123456 as the chosen password.

The Settings UI writes runtime configuration to /app/.env. In the GHCR stack this is the host backend.env; in a source deployment it is backend_api_python/.env. Current backend images automatically give runtime UID 10001 ownership and keep mode 600. Do not use chmod 755 or recursive 777: these files contain passwords and API keys, and 755 still does not grant write access to UID 10001 when root owns the file.

Verify write access with:

docker compose exec -u 10001:10001 -T backend \
  sh -c 'test -w /app/.env && echo writable=yes || echo writable=no'

The hardened production override intentionally mounts /app/.env read-only. When using docker-compose.production.yml, manage configuration on the host and recreate the services instead of saving it from the Settings UI. See the English guide or 中文指南 for legacy-image recovery and rootless/NFS notes.

Production deployment

Validate secrets before starting a production stack:

python backend_api_python/scripts/check_production_config.py \
  --env-file .env \
  --env-file backend_api_python/.env

Start the hardened runtime with optional observability:

docker compose \
  -f docker-compose.yml \
  -f docker-compose.production.yml \
  -f docker-compose.observability.yml \
  up -d --build

Omit docker-compose.observability.yml when the host is resource-constrained or monitoring is provided externally.

Production rules:

- expose only a TLS reverse proxy on ports 80/443; - keep PostgreSQL, both Redis instances, Prometheus, Grafana, and Alertmanager off the public internet; - do not deploy with example passwords or empty encryption keys; - back up PostgreSQL and the durable redis-jobs volume; - keep cache Redis disposable and never use it as the Celery broker; - review worker health and application readiness after every deployment.

The full checklist is in Production hardening.

Quick start

Option A: prebuilt images

Prerequisites: Docker with Compose v2. Node.js and a local Python environment are not required.

Linux or macOS:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/OpenByteInc/QuantDinger/main/install.sh | bash

Windows PowerShell:

irm https://raw.githubusercontent.com/OpenByteInc/QuantDinger/main/install.ps1 | iex

The installer asks for the initial administrator credentials, generates the required secrets, downloads the GHCR Compose stack, and starts it.

Open:

  • Web: <http://127.0.0.1:8888>
  • Mobile H5: <http://127.0.0.1:8889>
  • API health: <http://127.0.0.1:5000/api/health>

Option B: source checkout

git clone https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger.git
cd QuantDinger
cp backend_api_python/env.example backend_api_python/.env
cp .env.example .env

Before the first start, replace the example values in both environment files:

FileRequired production values
backend_api_python/.envSECRET_KEY, CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY, ADMIN_USER, ADMIN_PASSWORD
.envPOSTGRES_PASSWORD, REDIS_PASSWORD, CELERY_REDIS_PASSWORD, GRAFANA_ADMIN_PASSWORD

Generate independent secrets with:

python -c "import secrets; print(secrets.token_hex(32))"

Start the core stack from local backend source:

docker compose up -d --build
docker compose ps

The base stack does not start Prometheus, Grafana, or Alertmanager. This keeps the default open-source installation smaller.

For detailed installation paths, Windows notes, China mirror settings, and PostgreSQL migration guidance, see Installation troubleshooting and the cloud deployment guide.

Local endpoints

All published ports bind to loopback by default.

ServiceDefault URLPurpose
Web<http://127.0.0.1:8888>Desktop web client and same-origin API proxy.
Mobile H5<http://127.0.0.1:8889>Mobile web client and same-origin API proxy.
Backend<http://127.0.0.1:5000>Direct API access and health endpoints.
Grafana<http://127.0.0.1:3000>Dashboards; available only with the observability overlay.
Prometheus<http://127.0.0.1:9090>Metrics storage and queries; optional.
Alertmanager<http://127.0.0.1:9093>Alert grouping, silencing, and delivery; optional.

Container-only ports such as the job Redis and exporters are not published to the host.

Strategy and integration surfaces

AreaCurrent surface
IndicatorsPython chart overlays, markers, bands, and signals.
StrategiesStrategy API V2 intents, sizing, risk, backtests, and live runtime.
CryptoBinance, OKX, Bitget, Bybit, Gate, HTX, and adapter extensions.
Traditional brokersIBKR and Alpaca workflows.
AI providersOpenRouter, OpenAI-compatible APIs, Google, DeepSeek, Grok, MiniMax, and custom endpoints.
AutomationHuman API, Agent Gateway, MCP server, Celery jobs, schedules, and notifications.

Start with the Indicator guide, Strategy guide, and Extension guide.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-31
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

QuantDinger 是一个专为量化交易设计的开源 AI 基础设施层。它能够将您的交易想法快速转化为 Python 策略、回测、模拟交易及实盘执行。通过自托管的完整技术栈,QuantDinger 为独立量化研究员、Python 策略作者以及希望构建私有化量化产品的专业团队提供支持,确保您的 API 密钥无需交给黑盒 SaaS 即可实现高度自主的交易管理。

⚡ 功能介绍

QuantDinger 提供全栈量化操作���统功能,集成了 KLine 图表、指标 IDE、AI 研究工具、回测系统及实盘机器人,并统一使用 Postgres 进行状态存储。其核心亮点在于 Agent-native 设计,通过内置的 Agent Gateway 和 PyPI 上的 quantdinger-mcp,支持在 Cursor、Claude Code 或 Codex 中进行受控的 AI 辅助开发,实现从自然语言到指标/策略的转化及回测后的 AI 提示分析。

📋 环境依赖

在开始部署之前,请确保您的系统已安装 Docker 和 Docker Compose v2,用于运行 Postgres、Redis、API 及静态 UI 容器。此外,您需要安装 git 以克隆代码仓库。请注意,默认 Web 访问端口为 8888,API 端口为 5000,请根据实际环境需求进行端口映射配置。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

本项目推荐使用 Docker Compose 进行一键式部署。对于初次部署的用户,建议遵循“准备主机 → 克隆代码 → 配置 Secrets → 启动 Stack → 验证与加固”的标准流程。您可以直接运行 docker compose 命令启动服务,若需修改后端代码,可使用 docker compose up -d --build backend 进行增量构建。对于需要 AI 功能的用户,还需额外配置 LLM 相关的环境变量。

🚀 使用教程

QuantDinger 深度集成 Python 原生逻辑,支持开发者编写基于 IndicatorStrategy 的 Python 指标策略。��过定义 dataframe 的 buy/sell 信号,您可以轻松实现从策略逻辑编写到自动化执行的闭环。无论是进行复杂的量化研究,还是通过 AI 辅助生成交易逻辑,QuantDinger 都能提供流畅的开发体验。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

系统的运行行为主要由 backend_api_python/.env 文件驱动,您需要在此配置数据库 URL、管理员账号、LLM Keys 以及各类业务开关。根目录下的 .env 文件则用于调整 Compose 层面的配置,如端口映射和镜像前缀(IMAGE_PREFIX)。若要启用 AI 分析、自然语言转代码等高级功能,必须在 .env 中配置相应的 LLM_PROVIDER 及 API Key(如 OpenRouter)。

🔌 API 说明

QuantDinger 提供完善的 API 文档支持。开发者可以通过 docs/api/openapi.yaml 获取 OpenAPI 标准文档,或使用 ReDoc 查看器进行交互式浏览。所有 API 调用均遵循统一的身份验证与数据封装规范,确保了前后端通信的安全与高效。对于需要对接加密货币交易所的用户,系统已预留了对 Binance、Bitget、Bybit 和 OKX 等主流平台的接入支持。

❓ FAQ 摘要

在首次启动过程中,如遇到 QuantDinger-Vue 找不到的问题,通常是因为在未克隆 Vue 源码的情况下使用了 docker-compose.build.yml 覆盖文件,建议直接使用 plain docker compose up -d。若遇到 Redis、Python 或 Node 镜像拉取失败,请检查网络环境或配置镜像加速器。通过检查 docker compose logs -f backend 可以快速定位后端运行异常的原因。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-31

高质量的开源MCP工具,支持多种交易平台和资产

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:QuantDinger 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +GitHub 7.0k Star,社区高度认可
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

QuantDinger 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具:AI quantitative trading platform for crypto, stocks, and forex with backtesting,。⭐7.0k · Python 主要应用场景包括:量化交易和回测。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:量化交易平台 的核心功能完整,质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 量化交易平台
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 QuantDinger
原始描述 开源MCP工具:AI quantitative trading platform for crypto, stocks, and forex with backtesting,。⭐7.0k · Python
Topics ai量化交易回测加密货币股票外汇
GitHub https://github.com/brokermr810/QuantDinger
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/brokermr810/QuantDinger 🌐 官方网站  https://www.quantdinger.com

收录时间:2026-05-31 · 更新时间:2026-05-31 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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