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Crie um fluxo de trabalho de pesquisa baseado em notícias com o MCP da Cryptohopper

Aprenda a criar um fluxo de pesquisa de notícias cripto com o MCP da Cryptohopper — identifique tokens, puxe dados de mercado e veja se o mercado está reagindo.

Escrito por Isaac

Pré-requisitos

  • Cryptohopper MCP configurado em um cliente MCP — veja a visão geral da configuração.

  • Tier Explorer ou superior para análise de tendências baseada em candles por token mencionado. Versões apenas de ticker rodam no Pioneer — veja tiers de assinatura.

  • Uma fonte de notícias — um artigo colado manualmente, um feed RSS, uma API de notícias ou um canal do Telegram/Discord que você monitora.


Passos de configuração

  1. Comece com o fluxo de colagem manual
    É a maneira mais rápida de ajustar o prompt antes de automatizar qualquer coisa. Abra seu cliente MCP, cole um artigo e use o prompt abaixo.

    Aqui está um artigo de notícias: [cole o artigo aqui]

    Usando o Cryptohopper MCP, para cada token de cripto mencionado por símbolo de ticker:

    1. Pegue o ticker atual da Binance.
    2. Pegue os últimos 100 candles de 4h.
    3. Produza uma análise de um parágrafo que responda:
    - O token está em tendência de alta, baixa ou lateralizado?
    - O volume de 24h está incomum comparado ao volume dos candles recentes?
    - A ação do preço atual é consistente com o que o
    artigo está alegando?

    No final, me diga quais (se houver) dos tokens mencionados parecem estar tendo uma reação ativa do mercado a este artigo, versus já precificados, versus ignorados.

    Se um ticker for ambíguo (ex: nome de um projeto que pode se referir a múltiplos tokens), sinalize e pergunte em vez de adivinhar.

  2. Revise a primeira execução

    Verifique: o agente identificou todos os tokens mencionados ou perdeu alguns? Ele confundiu algum ticker? O veredito da reação do mercado é defensável com base nos dados?

  3. Refine o prompt com base no que falhou

    Adições comuns: "Anote o timestamp de publicação do artigo e descarte qualquer reação que aconteceu antes da publicação." / "Se o artigo é uma repetição de notícias antigas, diga isso." / "Para tokens mencionados apenas de passagem, pule-os."

  4. Automatize

    Três modos de entrega em ordem de esforço: colagem manual (30 segundos por artigo); baseado em RSS (script agendado lê um feed e executa o prompt em novos itens); stream social (Twitter/X ou Telegram, mais barulhento, vale a pena para o sinal mais cedo). Veja como agendar fluxos de trabalho do MCP e como enviar relatórios para Telegram, Discord ou e-mail.

  5. Filtre a saída para reduzir ruído

    Adicione ao prompt: "Se nenhum token mostrar reação significativa do mercado, retorne um breve resumo 'nenhum sinal acionável' em vez de escrever um parágrafo para cada um."


Perfil de custo

Por artigo processado (assumindo 3–5 tokens mencionados):

Ação

Explorer

Hero

3–5 tickers

3–5 unidades

3–5 unidades

3–5 × 100 candles de 4h

~15–25 unidades

3–5 unidades

Por artigo

~20–30 unidades

~6–10 unidades

20 artigos/dia × 5 dias úteis

2.000–3.000/semana

600–1.000/semana

Confortável dentro das 30.000 chamadas/semana do Explorer. O Pioneer não pode executar a versão baseada em candles, mas suporta uma versão apenas com ticker a ~3–5 chamadas por artigo. Veja limites de taxa explicados.


Solução de problemas

O agente identifica o token errado

Tickers de cauda longa frequentemente colidem. Adicione ao prompt: "Se um ticker for ambíguo ou você não tiver alta confiança, pule-o e mencione que foi excluído." Identificações erradas produzem análises confiantes, mas incorretas — o pior tipo de falha.

Todo artigo retorna vereditos de "mercado reagindo"

O agente está se prendendo demais à moldura do artigo. Adicione: "Aplique um alto padrão para 'reagindo' — exija evidências numéricas concretas (volume > 2× baseline, movimento de preço > 1 ATR). Default para 'nenhuma reação material' a menos que os dados claramente suportem."

O artigo é antigo, mas o agente o trata como novo

Sempre passe o timestamp do artigo junto com o texto, ou faça o agente extraí-lo. Adicione: "Se o artigo for mais velho que 48 horas, concentre-se em 'o que aconteceu desde a publicação' em vez do estado atual."

A saída é muito longa para ser escaneada

Aperte a saída por token para uma frase, não um parágrafo. Expanda apenas para tokens sinalizados como reagindo ativamente. Veja o passo de filtragem de saída acima.

Tokens são mencionados com nomes de projetos, não tickers

A maioria dos modelos lida com o mapeamento corretamente, mas se você vir falhas, adicione: "Resolva também quaisquer nomes de projetos de cripto que você reconheça para seus tickers mais comuns."

Você quer entrada de mídia social, não artigos

Comece com um pequeno conjunto curado de contas ou canais e o mesmo prompt. Orce para uma taxa de falsos positivos mais alta e filtragem mais rigorosa — streams sociais são mais ricos, mas mais barulhentos do que feeds RSS.

A execução agendada dispara em cada atualização de feed, incluindo as triviais

Pré-filtre no lado do feed — pule itens mais curtos que um limite, pule itens sem nenhum token em formato de ticker, pule itens de fontes de baixo sinal. A chamada MCP é barata, mas o tempo de raciocínio do agente não é de graça.


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