CryptoScholar

Servidor MCP de análisis técnico de criptomonedas en vivo — EMA, RSI, MACD, ATR, Bandas de Bollinger, puntuación TSS y debate alcista/bajista con Claude AI a través de la API gratuita de CoinGecko

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CryptoScholar

Análisis técnico de criptomonedas, directamente dentro de Claude. CryptoScholar es un servidor de Model Context Protocol (MCP) que le brinda a Claude capacidades de análisis técnico en tiempo real — sin cambiar de gráficos, sin copiar y pegar datos, sin pérdida de contexto.

Pregúntale a Claude "¿Está SOL listo para un trade de swing?" y obtendrá datos en vivo de Binance, ejecutará un conjunto completo de indicadores, los puntuará y ofrecerá un debate alcista/ bajista fundamentado — todo en una sola respuesta.

Qué hace

CryptoScholar expone 15 herramientas MCP que Claude puede invocar de forma nativa:

`analyze_coin`

Instantánea completa de análisis técnico para cualquier moneda. Obtiene 300 días de velas OHLCV reales de Binance (con respaldo de CoinGecko) y calcula:

Indicador	Detalles
Tendencia	Alineación EMA-20, EMA-50, EMA-200 + pendiente semanal de EMA
Momentum	RSI-14, MACD (línea / señal / histograma), ADX-14
Volatilidad	ATR-14, ancho de Bandas de Bollinger, Volatilidad Histórica (anualizada a 20 días)
Fuerza Relativa	Moneda vs BTC (cambio del ratio a 20 días)
Múltiples marcos temporales	Alineación EMA en 4H — ±3 puntos de bonificación/penalización TSS según EMA-20 vs EMA-50 en 4H
Divergencia RSI	Alcista / bajista / ninguna — precio vs extremos de RSI en los últimos 30 barras
Tendencia OBV	Dirección del Volumen en Balance (creciente / decreciente / plano) — ±2 puntos de confirmación TSS
Tasa de financiación	Tasa de financiación actual del perpetuo USDT-M — extremos positivos = largos sobreapalancados
Régimen	Volatilidad baja / media / alta — clasificada por GaussianHMM de 3 estados (con respaldo basado en reglas)
TSS	Puntaje de Fuerza de Tendencia — compuesto de 0–100 (40% tendencia + 30% momentum + 30% RS ± MTF ± OBV)

`rank_coins`

Pasa una lista de símbolos y recíbelos clasificados por TSS. Se ejecuta en paralelo (hasta 8 workers) para obtener resultados rápidos en listas grandes. Cada resultado incluye TSS, régimen, alineación EMA, alineación MTF en 4H, divergencia RSI, tendencia OBV, tasa de financiación, RSI-14, ADX-14 y RS vs BTC.

`top_coins`

No se necesita lista de símbolos. Obtiene las 50 monedas principales por capitalización de mercado de CoinGecko y las devuelve clasificadas por TSS. El filtrado inteligente elimina automáticamente:

Stablecoins (USDT, USDC, DAI, etc.)
Tokens envueltos / sintéticos (WBTC, WETH, stETH, cbBTC, etc.)
Monedas de baja liquidez con < $10M de volumen diario

`correlate_coins`

Calcula la correlación de Pearson por pares de los retornos diarios a 30 días entre 2 y 20 monedas. Devuelve la matriz de correlación completa, clústeres de alta correlación (>0.85) y pares no correlacionados (<0.30) — útil para análisis de diversificación de cartera.

`market_context`

Señales macro de mercado para enmarcar el análisis de monedas individuales. Utiliza datos globales de CoinGecko, oferta de stablecoins de DefiLlama y el Índice de Miedo y Codicia de Alternative.me. Devuelve:

Señal	Descripción
Dominancia de BTC	% actual y cambio a 30 días — cayendo = capital rotando hacia alts
Ratio ETH/BTC	Tendencia a 20 días — subiendo = rally en ampliación
TOTAL3	Capitalización de mercado de altcoins (ex-BTC, ex-ETH) cambio a 30 días
Oferta de stablecoins	Capitalización total de stablecoins y tendencia a 30 días (subiendo = más poder de compra)
Miedo y Codicia	Índice de Alternative.me (0–100) — miedo/codicia extrema aplica modificador ±5 al MRS
ARS	Puntaje de Rotación de Altcoins 0–100 — qué tan favorable es el macro para las alts
MRS	Puntaje de Preparación del Mercado 0–100 — preparación general del mercado para movimientos alcistas

`debate`

Claude lee los datos de TA en vivo y genera un debate alcista/bajista estructurado fundamentado en valores reales de indicadores — no en opiniones alucinadas. Devuelve:

Caso alcista — lo que dicen los técnicos a favor
Caso bajista — lo que podría salir mal
Conclusión — síntesis en una frase

Herramientas de lista de seguimiento

Listas de monedas persistentes almacenadas en SQLite (~/.cryptoscholar/watchlist.db).

Herramienta	Qué hace
`watchlist_add`	Agrega símbolos a una lista con nombre (crea la lista si es necesario)
`watchlist_remove`	Elimina símbolos; también borra sus alertas
`watchlist_show`	Muestra todos los símbolos + alertas configuradas para una lista
`watchlist_lists`	Lista todas las listas de seguimiento con nombre y conteo de símbolos
`watchlist_scan`	Ejecuta un análisis TSS completo en cada moneda de la lista — vista de resumen paralela
`alert_set`	Configura una alerta de `tss_above`, `tss_below` o `regime_change` en cualquier símbolo
`alert_check`	Obtiene TA en vivo para todos los símbolos con alertas, informa cuáles alertas se activaron, actualiza la línea base

`train_regime_model`

Activa manualmente un reentrenamiento del modelo HMM de régimen de volatilidad con historial de precios de BTC reciente. El modelo se reentrena automáticamente cada 7 días — usa esto después de un cambio importante en la estructura del mercado para forzar una actualización inmediata. Acepta un flag opcional force=True para omitir el período de espera de 7 días.

`generate_report`

Genera un informe de análisis estructurado para una o más monedas. Utiliza un pipeline de 3 etapas:

Agrupar — agrupa señales de TA en secciones temáticas (tendencia, momentum, volumen/on-chain, volatilidad, fuerza relativa)
Redactar — Claude escribe un párrafo narrativo para cada sección basado en las señales agrupadas
Ensamblar — combina las secciones en un informe markdown formateado con una tabla de estadísticas clave al inicio

Soporta análisis profundos de una sola moneda e informes comparativos de múltiples monedas (p. ej. ["BTC", "ETH", "SOL"]). Pasa output_format="json" para salida estructurada en lugar de markdown. Hasta 10 símbolos por llamada.

No se requiere clave API para datos de mercado. ANTHROPIC_API_KEY es necesaria para las herramientas debate y generate_report.

Novedades en v0.7.0

Herramienta generate_report (herramienta #15) — pipeline de 3 etapas Agrupar → Redactar → Ensamblar que produce un informe markdown formateado para cualquier moneda o lista de monedas. La Etapa 1 agrupa señales de TA en clústeres temáticos; la Etapa 2 usa Claude para escribir secciones narrativas; la Etapa 3 ensambla un informe con una tabla de estadísticas clave.
Comparación de múltiples monedas — pasa hasta 10 símbolos y obtén un informe comparativo con resúmenes por moneda, una llamada de configuración más fuerte/débil y un resumen comparativo general.
Opción de salida JSON — pasa output_format="json" para obtener el dict completo del informe estructurado en lugar de markdown, útil para procesamiento posterior.
Análisis en paralelo — los datos de monedas para informes de múltiples símbolos se obtienen en paralelo (hasta 8 workers) antes de la etapa de redacción de Claude.

Inicio rápido

Requisitos: Python 3.11+

git clone https://github.com/cryptographer11/cryptoscholar.git
cd cryptoscholar
make install
cp .env.example .env
# Add your ANTHROPIC_API_KEY to .env (only needed for debate tool)
cryptoscholar

Agregar a Claude Code

En ~/.claude/.mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "cryptoscholar": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "cryptoscholar"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

Reinicia Claude Code. Ahora puedes preguntar:

"Analiza BTC para mí"
"Clasifica ETH, SOL, AVAX y LINK por fuerza de tendencia"
"Muéstrame las 50 monedas principales clasificadas por fuerza de tendencia"
"¿Cómo se ve el mercado macro en este momento?"
"Dame el caso alcista y bajista para DOGE basado en el TA actual"
"¿Qué tan correlacionados están BTC, ETH, SOL y AVAX en el último mes?"
"Agrega BTC, ETH y SOL a mi lista de seguimiento principal"
"Configura una alerta en BTC si TSS cae por debajo de 35"
"Revisa mis alertas"
"Dame el resumen de mi lista de seguimiento principal"

Capturas de pantalla

Clasificación de BTC, ETH y XRP por Puntaje de Fuerza de Tendencia — luego profundizando en el caso bajista para XRP

rank_coins puntúa cada moneda en tendencia, momentum y fuerza relativa vs BTC y las devuelve ordenadas por TSS. Aquí BTC lidera con 63.7, ETH con 53.0 y XRP queda atrás con 47.8 — todas en régimen low_vol. Preguntar por el caso bajista de XRP inmediatamente después revela las razones técnicas específicas: una pendiente semanal de EMA más pronunciada, MACD debilitándose y un rendimiento inferior de ETH vs BTC señalado como presión temprana de salida institucional.

Instantánea completa de análisis técnico para SOL — indicadores, puntuación y caso bajista en una sola respuesta

analyze_coin devuelve un desglose estructurado que cubre la alineación del stack EMA, RSI, MACD, ADX, ATR, ancho de Bandas de Bollinger, tendencia OBV, tasa de financiación y fuerza relativa vs BTC — todo calculado a partir de 300 días de velas en vivo de Binance. Claude luego lee los valores brutos de los indicadores para generar un caso bajista fundamentado: resistencia EMA-200, pendiente semanal pronunciándose y riesgo de cruce a la baja del MACD. Sin cambiar de gráficos, sin copiar y pegar — el contexto completo de TA ya está en la ventana de Claude.

Ejemplo de salida

market_context()

{
  "btc_price_30d_change_pct": -8.4,
  "btc_dominance_current": 54.2,
  "btc_dominance_30d_change_pct": 2.1,
  "eth_btc_20d_change_pct": -5.3,
  "total3_30d_change_pct": -14.6,
  "stablecoin_supply_usd": 196500000000,
  "stablecoin_30d_change_pct": 2.8,
  "fear_greed_value": 22,
  "fear_greed_label": "Fear",
  "btc_trend_score": 35.0,
  "ars": 28.5,
  "stablecoin_score": 60.0,
  "fear_greed_modifier": 0.0,
  "mrs": 42.3
}

analyze_coin("SOL")

{
  "symbol": "SOL",
  "data_source": "binance",
  "price": 142.30,
  "tss": 79.2,
  "regime": "mid_vol",
  "regime_source": "hmm",
  "vrs": 55,
  "ema_alignment": "full_bull",
  "mtf_alignment_4h": "bullish",
  "rsi_divergence": "none",
  "obv_trend": "rising",
  "funding_rate": 0.00012,
  "indicators": {
    "rsi_14": 61.4,
    "macd_hist": 0.42,
    "adx_14": 28.1,
    "atr_14": 6.82,
    "hv_20": 68.4,
    "rs_btc": 4.2,
    "bb_width": 0.18,
    "rsi_divergence": "none",
    "obv_trend": "rising"
  }
}

correlate_coins(["BTC", "ETH", "SOL", "BNB"])

{
  "symbols": ["BTC", "ETH", "SOL", "BNB"],
  "lookback_days": 30,
  "matrix": {
    "BTC": {"BTC": 1.0, "ETH": 0.91, "SOL": 0.78, "BNB": 0.83},
    "ETH": {"BTC": 0.91, "ETH": 1.0, "SOL": 0.82, "BNB": 0.79},
    "SOL": {"BTC": 0.78, "ETH": 0.82, "SOL": 1.0, "BNB": 0.71},
    "BNB": {"BTC": 0.83, "ETH": 0.79, "SOL": 0.71, "BNB": 1.0}
  },
  "high_correlation_pairs": [
    {"symbol_a": "BTC", "symbol_b": "ETH", "correlation": 0.91}
  ],
  "uncorrelated_pairs": []
}

debate("SOL")

{
  "bull_case": "SOL is in a full bullish EMA stack with RSI at 61 — healthy momentum without overbought conditions. ADX at 28 confirms trending structure, and relative strength vs BTC is positive at +4.2%, signalling capital rotation into SOL. Rising OBV confirms volume is flowing in on up-days.",
  "bear_case": "Historical volatility at 68% is elevated, and Bollinger Band width is widening — conditions that often precede sharp reversals. A break below EMA-20 would invalidate the current trend structure. Funding rate at 0.012% hints at building long leverage.",
  "bottom_line": "Technicals are constructive for continuation but volatility is high; position sizing should reflect the risk."
}

Configuración

Variable	Predeterminado	Descripción
`ANTHROPIC_API_KEY`	—	Requerida para la herramienta `debate`
`CRYPTOSCHOLAR_MODEL`	`claude-haiku-4-5-20251001`	Modelo Claude usado para debates (cámbialo por Sonnet/Opus para análisis más profundo)
`CRYPTOSCHOLAR_LOG_DIR`	`/tmp`	Directorio para archivos de registro rotativos
`CRYPTOSCHOLAR_DATA_DIR`	`~/.cryptoscholar`	Directorio para la base de datos SQLite de listas de seguimiento

Monedas compatibles

CryptoScholar funciona con cualquier moneda listada en CoinGecko o Binance — solo pasa el símbolo del ticker. No se necesita configuración.

Un mapa de símbolos integrado cubre 65 monedas principales para resolución instantánea — el universo completo de las 50 principales por capitalización de mercado, incluyendo BTC, ETH, SOL, BNB, XRP, ADA, AVAX, DOGE, LINK, DOT, SUI, TIA, WIF, BONK y más. Para cualquier cosa fuera de esa lista, CryptoScholar consulta automáticamente la API de búsqueda de CoinGecko para resolver el símbolo y recurre a OHLCV de CoinGecko si la moneda no está disponible en Binance.

En la práctica: si se negocia en algún lugar y tiene un listado en CoinGecko, funcionará.

Arquitectura

Sin estado por diseño — sin base de datos, sin programador. Cada llamada de herramienta obtiene datos frescos.

Claude (MCP call)
    └── server.py              FastMCP entry point
         ├── tools/
         │    ├── analyze.py        Orchestrates fetch → indicators → regime → score
         │    ├── rank.py           Runs analyze_coin in parallel, sorts by TSS
         │    ├── top_coins.py      Fetches top N by market cap, delegates to rank_coins
         │    ├── correlate.py      Pairwise Pearson correlation of 30-day returns
         │    ├── watchlist.py      Watchlist + alert tools (7 tools)
         │    ├── debate.py         Builds prompt from TA data, calls Claude API
         │    └── market_context.py ARS + MRS + macro signals
         ├── ta/
         │    ├── indicators.py     pandas-ta + custom HV / RS / OBV functions
         │    ├── scoring.py        TSS: trend + momentum + RS ± MTF ± OBV bonuses
         │    ├── regime.py         HMM-first regime classifier with rule-based fallback
         │    └── hmm_regime.py     GaussianHMM train / persist / classify / auto-retrain
         ├── market/
         │    └── context.py        BTC dominance, ETH/BTC, TOTAL3, F&G, ARS, MRS
         └── data/
              ├── binance.py        Binance klines + funding rate (1,200 req/min, no auth)
              ├── coingecko.py      CoinGecko client, 5-min TTL cache, OHLCV builder
              ├── alternative_me.py Fear & Greed Index (Alternative.me, 1-hr cache)
              ├── defillama.py      DefiLlama stablecoin supply history
              └── watchlist_db.py   SQLite watchlist + alert persistence (~/.cryptoscholar/)

Flujo de datos para analyze_coin("SOL"):

Mapear símbolo → ID de CoinGecko (SOL → solana)
Obtener OHLCV diario de 300 días de Binance (velas SOLUSDT); recurrir a CoinGecko si no está disponible
Obtener OHLCV de 200 barras en 4H de Binance para análisis de múltiples marcos temporales
Obtener tasa de financiación del perpetuo USDT-M de Binance Futures (null si no hay perpetuo)
Calcular todos los indicadores diarios vía pandas-ta (EMA, RSI, MACD, ADX, ATR, BB, HV, OBV, RS vs BTC)
Calcular tendencia OBV (EMA-10 de la pendiente OBV en los últimos 5 barras)
Calcular indicadores en 4H (EMA-20/50) y derivar bonificación de alineación MTF (±3 pts TSS)
Detectar divergencia RSI en los últimos 30 barras (alcista/bajista/ninguna)
Clasificar régimen vía GaussianHMM (hv_20 + ATR normalizado + BBW); recurrir a reglas si no hay modelo
Calcular TSS (compuesto ponderado de tendencia, momentum, RS vs BTC ± bonificación MTF ± bonificación OBV)
Obtener datos de mercado actuales (precio, capitalización de mercado, cambio 24h) de CoinGecko
Devolver dict estructurado a Claude

Flujo de datos para market_context():

Obtener historial de capitalización total de mercado (30d) de CoinGecko /global/market_cap_chart
Obtener historial de gráficos de mercado de BTC y ETH (30d) de CoinGecko
Obtener historial de oferta de stablecoins de DefiLlama
Obtener Índice de Miedo y Codicia de Alternative.me (caché de 1 hora)
Calcular tendencia de dominancia de BTC, tendencia del ratio ETH/BTC, cambio de TOTAL3
Puntuar en ARS (rotación de altcoins) y MRS (preparación del mercado + modificador F&G)

Desarrollo

make test            # run test suite
make test-parallel   # run tests in parallel (pytest-xdist)
make coverage        # coverage report
make lint-security   # bandit security scan

222 pruebas, 0 fallos.

Hoja de ruta

Consulta ROADMAP.md para las versiones planificadas. Destacados:

v0.8 — research_coin herramienta: búsqueda web + lector Jina para noticias y contexto narrativo
v0.9 — Clasificación de estructura de mercado (HH/HL/LH/LL) mediante detección de puntos de giro; nuevo campo market_structure en analyze_coin
v1.0 — Zonas de soporte y resistencia agrupadas a partir de pivotes de giro; support_zones + resistance_zones en analyze_coin
v1.1 — Puntuación de confluencia de configuración (1–5) que mide la alineación de señales; aparece en analyze_coin, rank_coins, watchlist_scan
v1.2 — Bloque de plan de trading: entry_zone, take_profit, stop_loss, risk_reward_ratio calculados a partir de zonas S/R + ATR
v1.3 — Indicador Pi Cycle en market_context; herramienta brief: resumen de configuración de un párrafo de Claude Haiku
v1.4 — Filtro EV: ev_score + ev_signal marcan configuraciones de EV negativo antes de actuar sobre un plan de trading
v1.5 — Herramienta backtest_strategy: simulación walk-forward, R ajustado por comisiones, tasa de aciertos, drawdown máximo

Licencia

MIT