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방법론 · v1.4.1 · 업데이트 2026-07-04

에이전트 피드 — MCP 방법론

AI 에이전트를 위해 MCP(Model Context Protocol)로 노출되는 읽기 전용·기술적(descriptive) 크로스 익스체인지 마이크로스트럭처 피드: 4개 거래소의 6개 자산을 사실과 정규화로 보고하며 판정(verdict)은 하지 않습니다.

에이전트 연결: /agents.

무엇인가

하나의 MCP 호출은 하나의 정규화된 마켓 스테이트 객체를 반환합니다. 에이전트 피드는 6개 자산 — BTC, ETH, SOL, BNB, XRP, DOGE — 을 Binance, Bybit, OKX, Hyperliquid에서 다루며, 레지스트리 이름 ai.markettrace/agent-feed으로 게시되고 https://api.markettrace.ai/mcp에 호스팅됩니다.

피드는 측정할 수 있는 것을 보고하고 각 숫자를 얼마나 신뢰할지 스스로 선언합니다. 트레이드 추천은 결코 반환하지 않으며, 히스토리와 커버리지 정직한 사실을 보고합니다. 예측이 아닌 히스토리를 보고합니다.

데이터 출처

피드는 사이트를 구동하는 동일한 크로스 익스체인지 파이프라인을 재사용합니다 — 전부 Rust, Python 데몬 제로. 각 지표는 자체 출처를 지니며 더 깊은 지표별 방법론으로 연결됩니다:

커버리지 정직성

모든 지표는 coverage 항목을 지닙니다. 얇거나 어린 지표는 그 깊이를 공개하며 정직하게 답변되고, 깊어 보이도록 결코 조작되지 않습니다.

coverage: { venues, window_days, n_samples, partial, reason }
reason ∈ { accruing | unavailable | degraded | stale }

age_seconds는 non-null 필드를 채운 라이브 소스 전체에서의 최악 경우 나이이므로, 하나의 낡은 서브 피드가 더 신선한 것들 뒤에 숨을 수 없습니다. 모든 응답의 feed 비컨 — feed.versionfeed.tools — 은 에이전트가 낡고 캐시된 도구 카탈로그를 감지하고 스키마를 다시 읽게 해줍니다.

조건부 결과

플래그십 도구는 호출자가 명시한 조건 이후의 포워드 리턴 베이스레이트를 측정합니다. 통념 — “높은 funding은 스퀴즈를 의미” — 을 피드 자체 데이터에서 도출한 베이스레이트로 대체합니다. 메커니즘은 의도적으로 보수적입니다:

r_h(t)  = close(t+h) / close(t) − 1            // 호라이즌 h에서의 포워드 리턴
maxDD_h = min( low(t+1 … t+h) ) / close(t) − 1  // (t, t+h]에서 최악의 시간별 저가

스테이트 히스토리

15분 아카이브는 자산별로 서빙된 전체 마켓 스테이트를 저장합니다. get_state_history는 임의의 숫자형 점 표기 필드 — funding.percentile, oi.usd, obi.skew — 의 병렬 시계열 배열을 max_points로 다운샘플링하여 반환합니다. 사용된 stride가 보고되며, 가장 최신 행은 결코 샘플링으로 버려지지 않습니다. 아카이브는 어립니다 — 2026-07-03에 태어났습니다 — 그리고 앞으로 자라므로, 얇은 답변은 정직한 것이지 고장이 아닙니다.

도구

에이전트 연결 방법은 /agents를 참고하세요.

한계

버전

방법론 버전 v1.4.1 · 업데이트 2026-07-04. 중요 변경(새 출처, 공식 조정, 임계값 변경)은 버전을 올리고 위의 구조화 데이터의 dateModified를 갱신합니다.

v1.4.1 (2026-07-04): MCP 에이전트 피드의 첫 공개 방법론 — 커버리지 정직성 모델, 조건부 결과 통계, 15분 스테이트 아카이브.