Tessera Analytics

Tessera Analytics — o servidor MCP da Hyperliquid

Aponte o Claude — ou qualquer cliente MCP — para o servidor Tessera Hyperliquid MCP e faça perguntas sobre o mercado em linguagem natural. Nove ferramentas: descubra o catálogo e o vocabulário de campos, depois classifique o cross-section, filtre por várias condições, meça a divergência de funding, puxe séries por moeda e leia o mercado ao vivo — tudo autenticado com sua chave de API.

O que é

O Model Context Protocol permite que um assistente de IA chame ferramentas externas. Nosso servidor Hyperliquid MCP hospedado expõe o Tessera Analytics como um pequeno conjunto de ferramentas de inteligência de mercado, então, em vez de escrever scripts de download, você pode simplesmente perguntar — "qual é o preço do BTC agora?" ou "quais moedas estão mais saturadas em funding?" — e o modelo chama a ferramenta certa e raciocina sobre o resultado. É um único endpoint hospedado (https://tesseralytics.dev/mcp), autenticado com a mesma chave de API que você usa para a API REST.

Instalação

Primeiro, crie uma chave de API na página da sua conta. Depois, conecte-a ao seu cliente — substitua YOUR_TESSERA_API_KEY pela sua chave.

Claude Code

Um único comando — transporte nativo streamable-HTTP com um cabeçalho.

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

Clientes com autenticação nativa por cabeçalho

Para clientes MCP que aceitam uma URL remota mais cabeçalhos personalizados, adicione isto à sua configuração MCP.

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

Claude Desktop (via mcp-remote)

Alguns clientes de desktop ainda não enviam cabeçalhos personalizados para servidores remotos. O bridge mcp-remote faz proxy da conexão e injeta sua chave. Adicione isto ao claude_desktop_config.json e reinicie o aplicativo.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Ferramentas

Nove ferramentas: três ferramentas abertas de descoberta, seis ferramentas analíticas com chave. A descoberta funciona sem chave; as ferramentas analíticas usam sua chave de API e veem apenas a fatia do mercado do seu plano.

Abertas — sem chave de API

Descoberta. Elas respondem antes de você entrar, para que um assistente possa aprender o vocabulário primeiro.

Com chave — chave de API necessária

Análise. Sua chave entrega ao modelo a fatia do mercado do seu plano; ela não pode ampliá-la ou removê-la.

Quão atualizados são os dados

As ferramentas diárias servem apenas dias UTC completos — um dia fica disponível somente após fechar, e o dia em andamento nunca é servido. Deixe o dia de fora ou passe latest e a ferramenta resolve para o último dia completo, informando na resposta quando fez a substituição; peça um dia antes ou depois do intervalo coberto e você recebe um erro explícito nomeando o intervalo, em vez de zeros silenciosos.

live_market é a única ferramenta agora — preço, funding e open interest no momento em que você pergunta. Cada resposta com chave informa o dia que cobre, o escopo de mercado que classificou e quantas moedas foram usadas nas estatísticas.

Classificações e filtros são calculados dentro das moedas que você pode ver, então precisam de uma fatia ampla o suficiente para serem significativos — uma fatia de uma única moeda é recusada em vez de retornar um percentil vazio.

Campos

Nomes de campos, significados e unidades não são algo que você memoriza: chame list_fields (ou peça o vocabulário em linguagem natural) e o modelo recebe todas as colunas que as ferramentas de consulta aceitam, cada uma com um significado em inglês simples e sua unidade. A descoberta é gratuita — passe esses nomes diretamente para columns, uma condição de filtro, ou order_by.

Exemplos de prompts

Depois de conectado, use-o em linguagem natural — cada pergunta mapeia para uma ferramenta. Algumas coisas para experimentar: