Hyperliquid Market Data — OHLCV, Funding Rates & Positioning (Tessera)

Hyperliquid perp market data for LLMs: OHLCV, funding, open interest, positioning & forecasts.

От сообществаРаботаетНужен API-ключГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

    Какие данные видит

    Нужен ли аккаунт

    Нужен API-ключ из настроек сервиса

    Hyperliquid perp market data for LLMs: OHLCV, funding, open interest, positioning & forecasts.

    Как подключить

    Как подключить Hyperliquid Market Data — OHLCV, Funding Rates & Positioning (Tessera) к Claude

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

    https://tesseralytics.dev/mcp

    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 Market Data — OHLCV, Funding Rates & Positioning (Tessera) к ChatGPT

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

    https://tesseralytics.dev/mcp

    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 Market Data — OHLCV, Funding Rates & Positioning (Tessera) к Cursor

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

    https://tesseralytics.dev/mcp

    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.

    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.
    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.
    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.
    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.
    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.
    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.
    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.
    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.
    Hyperliquid Market Data — OHLCV, Funding Rates & Positioning (Tessera): подключить к Claude, ChatGPT, Cursor · Connectors.fun