crypto-feargreed-mcp 是一个 MCP 服务器，专为 AI 模型提供实时的加密货币恐惧与贪婪指数数据。它通过 Alternative.me 的 API 获取数据，并将其转化为易于集成的资源和工具，方便开发者在 MCP 客户端（如 Claude Desktop）中使用。该解决方案提供当前指数、历史数据查询以及趋势分析功能，并同时支持资源和工具两种调用方式，以兼容不同的 MCP 客户端。

通过 crypto-feargreed-mcp，AI 模型可以获取市场情绪的量化指标，从而在投资决策、风险评估等场景中做出更明智的判断。例如，AI 可以结合恐惧与贪婪指数，分析市场波动性，预测价格走势，或生成更具洞察力的报告。安装简单，只需几步即可完成配置，并能通过自然语言指令与 AI 模型交互，极大地简化了开发流程，提升了 AI 应用的智能化水平。

实时恐慌与贪婪指数

crypto-feargreed-mcp 的核心功能是提供加密货币恐慌与贪婪指数的实时数据。该指数由 Alternative.me 提供，反映了当前加密货币市场的整体情绪，数值范围从 0（极度恐慌）到 100（极度贪婪）。通过 fng://current 资源或 get_current_fng_tool() 工具，AI 模型可以立即获取当前指数值及其分类（例如，恐惧、中性、贪婪）。这使得 AI 能够理解市场情绪，并将其纳入投资决策、风险评估或内容生成中。例如，一个投资顾问 AI 可以根据当前的恐慌与贪婪指数，建议用户采取更保守或更激进的投资策略。技术上，该功能通过定期调用 Alternative.me 的 API 并缓存结果来实现，确保数据的新鲜度和响应速度。

历史数据追溯与分析

该 MCP 解决方案允许 AI 模型访问历史的恐慌与贪婪指数数据，通过 fng://history/{days} 资源或 get_historical_fng_tool(days: int) 工具，可以获取指定天数的历史数据。这对于分析市场趋势、识别周期性模式以及评估当前市场情绪的背景至关重要。例如，一个量化交易 AI 可以利用过去一年的恐慌与贪婪指数数据，训练模型来预测未来的市场波动。此外，analyze_fng_trend(days: int) 工具提供了简单的趋势分析，包括平均值和趋势方向，帮助 AI 快速理解历史数据的关键特征。技术实现上，历史数据同样来自 Alternative.me 的 API，并存储在本地数据库中，以支持快速查询和分析。

情绪解读提示词生成

为了帮助 AI 模型更好地理解恐慌与贪婪指数的含义，crypto-feargreed-mcp 提供了 interpret_fng 提示词。该提示词接受一个指数值作为输入，并生成一个指令，指示 AI 模型解释该指数值对加密货币市场（特别是比特币）的意义。例如，如果指数值为 45，提示词会生成类似“请解释这个加密货币恐慌与贪婪指数值，并说明它对加密货币市场（特别是比特币）意味着什么：45”的指令。这使得 AI 模型能够生成更具洞察力和上下文相关性的分析和建议。该功能通过预定义的提示词模板和简单的字符串格式化来实现，易于定制和扩展。

工具与资源双重支持

crypto-feargreed-mcp 同时提供资源（Resources）和工具（Tools）两种形式的功能接口。资源通过 fng:// 协议访问，而工具则通过函数调用。这种双重支持确保了与各种 MCP 客户端的兼容性，包括仅支持工具的客户端。例如，Claude Desktop 可以直接调用 get_current_fng_tool() 获取当前指数，而其他客户端可以使用 fng://current 资源。这种灵活性简化了集成过程，并提高了 MCP 解决方案的可用性。技术上，工具只是对资源的简单封装，提供了更友好的编程接口。