Hyperliquid Cross-Sectional Analytics — Funding, Positioning & Flow

Tessera turns the whole Hyperliquid perp universe into a single cross-section you can query.

От сообществаРаботаетНужен API-ключГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Get Universe: The coverage picture: the last complete day, how many markets are in the universe for a scope, how much history sits behind them, and how densely it is populated. A compact SUMMARY by de
  • Query Cross Section: Rank the whole market on ONE completed day: pick columns, an order_by field and top_n. Answers 'top markets by funding / open interest / returns on the latest day' and 'what perce
  • Screen Universe: Screen the whole market on ONE completed day with several conditions ANDed together. Conditions use op >, <, >=, <=, between, top_pct or bottom_pct; top_pct/bottom_pct are deciles of

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Нужен API-ключ из настроек сервиса

Tessera turns the whole Hyperliquid perp universe into a single cross-section you can query. The hosted MCP server answers the questions a raw-data pipe can't: which markets are crowded, who is paying the most funding, how far one market's funding has diverged from ETH, what open interest and positioning look like across every market on the last completed day, and what the live market is doing right now. Nine tools — four ranking/screening tools, a series tool for one market, a coverage tool, the catalog/dictionary trio, and a live market read — over a completed-day rollup built from the venue's own trade feed. Rows and full history stay on the REST API: three Parquet datasets (order-flow-enriched 1-minute OHLCV, hourly funding, hourly positioning) partitioned per coin-month, downloadable with a key. Free keys work end to end; Pro removes the history and coverage limits.

Как подключить

Как подключить Hyperliquid Cross-Sectional Analytics — Funding, Positioning & Flow к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://hyperliquid-data--tessera-analytics.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить Hyperliquid Cross-Sectional Analytics — Funding, Positioning & Flow к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://hyperliquid-data--tessera-analytics.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить Hyperliquid Cross-Sectional Analytics — Funding, Positioning & Flow к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://hyperliquid-data--tessera-analytics.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (9)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

get_universeThe coverage picture: the last complete day, how many markets are in the universe for a scope, how much history sits behind them, and how densely it is populated. A compact SUMMARY by default — pass top_n (1..50) only if you need the per-market day counts.
query_cross_sectionRank the whole market on ONE completed day: pick columns, an order_by field and top_n. Answers 'top markets by funding / open interest / returns on the latest day' and 'what percentile is BTC on open interest'. day defaults to the last complete day; scope defaults to crypto (HIP-3 markets track an underlying that closes, so their flow is not comparable); stat=percentile|zscore ranks within your visible markets; window_days recomputes the trailing-window fields; min_usd_volume_7d_avg keeps dust out of the ranking. Field names come from list_fields — never guess them, they are snake_case compound names; for a cut ('top decile by X') use screen_universe.
screen_universeScreen the whole market on ONE completed day with several conditions ANDed together. Conditions use op >, <, >=, <=, between, top_pct or bottom_pct; top_pct/bottom_pct are deciles of the markets you can see. Answers 'top-decile funding with bottom-decile open-interest change' and 'open interest rising faster than volume'. A market that does not report a field never satisfies a condition on it.
list_datasetsList the downloadable datasets: one-line summary, the plan required, and the month range available. Open — no key needed. Then use describe_dataset for one dataset's columns, or list_fields for the fields the query tools accept.
describe_datasetThe full dictionary for ONE downloadable dataset: description plus every column's type, nullability and plain-English meaning. Pass a name from list_datasets. Open — no key needed. For the fields the query tools accept, use list_fields.
list_fieldsEvery field the query tools accept, each with its meaning, unit and whether it can be missing. Open — no key needed. Call this before query_cross_section, screen_universe or query_series. Percentile, z-score and the top_pct/bottom_pct conditions rank within the markets your plan can see, so they need a wide slice.
funding_divergenceRank markets by how far their funding has diverged from a benchmark (default ETH) over a trailing window. metric=rate compares mean daily funding; metric=cum_funding_spread compares funding accumulated over the window. Returns the most diverged in each direction. Markets with no funding reading are excluded from both lists. Descriptive only.
live_marketWhat is happening right now: mark price, current hourly funding, open interest, 24-hour traded notional and premium for up to 25 markets, taken straight from the venue's public API and stamped with the moment it was read. Use this for 'now' questions; the daily tools answer completed days only.
query_seriesThe daily series for one market or a few (max 10): one row per market per day over a trailing window, oldest first. Answers 'is this move backed by real flow' and 'how has positioning built up'. ending_day defaults to the last complete day. The whole answer is capped, so markets times window_days must stay inside the row cap; the response states the window it used.