リアルタイム市場データの需要が爆発的に増える中、TardisデータAPIはCryptoやFXのストリーミングデータを提供する有力的 서비스として注目されています。しかし、公式APIの¥7.3/$1という為替レートは、個人開発者やスタートアップにとって大きなコスト負担となります。
本稿では、HolySheep AIのリレーサービスを活用して、MCP Server経由でTardis APIを安全かつ低コストに接続する方法を詳細に解説します。暗号化と量化を組み合わせたAgentツール化の実践テクニックもご紹介します。
HolySheep vs 公式API vs 他のリレーサービスの比較
| 比較項目 | HolySheep AI | 公式API直接利用 | 一般的なリレーサービス |
|---|---|---|---|
| 為替レート | ¥1 = $1（85%割引） | ¥7.3 = $1（基準レート） | ¥3-5 = $1（変動） |
| レイテンシ | <50ms | 80-150ms | 100-200ms |
| 対応プロトコル | OpenAI / Anthropic / MCP | 独自仕様 | OpenAIのみ |
| 支払い方法 | WeChat Pay / Alipay / クレジットカード | クレジットカードのみ | クレジットカードのみ |
| 無料クレジット | 登録時付与 | なし | 初回のみ |
| MCP Server対応 | ネイティブ対応 | 非対応 | 非対応 |
| 暗号化 | AES-256対応 | TLSのみ | TLSのみ |
向いている人・向いていない人
向いている人
- Crypto Bot開発者：Tardisのリアルタイム足をAgentツールとして活用したい
- 量化トレーダー：低レイテンシで市場データを取り込みたい
- コスト重視の開発者：APIコストを85%削減したい
- 中国本土の開発者：WeChat Pay/Alipayで 간편하게 결제하고 싶다
- MCP愛好家：既存のMCP Serverアーキテクチャを活用したい
向いていない人
- 企業向けSLA要件：99.9%以上の可用性保証が必要な大規模システム
- 超大規模データ処理：月間数億トークンを消費する用途（カスタム交渉が必要）
- オフライン環境：インターネット接続が必須
価格とROI
HolySheep AIの2026年出力价格为以下の通りです（/MTok）：
| モデル | HolySheep価格 | 公式価格（参考） | 節約率 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | $15.00/MTok | 47% OFF |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | $30.00/MTok | 50% OFF |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $10.00/MTok | 75% OFF |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $2.80/MTok | 85% OFF |
例えば、月に100MTokを使用する量化Agentを運用する場合：
- 公式API利用時：約¥730,000/月（DeepSeek V3.2比）
- HolySheep利用時：約¥42,000/月
- 月間節約額：約¥688,000（94%削減）
MCP Serverとは
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが外部ツールやデータソースと安全にやり取りするための標準化されたプロトコルです。Tardis APIのようなリアルタイムデータソースをMCP Serverとしてラップすることで、Agentが市場データを自然に利用可能になります。
プロジェクト構成
全体のプロジェクト構成は以下の通りです：
tardis-mcp-agent/
├── tardis_mcp_server/
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py # MCP Server本体
│ ├── tardis_client.py # Tardis APIクライアント
│ ├── encryption.py # 暗号化モジュール
│ └── quantization.py # データ量化モジュール
├── agent/
│ ├── __init__.py
│ └── trading_agent.py # Agentロジック
├── config.py # 設定ファイル
├── requirements.txt
└── main.py # エントリーポイント前提条件と環境構築
まずは必要なパッケージをインストールします。HolySheep AIのSDKとTardisクライアントを同時にインストールしてください。
# requirements.txt
holysheep-sdk==1.2.0
tardis-client==0.9.5
python-dotenv==1.0.0
aiohttp==3.9.0
cryptography==41.0.0
numpy==1.26.0
pydantic==2.5.0
インストール
pip install -r requirements.txtStep 1：設定ファイルと認証
config.pyを作成して、HolySheepとTardisの認証情報を安全に管理します。環境変数からAPIキーを読み込む方式を採用することで、セキュリティを強化しています。
import os
from dataclasses import dataclass
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
@dataclass
class Config:
# HolySheep AI設定
HOLYSHEEP_API_KEY: str = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "")
HOLYSHEEP_BASE_URL: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
# Tardis API設定
TARDIS_API_KEY: str = os.getenv("TARDIS_API_KEY", "")
TARDIS_WS_URL: str = "wss://api.tardis.dev/v1/stream"
# 暗号化設定
ENCRYPTION_KEY: bytes = os.getenv("ENCRYPTION_KEY", "").encode()
ENCRYPTION_ALGORITHM: str = "AES-256-GCM"
# 量化設定
PRICE_DECIMAL_PLACES: int = 4
VOLUME_DECIMAL_PLACES: int = 2
# Agent設定
MODEL_NAME: str = "gpt-4.1"
TEMPERATURE: float = 0.3
MAX_TOKENS: int = 2000
config = Config()
設定検証
if not config.HOLYSHEEP_API_KEY:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEYが設定されていません")
if not config.TARDIS_API_KEY:
raise ValueError("TARDIS_API_KEYが設定されていません")Step 2：暗号化モジュールの実装
市場データは機密性が高いため、AES-256-GCMを使用したエンドツーエンド暗号化を実装します。これにより、MCP Server間を流れるデータが傍受されても安全です。
import os
import base64
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers.aead import AESGCM
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC
import json
class EncryptionManager:
"""Tardisデータ用の暗号化マネージャー"""
def __init__(self, secret_key: str, salt: bytes = None):
self.salt = salt or os.urandom(16)
self.aesgcm = AESGCM(self._derive_key(secret_key))
self.nonce_counter = 0
def _derive_key(self, password: str) -> bytes:
"""PBKDF2で暗号化キーを導出"""
kdf = PBKDF2HMAC(
algorithm=hashes.SHA256(),
length=32,
salt=self.salt,
iterations=100000,
)
return kdf.derive(password.encode())
def encrypt_data(self, data: dict) -> str:
"""データを暗号化してBase64エンコード"""
nonce = os.urandom(12)
plaintext = json.dumps(data).encode()
ciphertext = self.aesgcm.encrypt(nonce, plaintext, None)
encrypted_package = {
"salt": base64.b64encode(self.salt).decode(),
"nonce": base64.b64encode(nonce).decode(),
"ciphertext": base64.b64encode(ciphertext).decode()
}
return base64.b64encode(json.dumps(encrypted_package).encode()).decode()
def decrypt_data(self, encrypted_str: str) -> dict:
"""Base64エンコードされた暗号データを復号"""
package = json.loads(base64.b64decode(encrypted_str).decode())
salt = base64.b64decode(package["salt"])
nonce = base64.b64decode(package["nonce"])
ciphertext = base64.b64decode(package["ciphertext"])
if salt != self.salt:
self.salt = salt
self.aesgcm = AESGCM(self._derive_key(self._password))
plaintext = self.aesgcm.decrypt(nonce, ciphertext, None)
return json.loads(plaintext.decode())
def _password(self) -> str:
"""サブクラスでオーバーライドして実際のパスワードを返す"""
return ""
使用例
if __name__ == "__main__":
manager = EncryptionManager("your-secret-key-123")
encrypted = manager.encrypt_data({"symbol": "BTC-USD", "price": 67234.56, "volume": 123.45})
print(f"Encrypted: {encrypted[:50]}...")
decrypted = manager.decrypt_data(encrypted)
print(f"Decrypted: {decrypted}")Step 3：データ量化モジュールの実装
リアルタイムデータは高頻度で発生するため、Agentへの渡す前にデータを量化（量子化）してトークン消費を最適化する必要があります。このモジュールでは、价格と数量を適切な精度に округいます。
import numpy as np
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Optional
from datetime import datetime
@dataclass
class QuantizedTicker:
"""量化されたティックデータ"""
symbol: str
price: float
volume: float
timestamp: str
price_scaled: int # 整数化された価格
volume_scaled: int # 整数化された数量
@dataclass
class QuantizedOHLCV:
"""量化されたOHLCVデータ"""
symbol: str
open: float
high: float
low: float
close: float
volume: float
timestamp: str
open_scaled: int
high_scaled: int
low_scaled: int
close_scaled: int
volume_scaled: int
class DataQuantizer:
"""市場データの量化クラス"""
def __init__(self, price_decimals: int = 4, volume_decimals: int = 2):
self.price_decimals = price_decimals
self.volume_decimals = volume_decimals
self.scale_factor_price = 10 ** price_decimals
self.scale_factor_volume = 10 ** volume_decimals
def quantize_ticker(self, raw_data: dict) -> QuantizedTicker:
"""ティックデータを量化"""
price = float(raw_data.get("price", 0))
volume = float(raw_data.get("volume", 0))
return QuantizedTicker(
symbol=raw_data.get("symbol", "UNKNOWN"),
price=round(price, self.price_decimals),
volume=round(volume, self.volume_decimals),
timestamp=raw_data.get("timestamp", datetime.utcnow().isoformat()),
price_scaled=int(price * self.scale_factor_price),
volume_scaled=int(volume * self.scale_factor_volume)
)
def quantize_ohlcv(self, raw_data: dict) -> QuantizedOHLCV:
"""OHLCVデータを量化"""
open_price = float(raw_data.get("open", 0))
high = float(raw_data.get("high", 0))
low = float(raw_data.get("low", 0))
close = float(raw_data.get("close", 0))
volume = float(raw_data.get("volume", 0))
return QuantizedOHLCV(
symbol=raw_data.get("symbol", "UNKNOWN"),
open=round(open_price, self.price_decimals),
high=round(high, self.price_decimals),
low=round(low, self.price_decimals),
close=round(close, self.price_decimals),
volume=round(volume, self.volume_decimals),
timestamp=raw_data.get("timestamp", datetime.utcnow().isoformat()),
open_scaled=int(open_price * self.scale_factor_price),
high_scaled=int(high * self.scale_factor_price),
low_scaled=int(low * self.scale_factor_price),
close_scaled=int(close * self.scale_factor_price),
volume_scaled=int(volume * self.scale_factor_volume)
)
def compress_ticker_batch(self, tickers: List[QuantizedTicker]) -> str:
"""バッチティッカーを圧縮文字列に変換"""
lines = []
for t in tickers:
# symbol|price_scaled|volume_scaled|timestamp
line = f"{t.symbol}|{t.price_scaled}|{t.volume_scaled}|{t.timestamp}"
lines.append(line)
return "\n".join(lines)
def estimate_token_savings(self, raw_bytes: int, quantized_bytes: int) -> float:
"""トークン節約率を估算"""
return (1 - quantized_bytes / raw_bytes) * 100
使用例
if __name__ == "__main__":
quantizer = DataQuantizer(price_decimals=4, volume_decimals=2)
raw_ticker = {
"symbol": "BTC/USD",
"price": 67234.56789123,
"volume": 123.456789,
"timestamp": "2026-05-02T12:30:00Z"
}
quantized = quantizer.quantize_ticker(raw_ticker)
print(f"Original: {raw_ticker}")
print(f"Quantized: {quantized}")
# 節約率計算
savings = quantizer.estimate_token_savings(200, 80)
print(f"Token Savings: {savings:.1f}%")Step 4：Tardis APIクライアントの実装
TardisのWebSocket APIに接続してリアルタイムデータを Subscribe します。reconnectionロジックとハートビートを組み込むことで、常時接続を安定させます。
import asyncio
import json
import aiohttp
from typing import Callable, Optional, List
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class TardisSubscription:
exchange: str
channel: str
symbols: List[str]
class TardisClient:
"""Tardis API WebSocketクライアント"""
def __init__(self, api_key: str, ws_url: str):
self.api_key = api_key
self.ws_url = ws_url
self.ws = None
self.session = None
self.subscriptions = []
self.callbacks = []
self.reconnect_delay = 1
self.max_reconnect_delay = 60
self.is_connected = False
async def connect(self):
"""WebSocket接続を確立"""
self.session = aiohttp.ClientSession()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"X-API-Key": self.api_key
}
try:
self.ws = await self.session.ws_connect(
self.ws_url,
headers=headers,
heartbeat=30
)
self.is_connected = True
self.reconnect_delay = 1
logger.info("Tardis WebSocket接続成功")
# 購読を再登録
for sub in self.subscriptions:
await self._send_subscribe(sub)
return True
except Exception as e:
logger.error(f"接続エラー: {e}")
self.is_connected = False
return False
async def _send_subscribe(self, subscription: TardisSubscription):
"""購読リクエストを送信"""
msg = {
"type": "subscribe",
"exchange": subscription.exchange,
"channel": subscription.channel,
"symbols": subscription.symbols
}
await self.ws.send_json(msg)
logger.info(f"購読登録: {subscription.exchange}/{subscription.channel}")
async def subscribe(
self,
exchange: str,
channel: str,
symbols: List[str],
callback: Callable[[dict], None]
):
"""データを購読"""
sub = TardisSubscription(exchange, channel, symbols)
self.subscriptions.append(sub)
self.callbacks.append(callback)
if self.is_connected:
await self._send_subscribe(sub)
async def listen(self):
"""メッセージ受信ループ"""
while True:
if not self.is_connected:
if not await self.connect():
await asyncio.sleep(self.reconnect_delay)
self.reconnect_delay = min(
self.reconnect_delay * 2,
self.max_reconnect_delay
)
continue
try:
msg = await self.ws.receive_json()
await self._process_message(msg)
except aiohttp.WSServerDisconnected:
logger.warning("サーバー切断、を再接続")
self.is_connected = False
except Exception as e:
logger.error(f"受信エラー: {e}")
await asyncio.sleep(1)
async def _process_message(self, msg: dict):
"""受信メッセージを処理"""
msg_type = msg.get("type", "")
if msg_type == "data":
data = msg.get("data", {})
for callback in self.callbacks:
await callback(data)
elif msg_type == "error":
logger.error(f"Tardisエラー: {msg.get('message')}")
async def close(self):
"""接続を閉じる"""
if self.ws:
await self.ws.close()
if self.session:
await self.session.close()
self.is_connected = False
logger.info("Tardis接続を閉鎖")
使用例
async def main():
client = TardisClient(
api_key="your-tardis-api-key",
ws_url="wss://api.tardis.dev/v1/stream"
)
async def on_ticker(data):
print(f"Received: {data}")
await client.subscribe(
exchange="binance",
channel="ticker",
symbols=["btcusdt", "ethusdt"],
callback=on_ticker
)
await client.listen()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Step 5：MCP Serverの実装
核心的部分として、MCP Serverを実装してTardisデータをAgentが利用可能にします。HolySheep AIのリレーエンドポイントを経由することで、成本効率を最大化します。
import asyncio
import json
from typing import Any, Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
import logging
from .tardis_client import TardisClient
from .encryption import EncryptionManager
from .quantization import DataQuantizer
from config import config
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class MCPMessage:
"""MCPプロトコルメッセージ"""
jsonrpc: str = "2.0"
id: Optional[int] = None
method: Optional[str] = None
params: Optional[Dict] = None
result: Optional[Any] = None
error: Optional[Dict] = None
class TardisMCPServer:
"""Tardisデータ用MCP Server"""
def __init__(self):
self.tardis_client = None
self.encryption = EncryptionManager(
config.ENCRYPTION_KEY.decode() if config.ENCRYPTION_KEY else "default-key"
)
self.quantizer = DataQuantizer(
price_decimals=config.PRICE_DECIMAL_PLACES,
volume_decimals=config.VOLUME_DECIMAL_PLACES
)
self.cached_data = {}
self.tools = self._register_tools()
def _register_tools(self) -> Dict[str, Dict]:
"""利用可能なツールを定義"""
return {
"get_ticker": {
"description": "指定した通貨ペアのリアルタイムティックを取得",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"exchange": {"type": "string", "enum": ["binance", "bybit", "okx"]},
"symbol": {"type": "string", "description": "通貨ペア（例：btcusdt）"}
},
"required": ["exchange", "symbol"]
}
},
"get_ohlcv": {
"description": "OHLCV足データを取得",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"exchange": {"type": "string"},
"symbol": {"type": "string"},
"interval": {"type": "string", "enum": ["1m", "5m", "15m", "1h", "4h", "1d"]},
"limit": {"type": "integer", "default": 100}
},
"required": ["exchange", "symbol", "interval"]
}
},
"get_orderbook": {
"description": "板情報を取得",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"exchange": {"type": "string"},
"symbol": {"type": "string"},
"depth": {"type": "integer", "default": 10}
},
"required": ["exchange", "symbol"]
}
}
}
async def initialize(self):
"""サーバーを初期化"""
self.tardis_client = TardisClient(
api_key=config.TARDIS_API_KEY,
ws_url=config.TARDIS_WS_URL
)
await self.tardis_client.connect()
logger.info("MCP Server初期化完了")
async def handle_request(self, request: MCPMessage) -> MCPMessage:
"""MCPリクエストを処理"""
method = request.method
if method == "initialize":
return MCPMessage(
id=request.id,
result={
"protocolVersion": "2024-11-05",
"capabilities": {
"tools": {"listChanged": True}
},
"serverInfo": {"name": "tardis-mcp-server", "version": "1.0.0"}
}
)
elif method == "tools/list":
return MCPMessage(
id=request.id,
result={"tools": [
{"name": name, **tool}
for name, tool in self.tools.items()
]}
)
elif method == "tools/call":
return await self._handle_tool_call(request)
return MCPMessage(
id=request.id,
error={"code": -32601, "message": f"Unknown method: {method}"}
)
async def _handle_tool_call(self, request: MCPMessage) -> MCPMessage:
"""ツール呼び出しを処理"""
params = request.params or {}
tool_name = params.get("name")
arguments = params.get("arguments", {})
try:
if tool_name == "get_ticker":
result = await self._get_ticker(arguments)
elif tool_name == "get_ohlcv":
result = await self._get_ohlcv(arguments)
elif tool_name == "get_orderbook":
result = await self._get_orderbook(arguments)
else:
raise ValueError(f"Unknown tool: {tool_name}")
# データを暗号化
encrypted_result = self.encryption.encrypt_data(result)
return MCPMessage(
id=request.id,
result={
"content": [
{
"type": "text",
"text": json.dumps({
"data": result,
"encrypted": encrypted_result[:100] + "...",
"quantized": self._quantize_result(result)
})
}
]
}
)
except Exception as e:
logger.error(f"ツール実行エラー: {e}")
return MCPMessage(
id=request.id,
error={"code": -32603, "message": str(e)}
)
async def _get_ticker(self, args: Dict) -> Dict:
"""ティックデータを取得"""
cache_key = f"ticker_{args['exchange']}_{args['symbol']}"
if cache_key in self.cached_data:
return self.cached_data[cache_key]
# 実際のAPI呼び出しはここに実装
# デモ用にモックデータを返す
result = {
"exchange": args["exchange"],
"symbol": args["symbol"],
"price": 67234.56,
"volume_24h": 12345.67,
"timestamp": "2026-05-02T12:30:00Z"
}
quantized = self.quantizer.quantize_ticker(result)
result["quantized"] = {
"price_scaled": quantized.price_scaled,
"volume_scaled": quantized.volume_scaled
}
self.cached_data[cache_key] = result
return result
async def _get_ohlcv(self, args: Dict) -> Dict:
"""OHLCVデータを取得"""
return {
"exchange": args["exchange"],
"symbol": args["symbol"],
"interval": args["interval"],
"data": [
{"timestamp": "2026-05-02T12:00:00Z", "open": 67000, "high": 67300, "low": 66800, "close": 67234, "volume": 1234.56}
]
}
async def _get_orderbook(self, args: Dict) -> Dict:
"""板情報を取得"""
return {
"exchange": args["exchange"],
"symbol": args["symbol"],
"bids": [[67100, 1.5], [67050, 2.3]],
"asks": [[67200, 1.2], [67250, 0.8]]
}
def _quantize_result(self, data: Dict) -> bool:
"""量子化適用チェック"""
return True
async def run(self):
"""サーバーを実行"""
await self.initialize()
# デモリクエストを処理
req = MCPMessage(
id=1,
method="tools/list"
)
result = await self.handle_request(req)
print(f"Tools List Response: {result}")
if __name__ == "__main__":
server = TardisMCPServer()
asyncio.run(server.run())Step 6：Trading Agentの実装
最後に、HolySheep AIのAPIを活用したAgentを実装します。base_urlには必ずhttps://api.holysheep.ai/v1を使用し、APIキーをYOUR_HOLYSHEEP_API_KEYプレースホルダーに設定します。
import os
import json
import asyncio
from typing import List, Dict, Optional
import aiohttp
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class AgentMessage:
role: str
content: str
@dataclass
class ToolResult:
tool_name: str
result: Dict
class TradingAgent:
"""Tardisデータを活用したトレーディングAgent"""
def __init__(
self,
api_key: str,
model: str = "gpt-4.1",
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
):
self.api_key = api_key
self.model = model
self.base_url = base_url
self.system_prompt = """あなたは專業的な暗号通貨トレーディングAgentです。
Tardis MCP Serverからリアルタイム市場データを取得し、
あなたの質問にお答えします。
利用可能なツール：
- get_ticker: リアルタイム価格取得
- get_ohlcv: チャート足データ取得
- get_orderbook: 板情報取得
常にデータを根拠として、投資アドバイスを 提供してください。"""
self.messages: List[AgentMessage] = [AgentMessage("system", self.system_prompt)]
self.tools = []
async def _call_holysheep_api(
self,
messages: List[Dict],
tools: Optional[List[Dict]] = None,
temperature: float = 0.3
) -> Dict:
"""HolySheep AI APIを呼び出し"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": self.model,
"messages": [{"role": m.role, "content": m.content} for m in self.messages],
"temperature": temperature,
"max_tokens": 2000
}
if tools:
payload["tools"] = tools
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
if response.status != 200:
error_text = await response.text()
raise Exception(f"API Error {response.status}: {error_text}")
return await response.json()
async def process_user_input(self, user_input: str) -> str:
"""ユーザー入力を処理"""
self.messages.append(AgentMessage("user", user_input))
# 初回はツールリストを取得
if not self.tools:
api_response = await self._call_holysheep_api(
self.messages,
tools=None
)
else:
api_response = await self._call_holysheep_api(
self.messages,
tools=self.tools
)
response_message = api_response["choices"][0]["message"]
self.messages.append(AgentMessage(
response_message["role"],
response_message["content"]
))
# ツール呼び出しがある場合は処理
if "tool_calls" in response_message:
await self._handle_tool_calls(response_message["tool_calls"])
# ツール結果を基に再呼び出し
api_response = await self._call_holysheep_api(self.messages)
final_message = api_response["choices"][0]["message"]
self.messages.append(AgentMessage(
final_message["role"],
final_message["content"]
))
return final_message["content"]
return response_message["content"]
async def _handle_tool_calls(self, tool_calls: List[Dict]):
"""ツール呼び出しを処理"""
for call in tool_calls:
tool_name = call["function"]["name"]
arguments = json.loads(call["function"]["arguments"])
# MCP Serverからデータを取得
result = await self._execute_mcp_tool(tool_name, arguments)
# ツール結果をメッセージに追加
self.messages.append(AgentMessage(
"tool",
json.dumps(result)
))
async def _execute_mcp_tool(self, tool_name: str, arguments: Dict) -> Dict:
"""MCPツールを実行"""
# 実際のMCP Server接続はここに実装
# デモ用にモックデータを返す
if tool_name == "get_ticker":
return {
"exchange": arguments.get("exchange"),
"symbol": arguments.get("symbol"),
"price": 67234.56,
"volume_24h": 12345.67
}
elif tool_name == "get_ohlcv":
return {
"exchange": arguments.get("exchange"),
"symbol": arguments.get("symbol"),
"interval": arguments.get("interval"),
"data": [{"close": 67234.56, "volume": 1234.56}]
}
return {}
def get_conversation_history(self) -> List[Dict]:
"""会話履歴を返す"""
return [{"role": m.role, "content": m.content} for m in self.messages]
使用例
async def main():
agent = TradingAgent(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
model="gpt-4.1",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# BTC価格を確認
response = await agent.process_user_input(
"BinanceのBTC/USDT現在価格を教えてください"
)
print(f"Agent Response: {response}")
# トレンド分析
response = await agent.process_user_input(
"BTCとETHの1時間足を比較して、短期的トレンドを分析してください"
)
print(f"Agent Response: {response}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Step 7：メインモジュールの実装
import asyncio
import os
from dotenv import load_dotenv
from tardis_mcp_server.server import TardisMCPServer
from agent.trading_agent import TradingAgent
load_dotenv()
async def main():
print("=" * 60)
print("MCP Server + Tard