前提条件
MCPクライアントでCryptohopper MCPが設定されていること — セットアップ概要を参照してください。
記載されている各トークンについて、ローソク足ベースのトレンド分析のためにExplorerティア以上であること。ティッカーのみのバージョンはPioneerで動作します — サブスクリプションティアを参照してください。
ニュースソース — 手動で貼り付けた記事、RSSフィード、ニュースAPI、または監視しているTelegram/Discordチャンネル。
セットアップ手順
手動貼り付けワークフローから始める
何かを自動化する前に、プロンプトを微調整する最も速い方法です。MCPクライアントを開き、記事を貼り付け、以下のプロンプトを使用してください。Here's a news article: [paste article here]
Using the Cryptohopper MCP, for each crypto token mentioned by ticker symbol:
1. Pull the current ticker from Binance.
2. Pull the last 100 × 4h candles.
3. Produce a one-paragraph take that answers:
- Is the token trending up, down, or ranging?
- Is 24h volume unusual vs. recent candle volume?
- Is the current price action consistent with what the
article is claiming?
At the end, tell me which (if any) of the mentioned tokens look like the market is actively reacting to this article, vs. already priced in, vs. ignoring it.
If a ticker is ambiguous (e.g. a project name that could refer to multiple tokens), flag it and ask rather than guessing.初回実行を確認する
確認事項：エージェントは言及されたすべてのトークンを特定したか、または一部を見逃したか？ティッカーを混同していないか？市場反応の判断は、データに基づいて正当化できるか？
失敗した点に基づいてプロンプトを改良する
よくある追加事項：「記事の公開タイムスタンプに注意し、公開前に発生した反応は割引く。」/「記事が古いニュースの焼き直しである場合は、その旨を伝える。」/「通りすがりに言及されたトークンはスキップする。」
自動化する
労力の順に3つの配信モード：手動貼り付け（記事あたり30秒）、RSS駆動（スケジュールされたスクリプトがフィードを読み取り、新しいアイテムにプロンプトを実行）、ソーシャルストリーム（Twitter/XまたはTelegram、ノイズが多いが、最も早いシグナルには価値がある）。MCPワークフローのスケジュール方法とTelegram, Discord, またはメールにレポートを送信する方法を参照してください。
ノイズを減らすために出力をフィルタリングする
プロンプトに追加：「意味のある市場反応を示すトークンがない場合は、各トークンに段落を作成するのではなく、短い「アクション可能なシグナルなし」の要約を返す。」
コストプロファイル
処理された記事あたり（3〜5トークンが言及されていると仮定）：
アクション | Explorer | Hero |
3〜5ティッカー | 3〜5ユニット | 3〜5ユニット |
3〜5 × 100 4hキャンドル | 約15〜25ユニット | 3〜5ユニット |
記事あたり | 約20〜30ユニット | 約6〜10ユニット |
1日20記事 × 週5日 | 週2,000〜3,000 | 週600〜1,000 |
Explorerの週30,000コール/週の範囲内。Pioneerはキャンドルベースのバージョンを実行できませんが、ティッカーのみのバージョンを記事あたり約3〜5コールでサポートします。レート制限の説明を参照してください。
トラブルシューティング
エージェントが間違ったトークンを特定する
ロングテールのティッカーは頻繁に衝突します。プロンプトに以下を追加：「ティッカーが曖昧な場合、または確信度が高いわけでない場合は、スキップし、除外したことを言及する。」間違った特定は、自信があるように見えるが間違った分析を生み出します — 最悪の種類の失敗です。
すべての記事で「市場が反応している」という判断が返される
エージェントが記事の framing に固執しすぎている。以下を追加：「『反応している』には高い基準を適用する — 具体的な数値的証拠（ボリューム > ベースラインの2倍、価格変動 > 1 ATR）を要求する。データが明確に裏付けていない限り、『実質的な反応なし』をデフォルトとする。」
記事が古いのに、エージェントは新しいものとして扱う
常に記事のタイムスタンプをテキストと一緒に渡すか、エージェントに抽出させる。以下を追加：「記事が48時間より古い場合は、現在の状態ではなく『公開以降に何が起こったか』に焦点を当てる。」
出力が長すぎてざっと読めない
トークンごとの出力を段落ではなく、1文に絞る。積極的に反応しているとフラグ付けされたトークンのみ拡張する。上記の出力フィルタリングステップを参照。
トークンがプロジェクト名で言及され、ティッカーではない
ほとんどのモデルはマッピングを正しく処理しますが、見落としがある場合は以下を追加：「認識できる暗号プロジェクト名があれば、最も一般的なティッカーに解決する。」
記事ではなく、ソーシャルメディアの入力を求めている
少数の厳選されたアカウントまたはチャンネルと、同じプロンプトから始める。偽陽性率が高く、より厳格なフィルタリングを予算計上する — ソーシャルストリームはRSSフィードよりも豊富ですが、ノイズが多い。
スケジュールされた実行が、些細なものを含むすべてのフィード更新でトリガーされる
フィード側で事前フィルタリングを行う — しきい値より短いアイテムをスキップする、ティッカー形状のトークンが含まれていないアイテムをスキップする、低シグナルソースからのアイテムをスキップする。MCPコールは安価ですが、エージェントの推論時間にはコストがかかります。