Рыночная память для ИИ с опубликованными исследованиями для агентов и людей.

Версия 6.3.3 отмечает неудачные публичные вызовы инструментов как ошибки MCP, сохраняя при этом Структурированные детали восстановления. Недействительные запросы объясняют, как исправить входные данные; В устаревших версиях публикаций содержатся инструкции по перезапуску из текущего обзора. Успешные схемы ответов и прямые вызовы Python остаются совместимыми.

Пять инструментов только для чтения

| Инструмент | Ввод | Результат | [править править код] | market_state | Символ; необязательная дата | Состояние завершения сессии, исторические аналоги, диапазоны результатов, память перехода и лента | | daily_note | Факультативная дата | Опубликовано ежедневное исследование, правило отбора и расчетный счет примечаний | | research_quality | Никаких | Опубликованных калибровочных квитанций, датированных образцов и квалификаций | | search_research | Запрос; необязательный вид, ограничение и зачет | Соответствующие публикации, идентификаторы, выводы, квитанции образцов, ограничения и версии | | read_research | Идентификатор исследования; факультативный раздел, офсет и версия | Обзор или точный исходный документ с пагинацией и хэшами |

Запросы рыночного государства не требуют предварительного поиска или когортной обработки. для опубликованных

Chart Library MCP

Market memory for AI, with published research for agents and people.

Version 6.3.3 marks failed public tool calls as MCP errors while preserving their structured recovery details. Invalid requests explain how to correct the inputs; stale publication versions retain instructions to restart from the current overview. Successful response schemas and direct Python calls remain compatible.

Five read-only tools

Market-state requests need no preliminary search or cohort handle. For published research, search for an ID, then read its evidence.

Example question: “Read AAPL’s latest completed-session state. Report the historical analog ranges, sample sizes, session date and limitations.”

Omitting date uses the latest built/published session, not a real-time quote. Dates use YYYY-MM-DD. Missing or thin evidence stays missing or thin.

Connect

The primary remote endpoint is https://chartlibrary.io/mcp, using Streamable HTTP and no authentication.

For a command-based client, install or upgrade the package:

python -m pip install --upgrade chartlibrary-mcp

Then use the equivalent of this configuration in your MCP client:

{
  "mcpServers": {
    "chartlibrary": {
      "command": "chartlibrary-mcp"
    }
  }
}

No API key or server-side Python packages are required. An optional CHART_LIBRARY_API_KEY is forwarded as a Bearer token when set. An empty key does not send an Authorization header. CHART_LIBRARY_API_URL can select your own compatible endpoint; only point it at a server you trust with that key.

Python 3.10+ is required. This release uses the MCP 1.x FastMCP interface and pins mcp>=1.28.1,<2.0.0; MCP 2.x is a separate migration.

The equivalent HTTP calls

curl "https://chartlibrary.io/api/v1/state-packet?symbol=AAPL"
curl "https://chartlibrary.io/api/v1/daily"
curl "https://chartlibrary.io/api/v1/calibration"

Use only the call relevant to the question. For a historical state add &date=YYYY-MM-DD. Daily REST requests call the date parameter session.

Research workflow

search_research(query="IONQ noon", kind="casebook")
read_research(research_id="casebook:ionq-noon", section="article",
              version="FULL_VERSION_FROM_SEARCH")