mnemox-ai/tradememory-protocol

거래 AI를 위한 메모리 계층 — 모든 거래 결정을 SHA-256 감시 추적과 함께 기록하고 회상합니다.

설치형 도구맘대로 써도 됨 · MIT투자·금융Python난이도
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중간맛 분석

스택: Python 기반 MCP 서버 (Claude Desktop, Cursor, 독립 실행 가능) / SQLite 또는 호스팅 저장소 / REST 35개 엔드포인트 제공

난이도: 5단계 중 3단계 (설치는 쉽지만 OWM 프레임워크와 다섯 가지 메모리 층의 개념 이해 필요)

바로 쓸 수 있는가: 예. pip install 후 Claude Desktop 설정 파일에 추가하거나 python -m tradememory 실행하면 즉시 MCP 서버로 작동합니다.

데모: 기본 워크플로는 거래 전 recall_memories로 유사 거래 회상 → 거래 후 remember_trade로 결과 기록 → get_behavioral_analysis로 성과 분석입니다. 1,428개 테스트 통과, 17개 MCP 도구 제공.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • AI 거래 시스템이 매번 거래 전 유사 과거 사례를 회상하여 같은 실수를 반복하지 않도록 하는 규율 시스템 구축
  • MT5 같은 거래 플랫폼에서 자동 매매 신호가 왜 실행되거나 차단되었는지 이유를 남기고 증거를 보관하는 감시 추적
  • MiFID II, EU AI 법 등 규제 요건에 따라 모든 거래 결정을 SHA-256 체인으로 감사 기록하여 규제 당국에 제출하기

핵심 기능

다섯 가지 메모리 층을 한 번의 호출로 자동 업데이트 (기억 전 회상, 거래 후 기록)SHA-256 체인 감시 추적과 일일 머클 루트로 기록 조작 감지신뢰도 추적, 낙폭 경고, 연패 감지 같은 리스크 신호 자동 제공

대안 대비 차별점

기존 거래 봇 프레임워크나 벡터 DB와 달리 거래 특화 OWM(Outcome-Weighted Memory) 프레임워크로 인지 과학과 강화학습을 결합하며, MiFID II와 EU AI 법 준수를 기본으로 하는 감시 추적을 제공합니다.

준비물

  • Python 3.8+
  • pip
  • Claude Desktop 또는 호환 MCP 클라이언트 (선택사항)

바로 시작하기

  1. 라이브러리 설치
pip install tradememory-protocol
  1. Claude Desktop 설정 (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json 또는 Windows %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)
{
  "mcpServers": {
    "tradememory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tradememory-protocol"]
    }
  }
}

  1. Claude Desktop 재시작

  2. 소스에서 실행하려면:

git clone https://github.com/mnemox-ai/tradememory-protocol.git
cd tradememory-protocol
pip install -e .
python -m tradememory
  1. Docker로 실행:
docker compose up -d
  1. Claude 또는 다른 AI 에이전트에서 거래 기록: Claude에 "Record my AAPL long at $195 — earnings beat, institutional buying, high confidence." 입력하면 자동으로 메모리에 저장됩니다.

별 추이 · 7일

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활용성 · 따라 만들기 좋은가

따라 하기 좋음샘플 점수 50/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

⚪ 최근 활동 정보 없음 · 2026년 생성

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방법 ② 플러그인 (체험까지)

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/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
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