AI 트레이딩 분석기 개발 가이드: LunarCrush MCP + Remix + Gemini

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발

대상자

- 대상: React/TypeScript 기초를 가진 초보~중급 개발자

- 난이도: Node.js 18+ 설치, API 키 발급, Remix 프레임워크 사용 가능

- 도움: AI 트레이딩 앱 개발, MCP 통합, 실시간 데이터 처리 기술 습득

핵심 요약

• MCP 통합: @modelcontextprotocol/sdk를 사용해 Google Gemini AI와 LunarCrush 데이터 소스 간 보안 연결
• AI 오케스트레이션: Gemini가 @google/generative-ai를 통해 다중 데이터 소스를 자동 조합하여 트레이딩 추천 생성
• 실시간 분석: recharts로 구성된 CryptoChart.tsx를 통해 6단계 AI 파이프라인으로 실시간 가격 데이터 시각화

섹션별 세부 요약

1. MCP의 혁신적 접근

• 전통적 API 문제점: 다중 엔드포인트 조절, 오류 처리, 데이터 포맷팅 복잡성
• MCP의 장점: AI 모델과 데이터 소스 간 표준화된 연결 가능, 수동 코드 작성 대체
• 보안성: MCP 통합 시 @modelcontextprotocol/sdk 사용으로 데이터 유출 방지

2. 프로젝트 설정 및 의존성 설치

• 환경 구성: npx create-remix@latest로 프로젝트 생성, @google/generative-ai 및 recharts 설치
• API 키 준비:

- LunarCrush: https://lunarcrush.com에서 API 키 생성

- Google Gemini: aistudio.google.com에서 AIza... 형식의 API 키 발급

• 환경 변수 설정: .env.local 파일에 LUNARCRUSH_API_KEY 및 GOOGLE_GEMINI_API_KEY 저장

3. 주요 컴포넌트 구현

• CryptoChart.tsx:

- recharts 라이브러리 사용

- LineChart로 가격 데이터 시각화, formatDate 및 formatPrice 헬퍼 함수 포함

- chart_data 배열로 date와 close 가격 데이터 매핑

• useMcpServer 훅:

- useMcp 훅을 통해 MCP 서버 연결 상태(state) 및 도구(tools) 관리

- callTool 함수로 MCP 서버에 도구 실행 요청

4. 실행 및 배포

• 로컬 실행: npm install 후 npm run dev로 개발 서버 구동
• 라이브 예시: View the deployed version 링크를 통해 배포된 앱 확인 가능
• 추가 팁: @types/node 설치 및 clsx, tailwind-merge 라이브러리 사용 권장

결론

• 핵심 팁: @google/generative-ai와 @modelcontextprotocol/sdk 통합을 통해 AI 트레이딩 분석기 구현 가능
• 코드 예시: CryptoChart.tsx에서 recharts를 사용한 실시간 차트 구현
• 실무 적용: MCP를 활용한 AI 오케스트레이션으로 수작업 코드 대체, 트레이딩 분석 시간 절감