296 lines
10 KiB
Python
296 lines
10 KiB
Python
from typing import Dict, Any, Callable
|
|
import pandas as pd
|
|
import numpy as np
|
|
from ta.trend import SMAIndicator, EMAIndicator, MACD
|
|
from ta.momentum import RSIIndicator, StochasticOscillator
|
|
from ta.volatility import BollingerBands
|
|
import logging
|
|
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|
|
|
|
|
class MCPTools:
|
|
"""MCP Tools Registry"""
|
|
|
|
def __init__(self):
|
|
self.tools: Dict[str, Callable] = {}
|
|
self._register_tools()
|
|
|
|
def _register_tools(self):
|
|
"""도구 등록"""
|
|
self.tools = {
|
|
"get_market_data": self.get_market_data,
|
|
"calculate_indicators": self.calculate_indicators,
|
|
"check_portfolio": self.check_portfolio,
|
|
"validate_rules": self.validate_rules,
|
|
"execute_order": self.execute_order,
|
|
"get_news": self.get_news
|
|
}
|
|
|
|
def get_tool_definitions(self):
|
|
"""도구 정의 반환 (Claude API 용)"""
|
|
return [
|
|
{
|
|
"name": "get_market_data",
|
|
"description": "주식의 시장 데이터를 조회합니다.",
|
|
"input_schema": {
|
|
"type": "object",
|
|
"properties": {
|
|
"stock_code": {
|
|
"type": "string",
|
|
"description": "종목 코드 (예: 005930)"
|
|
},
|
|
"period": {
|
|
"type": "string",
|
|
"description": "조회 기간 (D: 일봉, W: 주봉, M: 월봉)",
|
|
"enum": ["D", "W", "M"]
|
|
}
|
|
},
|
|
"required": ["stock_code"]
|
|
}
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "calculate_indicators",
|
|
"description": "기술적 지표를 계산합니다.",
|
|
"input_schema": {
|
|
"type": "object",
|
|
"properties": {
|
|
"price_data": {
|
|
"type": "array",
|
|
"description": "가격 데이터 배열"
|
|
},
|
|
"indicators": {
|
|
"type": "array",
|
|
"description": "계산할 지표 목록 (RSI, MACD, BB, SMA, EMA)",
|
|
"items": {"type": "string"}
|
|
}
|
|
},
|
|
"required": ["price_data", "indicators"]
|
|
}
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "check_portfolio",
|
|
"description": "현재 포트폴리오 상태를 확인합니다.",
|
|
"input_schema": {
|
|
"type": "object",
|
|
"properties": {
|
|
"stock_code": {
|
|
"type": "string",
|
|
"description": "특정 종목 필터 (선택사항)"
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "validate_rules",
|
|
"description": "트레이딩 규칙을 검증합니다.",
|
|
"input_schema": {
|
|
"type": "object",
|
|
"properties": {
|
|
"rule": {
|
|
"type": "object",
|
|
"description": "검증할 규칙"
|
|
},
|
|
"market_context": {
|
|
"type": "object",
|
|
"description": "시장 상황"
|
|
}
|
|
},
|
|
"required": ["rule", "market_context"]
|
|
}
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "execute_order",
|
|
"description": "주문을 실행합니다.",
|
|
"input_schema": {
|
|
"type": "object",
|
|
"properties": {
|
|
"stock_code": {"type": "string"},
|
|
"order_type": {
|
|
"type": "string",
|
|
"enum": ["BUY", "SELL"]
|
|
},
|
|
"quantity": {"type": "integer"},
|
|
"price": {"type": "number", "description": "지정가 (시장가는 null)"}
|
|
},
|
|
"required": ["stock_code", "order_type", "quantity"]
|
|
}
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "get_news",
|
|
"description": "주식 관련 뉴스를 조회합니다.",
|
|
"input_schema": {
|
|
"type": "object",
|
|
"properties": {
|
|
"stock_code": {
|
|
"type": "string",
|
|
"description": "종목 코드"
|
|
},
|
|
"limit": {
|
|
"type": "integer",
|
|
"description": "조회할 뉴스 개수",
|
|
"default": 10
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
]
|
|
|
|
async def call_tool(self, tool_name: str, parameters: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
|
"""도구 호출"""
|
|
if tool_name not in self.tools:
|
|
raise ValueError(f"Unknown tool: {tool_name}")
|
|
|
|
try:
|
|
result = await self.tools[tool_name](**parameters)
|
|
return {
|
|
"status": "success",
|
|
"result": result
|
|
}
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"Tool {tool_name} execution error: {e}")
|
|
return {
|
|
"status": "error",
|
|
"error": str(e)
|
|
}
|
|
|
|
async def get_market_data(self, stock_code: str, period: str = "D") -> Dict[str, Any]:
|
|
"""시장 데이터 조회 (실제로는 Korea Investment API 호출)"""
|
|
# 여기서는 샘플 데이터 반환
|
|
# 실제로는 backend API를 호출해야 함
|
|
return {
|
|
"stock_code": stock_code,
|
|
"period": period,
|
|
"current_price": 70000,
|
|
"change_rate": 1.5,
|
|
"volume": 1000000,
|
|
"data": []
|
|
}
|
|
|
|
async def calculate_indicators(
|
|
self,
|
|
price_data: list,
|
|
indicators: list
|
|
) -> Dict[str, Any]:
|
|
"""기술적 지표 계산"""
|
|
try:
|
|
df = pd.DataFrame(price_data)
|
|
|
|
if 'close' not in df.columns:
|
|
raise ValueError("Price data must include 'close' column")
|
|
|
|
results = {}
|
|
|
|
# RSI 계산
|
|
if "RSI" in indicators:
|
|
rsi = RSIIndicator(close=df['close'], window=14)
|
|
results["RSI"] = float(rsi.rsi().iloc[-1])
|
|
|
|
# MACD 계산
|
|
if "MACD" in indicators:
|
|
macd = MACD(close=df['close'])
|
|
results["MACD"] = {
|
|
"macd": float(macd.macd().iloc[-1]),
|
|
"signal": float(macd.macd_signal().iloc[-1]),
|
|
"histogram": float(macd.macd_diff().iloc[-1])
|
|
}
|
|
|
|
# Bollinger Bands 계산
|
|
if "BB" in indicators:
|
|
bb = BollingerBands(close=df['close'])
|
|
results["BollingerBands"] = {
|
|
"upper": float(bb.bollinger_hband().iloc[-1]),
|
|
"middle": float(bb.bollinger_mavg().iloc[-1]),
|
|
"lower": float(bb.bollinger_lband().iloc[-1])
|
|
}
|
|
|
|
# SMA 계산
|
|
if "SMA" in indicators:
|
|
sma_20 = SMAIndicator(close=df['close'], window=20)
|
|
sma_60 = SMAIndicator(close=df['close'], window=60)
|
|
results["SMA"] = {
|
|
"sma_20": float(sma_20.sma_indicator().iloc[-1]),
|
|
"sma_60": float(sma_60.sma_indicator().iloc[-1])
|
|
}
|
|
|
|
# EMA 계산
|
|
if "EMA" in indicators:
|
|
ema_12 = EMAIndicator(close=df['close'], window=12)
|
|
ema_26 = EMAIndicator(close=df['close'], window=26)
|
|
results["EMA"] = {
|
|
"ema_12": float(ema_12.ema_indicator().iloc[-1]),
|
|
"ema_26": float(ema_26.ema_indicator().iloc[-1])
|
|
}
|
|
|
|
return results
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"Error calculating indicators: {e}")
|
|
raise
|
|
|
|
async def check_portfolio(self, stock_code: str = None) -> Dict[str, Any]:
|
|
"""포트폴리오 확인"""
|
|
# 실제로는 backend API 호출
|
|
return {
|
|
"total_value": 10000000,
|
|
"holdings": [
|
|
{
|
|
"stock_code": "005930",
|
|
"quantity": 10,
|
|
"average_price": 70000,
|
|
"current_price": 71000
|
|
}
|
|
]
|
|
}
|
|
|
|
async def validate_rules(
|
|
self,
|
|
rule: Dict[str, Any],
|
|
market_context: Dict[str, Any]
|
|
) -> Dict[str, Any]:
|
|
"""규칙 검증"""
|
|
# 간단한 규칙 검증 로직
|
|
conditions = rule.get("conditions", {})
|
|
|
|
# RSI 조건 확인
|
|
if "rsi_below" in conditions:
|
|
market_rsi = market_context.get("RSI", 50)
|
|
if market_rsi < conditions["rsi_below"]:
|
|
return {
|
|
"valid": True,
|
|
"reason": f"RSI {market_rsi} is below {conditions['rsi_below']}"
|
|
}
|
|
|
|
return {
|
|
"valid": False,
|
|
"reason": "Conditions not met"
|
|
}
|
|
|
|
async def execute_order(
|
|
self,
|
|
stock_code: str,
|
|
order_type: str,
|
|
quantity: int,
|
|
price: float = None
|
|
) -> Dict[str, Any]:
|
|
"""주문 실행 (실제로는 backend API 호출)"""
|
|
return {
|
|
"order_id": "ORD20241104001",
|
|
"status": "PENDING",
|
|
"stock_code": stock_code,
|
|
"order_type": order_type,
|
|
"quantity": quantity,
|
|
"price": price
|
|
}
|
|
|
|
async def get_news(self, stock_code: str = None, limit: int = 10) -> Dict[str, Any]:
|
|
"""뉴스 조회"""
|
|
# 실제로는 뉴스 API 호출
|
|
return {
|
|
"stock_code": stock_code,
|
|
"news": []
|
|
}
|
|
|
|
|
|
mcp_tools = MCPTools()
|