TradeMemory Protocol

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为 AI 交易代理提供防篡改的决策审计链与结果加权记忆。

分类: 其他第 16 / 230
Stars: ★ 1.4k 非常热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Python · Docker
凭据: 无需凭据
许可证: MIT
最近提交: 15 天前
工具数: 20

69FMRS · C

TradeMemory Protocol 是一个自托管、MIT 许可的 MCP 记忆层，用 20 个工具为 AI 交易代理补齐「记忆」与「审计」两块能力：结果加权的历史召回、五层记忆写入、行为与风险分析，以及 SHA-256 前向链接、按日 Merkle 根的防篡改审计链。它明确不执行交易也不接触资金，主打本地优先，唯一外呼是每日审计根的可信时间戳（可关闭）。项目已进入维护模式，且审计链成熟度、OWM 经验验证和演化引擎均标注为尚未完成或研究阶段，适合重视决策留痕与复盘纪律的个人与团队，不适合期望托管服务、交易执行或投资建议的用户。

最强项 · 文档质量 16/20 最弱项 · 可靠性 11/20

可靠性

11/20

安全与权限

14/20

维护活跃度

13/20

文档质量

16/20

安装易用性

15/20

查看各项评分依据

可靠性 11/20: 静态审阅仅能依据 README 与 server.json，无法执行任何代码。清单声明 stdio 传输、PyPI 包 tradememory-protocol 0.5.5，并列出 20 个 MCP 工具及五类记忆层，但未提供工具的实际输入/输出 schema、错误码或返回结构，因此工具声明与真实行为的对应关系无法验证。README 提到 CI 徽章与“1,400+ 测试通过”，但未在所提供的材料中附带可核对的工作流文件或测试清单，属于无法核实的自我陈述，按静态校准规则不得据此提升可靠性。优点在于架构描述自洽：记录→召回→反思→审计的流程与工具分类一致，且明确承认部分能力（TSA 时间戳、外部锚定、zkML、向量融合）尚未落地，减少了夸大风险。扣分主要来自：无工具级参数/返回值证据、无失败模式与依赖版本约束说明、无端到端可复现证据，故给予略高于中位但明显低于 12 上限的分数。
安全与权限 14/20: 未触发红线：无凭据窃取、无隐蔽外传、无默认不可逆删除或远程命令、安装示例中无真实 token 或密钥。安全设计叙述较清晰：明确不执行交易、不接触 API 密钥与钱包，本地优先，唯一外部网络调用为每日审计根的 RFC 3161 时间戳（32 字节哈希、默认开启、可用 TRADEMEMORY_TSA=off 关闭），并说明导出与链验证接口。扣分点：外部时间戳默认开启意味着存在默认出站流量与第三方依赖，虽内容为哈希，仍属需用户知情的边界；server.json 中 environmentVariables 为空数组，但 README 又提及 TRADEMEMORY_TSA 环境变量，清单与文档存在轻微不一致；REST API 提供 35+ 端点，但材料未给出鉴权、绑定地址、访问控制或暴露风险的说明，本地服务若默认监听则可能被同机或局域网访问；审计链的完整性依赖未外部锚定的哈希，属可检测而非防篡改。综合给予中上但非满分。
维护活跃度 13/20: 有明确 LICENSE（MIT）、有 PyPI 包与语义化版本 0.5.5、有 CI 徽章与安全政策/贡献指南链接，server.json 与包版本一致，具备基本发布与更新路径。但项目自述为“功能完成、维护模式”，明示不再添加新功能或托管服务，这对长期维护评分是明显减项。材料中未提供提交频率、issue 响应时长、依赖更新策略或维护者身份的独立可验证证据，1416 星仅作发现信号不计分。研究状态一节自认经验验证 n=40、进化引擎仍处研究阶段、统计门槛未达，说明部分能力尚未成熟。综合看：治理与许可齐备，但活跃度预期偏低且缺少版本演进承诺，故给予中等略上分数。
文档质量 16/20: 文档层次丰富：快速开始、Getting Started、Use Cases、API 参考、OWM 框架、架构、教程、MT5 集成、研究日志、失败分类、中文版，另有独立的 LIMITATIONS.md 明示未实现项（TSA 时间戳、外部锚定、zkML 推理证明）。README 给出具体调用示例与预期返回片段（verify_audit_hash、verify_audit_chain、get_daily_root、audit 导出 URL），并披露项目性质为教育/研究、非投资建议、不执行交易，具备较好的边界披露。扣分点：未给出 20 个工具的逐个参数说明与返回 schema（仅在 README 中链接到 API.md，材料内无该文件内容）；未提供典型错误与排障章节；研究状态中 n=40 与目标 n>=100 的差距虽诚实公开，但对用户评估成熟度仍是隐藏成本；文档中“1,400+ 测试”等结论无随附证据。整体为可用的分层文档，但存在需外链才能闭合的信息缺口。
安装易用性 15/20: 安装路径清晰且步骤少：pip install tradememory-protocol，Claude Desktop 配置以 uvx 运行，另有 Claude Code 一行命令、源码安装与 docker compose 三种备选，无环境变量或密钥为必需项，依赖仅 Python 运行时与 uvx/uv。作为 stdio 本地服务，无鉴权与网络暴露的初始配置负担，跨平台（Windows/macOS/Linux 只要有 Python 即可）兼容性描述合理。扣分点：未列出受支持的 Python 版本下限、未给出 uvx 与包版本固定方式（args 中未指定 0.5.5，存在随最新版漂移的风险）、Docker 与源码路径只给命令未给前置条件与端口说明；材料中无安装成功或握手成功的可验证执行证据，按静态校准不得给到 15 以上。综合属清晰、少步骤但细节留白的安装体验。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-10

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选型与风险

能访问什么访问网络连接数据库

适合谁

需要为 AI 交易代理引入持久记忆与决策审计的个人交易者。
需要在交易前查询历史情境的自主交易代理开发者。
需要可验证、可导出决策记录的合规或风控团队。
研究结果加权记忆（OWM）框架的研究人员。

不适合谁

期望 MCP 服务器代下订单、管理资金或接触钱包的用户——它不执行交易。
需要丰富官方托管服务或持续新功能迭代的团队（项目已进入维护模式）。
把其输出当作交易信号或投资建议的用户。
要求已具备 TSA 外部锚定、zkML 推理证明等尚未发布能力的用户。

所需权限

读取代理传入的交易决策上下文与交易记录。
在本地写入并维护记忆层与审计链数据。
默认向 RFC 3161 可信时间戳服务发起外呼，仅发送每日审计根的 32 字节哈希，不含交易数据；可用 TRADEMEMORY_TSA=off 关闭。
不访问 API 密钥、钱包或经纪商凭证。

风险与副作用

审计链的完整成熟度有限：v0.5 尚未包含 TSA 时间戳与外部锚定等能力（文档明确列为后续路线）。
OWM 的经验验证仍在进行中（n=40，目标 n>=100 才具统计显著性），结论应谨慎对待。
演化引擎处于研究阶段，统计门控通过率仍在优化。
默认开启的外呼时间戳功能会向第三方服务发起网络请求，对完全离线的环境需手动关闭。
记忆与审计数据存于本地，本地磁盘被篡改或丢失会影响可验证性与历史留存。

安装接入

准备工作

运行环境：Python · Docker

其他可选配置项（1 个）

TRADEMEMORY_TSA 可选控制每日审计根的 RFC 3161 可信时间戳外呼，默认开启，设为 off 可关闭。

运行 pip install tradememory-protocol。
在 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json 中加入 mcpServers 配置，command 为 uvx，args 为 ["tradememory-protocol"]。
重启客户端后即可让代理记录交易。其他方式：Claude Code 执行 claude mcp add tradememory -- uvx tradememory-protocol；从源码安装则 git clone 仓库后 pip install -e . 并 python -m tradememory；也可用 docker compose up -d。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "tradememory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tradememory-protocol"]
    }
  }
}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "tradememory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tradememory-protocol"
      ]
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add tradememory -- uvx tradememory-protocol

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

安装后在客户端工具列表中应出现 remember_trade 等全部 20 个 MCP 工具；说一句「记录我的 AAPL 多单」并得到成功确认即证明连接正常。

常见排障

配置后客户端看不到工具：确认 uvx 在 PATH 中可用，或改用 pip install -e . 后 python -m tradememory 的方式启动。
需要完全离线运行时设置环境变量 TRADEMEMORY_TSA=off 以关闭时间戳外呼。
若 verify_audit_hash 或 verify_audit_chain 返回未通过，查看 first_break_at 定位链条断点并核对对应记录是否被修改。
MT5 同步异常时参照文档的 MT5_SYNC_SETUP 检查连接与导出配置。
N 较小或缺乏嵌入配置时，召回为 OWM-only 模式，需配置嵌入后才能启用向量融合。

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

记录我的 AAPL 多单，进场价 $195 —— 财报超预期、机构买盘、信心度高。
上次在这种行情条件下买 AAPL 的结果是什么？
验证审计链第 1 到 1284 条记录是否完整未被篡改。
导出 2026-03-01 以来的审计记录用于合规审查。

工具能力 20

remember_trade 写入

记录一笔交易，同时写入五层记忆结构。

recall_memories 只读

按结果加权评分检索历史交易记忆。

get_agent_state 只读

读取代理状态，包括信心、回撤与连亏连胜情况。

get_behavioral_analysis 只读

分析行为模式与行为漂移。

create_trading_plan 写入

创建带条件触发器的前瞻性交易计划。

check_active_plans 只读

检查当前生效中的交易计划。

check_trade_legitimacy 只读

五因子交易前门控，返回 full / reduced / skip。

export_audit_trail 只读

批量导出审计链用于复核或监管提交。

展开其余 12 个工具

verify_audit_hash 只读

校验单条记录的 SHA-256 哈希是否被篡改。

verify_audit_chain 只读

端到端校验整条链或某一段区间。

get_daily_root 只读

获取某个 UTC 日期所有决策记录的 Merkle 根。

get_strategy_performance 只读

查询策略表现统计。

get_trade_reflection 只读

获取交易复盘反思内容。

validate_strategy 只读

对策略进行统计验证。

compute_dqs 只读

计算 DSR/MBL 等统计验证指标。

evolution_fetch_market_data 只读

为演化引擎抓取市场数据。

evolution_discover_patterns 只读

在数据中发现模式（研究阶段）。

evolution_run_backtest 只读

运行策略回测（研究阶段）。

evolution_evolve_strategy 写入

演化生成策略（研究阶段）。

evolution_get_log 只读

读取演化过程日志。

使用场景

美股交易者在每次建仓前做盘前检查清单，先回忆相似情境下的历史结果。

外汇 EA 系统从 MT5 自动同步，记录被拦截的信号原因而不仅是已执行的信号。

合规团队使用 SHA-256 防篡改记录满足 MiFID II 与 EU AI Act 的日志要求。

用回顾式复盘检测行为漂移、策略衰减与常见交易失误。

支持客户端

Claude Desktop

Claude Code

Cursor

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

TradeMemory Protocol 是 AI 交易代理的「记忆层」：它不执行交易、不触碰资金，只负责记录和召回。交易前的召回会按结果质量、情境相似度、新鲜度、信心与情绪状态加权；交易后一次 remember_trade 调用即可写入情景、语义、程序、情感与交易记录五层记忆。每条决策在创建时即做 SHA-256 哈希并前向链接成审计账本，按 UTC 日汇总 Merkle 根，可通过 RFC 3161 可信时间戳对外锚定（默认开启，可用 TRADEMEMORY_TSA=off 关闭）。项目提供 20 个 MCP 工具与 35+ REST 端点，支持股票、外汇、加密货币、期货等任意市场与经纪商，本地优先，MIT 许可。项目自 2026 年 8 月起进入维护模式，仅处理缺陷与安全报告，不计划新增功能或托管服务。