O que tradingview-mcp faz?
Infraestrutura de trading IA de código aberto com análise criptográfica em tempo real via TradingView MCP.
Infraestrutura de trading IA de código aberto com análise criptográfica em tempo real via TradingView MCP.
Este skill fornece infraestrutura de trading assistida por IA, baseada em código aberto, que permite análise em tempo real de criptomoedas através do protocolo Model Context Protocol (MCP) integrado ao TradingView. Desenvolvido para funcionar com agentes como Claude Code, Cursor e Codex, ele conecta o agente a feeds de dados de mercado, indicadores técnicos e sinais de trading do TradingView. O skill é útil para desenvolvedores e traders que desejam automatizar análises de mercado, gerar alertas personalizados e executar estratégias de trading diretamente no ambiente de desenvolvimento, sem depender de interfaces manuais. Sua implementação usa o MCP como ponte entre o agente de IA e os endpoints da TradingView, garantindo baixa latência e alta confiabilidade nos dados. É especialmente indicado para cenários de trading algorítmico, backtesting e monitoramento de portfólio em tempo real.
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Infraestrutura de trading IA de código aberto com análise criptográfica em tempo real via TradingView MCP.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.