20분만에 LunarCrush + Google Gemini를 사용한 AI 트레이딩 에이전트 구축

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석, DevOps

대상자

- 초보자부터 중급자까지

- Next.js, TypeScript, AI 통합, 실시간 데이터 처리, 백그라운드 작업 기술 습득을 원하는 개발자

- AI 기반 트레이딩 시스템을 구축하고자 하는 투자자 및 개발자

핵심 요약

• LunarCrush API를 사용해 암호화폐의 소셜 미디어 지표 (mentions, interactions, creators 등)를 실시간으로 수집
• Google Gemini AI를 활용해 BUY/SELL/HOLD 신호와 신뢰도 점수를 생성
• Supabase PostgreSQL과 Inngest를 통해 7단계 분석 파이프라인 구현 및 실시간 모니터링 가능
• TypeScript + Next.js 기반 애플리케이션 구축, .env.local 파일에 API 키 관리

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 준비

• Node.js 18+, React/TypeScript 기초 지식, VS Code 설치 필요
• 5개 API 키 (LunarCrush, Google Gemini, Supabase, Inngest, UUID) 생성 및 등록
• npx create-next-app 명령어로 프로젝트 생성 및 Tailwind CSS, Inngest, Google Gemini SDK 설치

2. API 키 설정

• LunarCrush
• 가입 후 altRank, galaxyScore 등 소셜 지표 수집
• API 키를 .env.local 파일에 등록
• Google Gemini
• AIza... 시작하는 API 키 생성 후 등록
• Supabase
• PostgreSQL 데이터베이스 생성, anon public API Key 및 Project URL 등록
• Inngest
• Event Key 및 Signing Key 생성 후 등록

3. 데이터베이스 구성

• Supabase SQL Editor에서 trading_signals 및 analysis_jobs 테이블 생성
• JSONB 타입으로 SocialMetrics, TradingSignal 데이터 저장
• 인덱스 생성 (idx_trading_signals_symbol, idx_analysis_jobs_status 등)

4. 코드 구현

• src/lib/lunarcrush.ts
• getSocialMetrics(symbol: string) 함수로 LunarCrush API 호출
• mentions, interactions, altRank, galaxyScore 등 지표 반환
• src/lib/gemini.ts
• generateTradingSignal(symbol: string, metrics: SocialMetrics) 함수로 Gemini AI 호출
• BUY/SELL/HOLD 신호 및 confidence 점수 생성
• 트레이딩 신호는 Supabase PostgreSQL에 저장 및 실시간 대시보드 업데이트

결론

• 20분 내 AI 트레이딩 에이전트를 구축할 수 있음
• API 키 관리와 데이터베이스 구성이 핵심 단계
• GitHub에서 ai-trading-agent-mcp 프로젝트 참고 가능
• 실시간 분석 파이프라인과 AI 기반 신호 생성이 투자 전략에 실질적 도움을 줌