Tessera Analytics

Tessera Analytics — el servidor MCP de Hyperliquid

Señala a Claude — o a cualquier cliente MCP — al servidor Tessera Hyperliquid MCP y haz preguntas de mercado en lenguaje natural. Nueve herramientas: descubre el catálogo y el vocabulario de campos, luego clasifica la sección transversal, filtra según varias condiciones, mide la divergencia de funding, obtén series por moneda y lee el mercado en vivo — todo autenticado con tu clave API.

Qué es

El Model Context Protocol permite que un asistente de IA llame a herramientas externas. Nuestro servidor Hyperliquid MCP alojado expone Tessera Analytics como un pequeño conjunto de herramientas de inteligencia de mercado, así que en lugar de escribir scripts de descarga, solo preguntas — "¿a cuánto está BTC ahora mismo?" o "¿qué monedas están más saturadas en funding?" — y el modelo llama a la herramienta correcta y razona sobre el resultado. Es un único endpoint alojado (https://tesseralytics.dev/mcp), autenticado con la misma clave API que usas para la API REST.

Instalación

Primero, crea una clave API en tu página de cuenta. Luego conéctala a tu cliente — reemplaza YOUR_TESSERA_API_KEY con tu clave.

Claude Code

Un solo comando — transporte nativo streamable-HTTP con un encabezado.

claude mcp add --transport http tessera https://tesseralytics.dev/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $TESSERA_API_KEY"

Clientes con autenticación de encabezado nativa

Para clientes MCP que aceptan una URL remota más encabezados personalizados, añade esto a tu configuración MCP.

{
  "mcpServers": {
    "tessera": {
      "type": "http",
      "url": "https://tesseralytics.dev/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TESSERA_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop (vía mcp-remote)

Algunos clientes de escritorio aún no envían encabezados personalizados a servidores remotos. El puente mcp-remote actúa como proxy de la conexión e inyecta tu clave. Añade esto a claude_desktop_config.json y luego reinicia la aplicación.

{
  "mcpServers": {
    "tessera": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "mcp-remote",
        "https://tesseralytics.dev/mcp",
        "--header", "Authorization: Bearer ${TESSERA_API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "TESSERA_API_KEY": "YOUR_TESSERA_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Herramientas

Nueve herramientas: tres herramientas abiertas de descubrimiento, seis herramientas analíticas con clave. El descubrimiento funciona sin clave; las herramientas analíticas toman tu clave API y solo ven la porción de mercado de tu plan.

Abiertas — sin clave API

Descubrimiento. Estas responden antes de que inicies sesión, para que un asistente pueda aprender el vocabulario primero.

Con clave — clave API requerida

Analíticas. Tu clave entrega al modelo la porción de mercado de tu plan; no puede ampliarla ni eliminarla.

Qué tan frescos están los datos

Las herramientas diarias sirven solo días UTC completos — un día está disponible una vez que ha cerrado, y el día en curso nunca se sirve. Omite el día o pasa latest y la herramienta resuelve al último día completo, indicándote en la respuesta cuándo hizo la sustitución; pide un día antes o después del rango cubierto y obtienes un error explícito que nombra el rango en lugar de ceros silenciosos.

live_market es la única herramienta ahora — precio, funding e interés abierto al momento de preguntar. Cada respuesta con clave indica el día que cubre, el alcance de mercado que clasificó y cuántas monedas se usaron para calcular las estadísticas.

Las clasificaciones y filtros se calculan dentro de las monedas que puedes ver, por lo que necesitan una porción lo suficientemente amplia para ser significativas — una porción de una sola moneda se rechaza en lugar de devolver un percentil vacío.

Campos

Los nombres de campos, significados y unidades no son algo que memorices: llama a list_fields (o pide el vocabulario en lenguaje natural) y el modelo obtiene cada columna que aceptan las herramientas de consulta, cada una con su significado en inglés sencillo y su unidad. El descubrimiento es gratuito — pasa esos nombres directamente a columns, una condición de filtro, o order_by.

Ejemplos de prompts

Una vez conectado, manéjalo en lenguaje natural — cada pregunta se asigna a una herramienta. Algunas cosas para probar: