An astronaut overseeing a futuristic data hub

Verbinden Sie Kaufman Adaptive Moving Average K mit Ihrer KI

Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Berechnen Sie adaptive Durchschnitte, die sich der Marktvolatilität anpassen.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.

Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.

Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.

Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.

Kill-Switch02

Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.

Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.

FinOps pro Nutzer03

Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.

Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.

Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.

Kuratiertes Set · 3 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-03

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 3, verfügbar über Kaufman Adaptive Moving Average.

  1. 01

    KAMA-Serie berechnen

    Berechnet die vollständige Sequenz der KAMA-Werte und Trendmetriken für einen vorgegebenen Kurssatz.

  2. 02

    Volatilitätsregime analysieren

    Bestimmt, ob sich der Markt aktuell in einer Trendphase oder einer Seitwärtsbewegung befindet, basierend auf der Effizienz der jüngsten Bewegungen.

  3. 03

    Aktuellen KAMA-Status abrufen

    Extrahiert die neuesten Trend- und Volatilitätsdaten aus einer bereits berechneten Datenreihe.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Trend Following

Use the KAMA series to stay aligned with strong price movements while ignoring minor pullbacks.

02

Volatility Filtering

Identify ranging markets to avoid entering trades during low-efficiency periods.

03

Backtesting Validation

Feed historical price data to the MCP to check how an adaptive indicator would have behaved.

04

Automated Alerting

Have your agent monitor the latest KAMA status to trigger notifications when a trend shifts.

Ein Connector, jede KI

Kaufman Adaptive Moving Average funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.

Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um Kaufman Adaptive Moving Average arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 859ms. Schnell in der Produktion.

Kaufman Adaptive Moving Average wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1040ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
652ms
Langsamster Tag
1040ms
14-Tage-Trend
Stabil0%

Verbinden Sie Ihren Client

Eine URL. Jeder Client.

Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 3 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Kaufman Adaptive Moving Average zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Kaufman Adaptive Moving Average. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

Kaufman Adaptive Moving Average Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_QeHHBMLTwx6vQSFHoSo9kqveZm5WAXFYa3h5Xtzj/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Kaufman Adaptive Moving Average capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "kaufman-adaptive-moving-average-kama-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_QeHHBMLTwx6vQSFHoSo9kqveZm5WAXFYa3h5Xtzj/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden

Geführte Einrichtung für Claude? Kaufman Adaptive Moving Average in Claude und anderen KI-Tools einrichten

Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑

Für wen

Für die Arbeit, die Kaufman Adaptive Moving Average-Nutzer abgeben.

Dieser MCP richtet sich an professionelle Akteure im Finanzsektor, die präzise technische Indikatoren benötigen.

  • 01

    Quant Trader

    Nutzer, die mathematische Modelle zur automatisierten Handelsstrategie entwickeln.

  • 02

    Technische Analysten

    Experten, die Marktrauschen minimieren und Trends zuverlässig identifizieren wollen.

  • 03

    Finanzentwickler

    Programmierer, die deterministische Engines für die Berechnung von Indikatoren integrieren.

FAQ

Fragen von Kaufman Adaptive Moving Average-Nutzern.

  • 01

    How does KAMA differ from a standard moving average?

    KAMA uses an Efficiency Ratio to change its smoothing speed. It speeds up during trends and slows down during noise.

  • 02

    What clients can I use this MCP with?

    You can use this with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 03

    Do I need to host the math engine myself?

    No, Vinkius hosts the MCP and manages everything. You just connect and use it.

  • 04

    Can this MCP identify sideways markets?

    Yes, the analyze_kama_volatility_regime capability specifically determines if a market is trending or ranging.

  • 05

    Is the calculation deterministic?

    Yes, the engine provides deterministic outputs for the KAMA values and trend metrics.

  • 06

    How does KAMA differ from a standard EMA?

    Standard EMAs use a constant smoothing factor. KAMA uses an Efficiency Ratio to change its smoothing speed based on market volatility, making it more responsive to trends and less sensitive to noise.

  • 07

    Can I get the current trend status directly?

    Yes, you can use the get_latest_kama_status capability to retrieve the current KAMA value, slope, and trend direction from a series.

  • 08

    What determines the market regime?

    The analyze_kama_volatility_regime capability determines if the market is TRENDING or RANGING by comparing the most recent Efficiency Ratio to the average ER of the series.

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