为每个 AI 智能体准备好可直接粘贴的配置。

api.bytnode.com/mcpinitialize已连接tools/list11 个工具X-API-KEY

你的 API 密钥

它只留在本页面：用于填写下面的代码块，从不发送，也不保存。获取免费密钥

Claude Desktop

API 密钥或 OAuth 登录

无需密钥（推荐）：在 Claude Desktop 中打开 Customize → Connectors → Add custom connector，粘贴此地址并登录你的 BytNode 账户。
MCP 服务器地址
```
https://api.bytnode.com/mcp
```

使用 API 密钥：打开 Settings → Developer → Edit config，把下面内容粘贴到 claude_desktop_config.json，然后重启 Claude Desktop。该文件只能启动本地服务器，因此通过 mcp-remote 桥接，需要 Node.js 18 或更高版本。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "bytnode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "mcp-remote@latest", "https://api.bytnode.com/mcp",
        "--header", "X-API-KEY:${BYTNODE_API_KEY}",
        "--transport", "http-only"
      ],
      "env": { "BYTNODE_API_KEY": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

claude.ai

无需密钥：OAuth 登录

在 claude.ai 上打开 Customize → Connectors → Add custom connector，命名为 BytNode，粘贴此地址，然后登录你的 BytNode 账户。无需粘贴密钥：该连接器在 Claude Desktop 和移动端同样可用。
MCP 服务器地址
```
https://api.bytnode.com/mcp
```
在 Team 或 Enterprise 方案中，由所有者在 Organization settings → Connectors 中为所有人添加一次。

ChatGPT

无需密钥：OAuth 登录

ChatGPT 无法发送 API 密钥，因此通过 OAuth 连接。在 ChatGPT 的应用设置中开启开发者模式，然后用此地址添加自定义 MCP 服务器，并选择 OAuth。
MCP 服务器地址
```
https://api.bytnode.com/mcp
```
ChatGPT 会打开 BytNode 登录页面：授权访问后，十一个工具就会出现在你的对话中。开发者模式是否可用取决于你的 ChatGPT 方案。

Claude Code

API 密钥或 OAuth 登录

在终端中运行。--scope user 让 BytNode 在你的所有项目中可用：

终端

claude mcp add --transport http --scope user bytnode https://api.bytnode.com/mcp --header "X-API-KEY: YOUR_API_KEY"

无需密钥：只添加服务器，然后在 Claude Code 中输入 /mcp 登录 BytNode。
终端
```
claude mcp add --transport http --scope user bytnode https://api.bytnode.com/mcp
```

用于共享仓库：把这个 .mcp.json 提交到项目根目录。每位开发者把密钥放在环境变量 BYTNODE_API_KEY 中，绝不写进文件。

.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "bytnode": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
      "headers": { "X-API-KEY": "${BYTNODE_API_KEY}" }
    }
  }
}

Cursor

API 密钥

编辑 ~/.cursor/mcp.json（所有项目）或 .cursor/mcp.json（当前项目）：

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "bytnode": {
      "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
      "headers": { "X-API-KEY": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

BytNode 会带着十一个工具出现在 MCP 列表中。不要把该文件提交到 git：里面有你的密钥。

Codex

API 密钥或 OAuth 登录

把这张表加入 ~/.codex/config.toml，或可信项目中的 .codex/config.toml。CLI、IDE 扩展和桌面应用共用它：
~/.codex/config.toml
```
[mcp_servers.bytnode]
url = "https://api.bytnode.com/mcp"
http_headers = { "X-API-KEY" = "YOUR_API_KEY" }
```
无需密钥：注册地址，然后在打开的浏览器中登录 BytNode：
终端
```
codex mcp add bytnode --url https://api.bytnode.com/mcp
```
终端
```
codex mcp login bytnode
```

VS Code (GitHub Copilot)

API 密钥

对于 GitHub Copilot 的智能体模式，一条命令即可把服务器加入你的 VS Code 配置：

终端

code --add-mcp '{"name":"bytnode","type":"http","url":"https://api.bytnode.com/mcp","headers":{"X-API-KEY":"YOUR_API_KEY"}}'

用于工作区：提交 .vscode/mcp.json。VS Code 会在第一次使用时向每位开发者询问密钥，密钥不会进入仓库：

.vscode/mcp.json

{
  "inputs": [
    { "type": "promptString", "id": "bytnode-key", "description": "BytNode API key", "password": true }
  ],
  "servers": {
    "bytnode": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
      "headers": { "X-API-KEY": "${input:bytnode-key}" }
    }
  }
}

Windsurf (Devin)

API 密钥

Windsurf 现已更名为 Devin Desktop。打开 ~/.config/devin/mcp_config.json（Windows 上为 %AppData%\devin\mcp_config.json）并添加 BytNode：
~/.config/devin/mcp_config.json
```
{
  "mcpServers": {
    "bytnode": {
      "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
      "headers": { "X-API-KEY": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}
```

Gemini CLI

API 密钥

在终端中运行。-s user 会把 BytNode 加入你的所有项目：

终端

gemini mcp add -s user --transport http -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY" bytnode https://api.bytnode.com/mcp

或者编辑 ~/.gemini/settings.json。Streamable HTTP 使用的键是 httpUrl，而不是 url：

~/.gemini/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "bytnode": {
      "httpUrl": "https://api.bytnode.com/mcp",
      "headers": { "X-API-KEY": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

n8n

API 密钥

在你的工作流中打开 AI Agent 节点并添加一个工具：MCP Client Tool（n8n 1.104 或更高版本）。
Endpoint：
MCP 服务器地址
```
https://api.bytnode.com/mcp
```
Server Transport：HTTP Streamable。Authentication：Header Auth，新建一个凭据：先填 Name，再填 Value：
Name
```
X-API-KEY
```
Value
```
YOUR_API_KEY
```
Tools to Include：All。你的 AI 智能体现在每次运行都能调用 BytNode。

LangChain

API 密钥

安装 LangChain 及其 MCP 适配器，然后把密钥放入环境变量：
终端
```
pip install langchain langchain-anthropic langchain-mcp-adapters
```
终端
```
export BYTNODE_API_KEY=YOUR_API_KEY
```

加载十一个工具并交给 LangChain 智能体。任何聊天模型都可以；这里使用 Claude：

Python

import asyncio, os
from langchain.agents import create_agent
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

async def main():
    client = MultiServerMCPClient({
        "bytnode": {
            "transport": "streamable_http",
            "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
            "headers": {"X-API-KEY": os.environ["BYTNODE_API_KEY"]},
        }
    })
    tools = await client.get_tools()
    agent = create_agent("anthropic:claude-opus-5-5", tools)
    result = await agent.ainvoke(
        {"messages": [{"role": "user", "content": "Top 5 pairs by open interest?"}]}
    )
    print(result["messages"][-1].content)

asyncio.run(main())

OpenAI Agents SDK

API 密钥

安装 OpenAI Agents SDK，然后把密钥放入环境变量：
终端
```
pip install openai-agents
```
终端
```
export BYTNODE_API_KEY=YOUR_API_KEY
```

把 BytNode 作为 Streamable HTTP MCP 服务器接到智能体上：

Python

import asyncio, os
from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStreamableHttp

async def main():
    async with MCPServerStreamableHttp(
        name="bytnode",
        params={
            "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
            "headers": {"X-API-KEY": os.environ["BYTNODE_API_KEY"]},
        },
        cache_tools_list=True,
    ) as bytnode:
        agent = Agent(
            name="Crypto analyst",
            instructions="Answer with BytNode live crypto market data.",
            mcp_servers=[bytnode],
        )
        result = await Runner.run(agent, "What is the BTC funding rate now?")
        print(result.final_output)

asyncio.run(main())

Claude API

API 密钥

安装 Anthropic SDK，然后把 BytNode 密钥放入环境变量：
终端
```
pip install anthropic
```
终端
```
export BYTNODE_API_KEY=YOUR_API_KEY
```

Messages API 会自行连接 MCP 服务器，无需客户端代码：声明服务器及其 toolset。密钥以 Bearer 令牌发送，BytNode 接受这种方式：

Python

import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=16000,
    betas=["mcp-client-2025-11-20"],
    mcp_servers=[{
        "type": "url",
        "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
        "name": "bytnode",
        "authorization_token": os.environ["BYTNODE_API_KEY"],
    }],
    tools=[{"type": "mcp_toolset", "mcp_server_name": "bytnode"}],
    messages=[{"role": "user", "content": "Which pairs have the highest funding?"}],
)
for block in response.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

OpenAI API

API 密钥

安装 OpenAI SDK，然后把 BytNode 密钥放入环境变量：
终端
```
pip install openai
```
终端
```
export BYTNODE_API_KEY=YOUR_API_KEY
```

Responses API 会替你调用远程 MCP 服务器：把 BytNode 声明为 mcp 工具：

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    tools=[{
        "type": "mcp",
        "server_label": "bytnode",
        "server_url": "https://api.bytnode.com/mcp",
        "headers": {"X-API-KEY": os.environ["BYTNODE_API_KEY"]},
        "require_approval": "never",
    }],
    input="Which pairs have the highest funding right now?",
)
print(response.output_text)

其他任何 MCP 客户端

API 密钥或 OAuth 登录

大多数 MCP 客户端读取这个 mcpServers 对象。有些客户端省略 type，或写作 streamableHttp：请查看你的客户端文档。

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "bytnode": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
      "headers": { "X-API-KEY": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

如果你的客户端只能发送 Bearer 令牌，BytNode 会从中读取密钥：
HTTP 请求头
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
如果你的客户端支持 OAuth，只需粘贴地址并登录 BytNode：服务器会自行公布它的授权服务器。
MCP 服务器地址
```
https://api.bytnode.com/mcp
```

在终端里一条命令，或一个配置文件。

终端

$ claude mcp add --transport http --scope user bytnode https://api.bytnode.com/mcp --header "X-API-KEY: YOUR_API_KEY"

$ claude mcp add --transport http --scope user bytnode https://api.bytnode.com/mcp

$ claude mcp list

.mcp.json

1{
2  "mcpServers": {
3    "bytnode": {
4      "type": "http",
5      "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
6      "headers": { "X-API-KEY": "${BYTNODE_API_KEY}" }
7    }
8  }
9}

编程智能体用一条命令添加 BytNode。配置文件则是手动完成同样的事，原样粘贴即可。

你的编程智能体

一条命令即可把 BytNode 加入所有项目。无需密钥时，在 Claude Code 中输入 /mcp 登录。

阅读 MCP 文档获取免费 API 密钥

无需密钥，一次 OAuth 登录。

ChatGPT、claude.ai 和 Claude Desktop 只需地址即可连接。你登录 BytNode：密钥从不离开你的账户。

你的 AI 应用

在应用设置中开启开发者模式，用此地址添加 MCP 服务器并选择 OAuth。

https://api.bytnode.com/mcp

阅读 MCP 文档获取免费 API 密钥

ChatGPT

添加连接器名称BytNode远程 MCP 服务器地址https://api.bytnode.com/mcp添加

在智能体代码里，几行就够了。

agent.py

1import asyncio, os
2from langchain.agents import create_agent
3from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
4
5async def main():
6    client = MultiServerMCPClient({
7        "bytnode": {
8            "transport": "streamable_http",
9            "url": "https://api.bytnode.com/mcp",
10            "headers": {"X-API-KEY": os.environ["BYTNODE_API_KEY"]},
11        }
12    })
13    tools = await client.get_tools()
14    agent = create_agent("anthropic:claude-opus-5-5", tools)
15    result = await agent.ainvoke(
16        {"messages": [{"role": "user", "content": "Top 5 pairs by open interest?"}]}
17    )
18    print(result["messages"][-1].content)
19
20asyncio.run(main())

终端

$ pip install langchain langchain-anthropic langchain-mcp-adapters

$ export BYTNODE_API_KEY=YOUR_API_KEY

智能体框架和 LLM API 从地址加载十一个工具。密钥保存在 BYTNODE_API_KEY 中，从不写进代码。

你的框架或 API

MultiServerMCPClient 加载十一个工具，并交给任意 LangChain 智能体。

阅读 MCP 文档获取免费 API 密钥

十一个工具，在智能体调用前先检查。

你的 AI 智能体从 tools/list 得到的内容。全部只读且幂等：每个工具一个目标，参数处处相同，对 LLM 来说工具调用很简单。

tools/listget_pair_brief

交易对概览

只读

一次调用获取交易对状态，格式始终相同：价格与涨跌、下一次资金费率、基差、持仓量、CVD 以及过去 24 小时的爆仓。

调用示例

tools/call

get_pair_brief(symbol="BTCUSDT")

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

交易对数据

只读

一个或最多十个交易对的 K 线、成交、订单簿、订单流、持仓量、资金费率、基差和爆仓，可取当前值或指定时间段。

调用示例

tools/call

get_pair_data(symbol="ETHUSDT", fields=["basis", "cvd"], last="12h")

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

交易对排行

只读

按一个指标（如持仓量、成交量或资金费率）为所有交易对排名，只消耗一次配额请求。

调用示例

tools/call

rank_pairs(metric="oi_usd", limit=5)

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

技术指标

只读

按需计算十九种指标，从 RSI、MACD 到 ADX，支持一到十个交易对：LLM 无需自己计算。

调用示例

tools/call

get_market_indicators(symbol="BTCUSDT", timeframe="1h", indicators=[{"id": "rsi_14", "type": "rsi", "period": 14}])

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

期权与现货 ETF

只读

按到期日查看持仓量、看跌/看涨比、隐含波动率、最大痛点、希腊值和按行权价分布的持仓，以及现货 ETF 的 SEC 申报。

调用示例

tools/call

get_options_data(asset="BTC", fields=["options_summary"], expiries=True)

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

整体市场

只读

总市值与成交量、BTC 和 ETH 市占率、两个恐惧与贪婪指数、山寨季指数，以及 CMC20 和 CMC100 指数。

调用示例

tools/call

get_market_overview(fields=["fear_greed", "global_market"])

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

链上数据

只读

比特币和以太坊链上数据：内存池、手续费、挖矿、MVRV、NVT、活跃地址、gas、质押、供应和 DeFi。

调用示例

tools/call

get_onchain_data(fields=["btc_mvrv", "eth_staking"])

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

宏观

只读

美国及全球宏观：FRED 序列、日内品种、净流动性、加密与宏观的相关性，以及风险评分。

调用示例

tools/call

get_macro_data(series="DGS10", fields=["macro"])

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

字段定义

只读

字段返回什么、每一列的单位和每个标签的阈值，让 AI 智能体正确读懂数字。免费。

调用示例

tools/call

describe_fields(fields=["fear_greed_cmc"])

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

方案与服务

只读

你的方案、历史深度和剩余配额、可用交易对、数据新鲜度以及各类目录。免费。

调用示例

tools/call

get_system_info(include=["symbols", "freshness"])

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

读取剩余部分

只读

过长的响应会被截断以适应 LLM 的上下文：read_export 可在一小时内分页读取完整数据，不消耗配额。

调用示例

tools/call

read_export(export_id="…", key="cvd@15m", offset=200)

十一个工具的每个参数、字段和响应，附完整的 Python 客户端。 MCP 参考

你的 AI 智能体需要知道的。

连接: 一个地址，Streamable HTTP。密钥放在 X-API-KEY 中；对于只能发送令牌的客户端，可放在 Authorization: Bearer 之后。无法发送请求头的应用通过 OAuth 登录：访问令牌有效期一小时，会自动续期。
单位与时间: _pct 是百分比（58.5 表示 58.5%），_ratio 是比例（0.585）。时间采用 ISO 8601、UTC；每行以其时间桶的起点标注，从新到旧排列。describe_fields 免费提供每个单位。
当前值或历史: 不指定窗口时，工具返回当前值。last（例如 48h），或 since_ms 和 until_ms，返回历史数据，只含已收盘的时间桶。
方案与限制: 所有方案都能连接，并读取各自包含的数据：get_system_info 会告诉 AI 智能体是哪些。超出方案时，工具返回 403，并附 plan_family 或 history_depth。
响应大小: 默认每个响应约 6,000 个 token，使用 max_tokens 最多 16,000。更长的序列保留最新的行；read_export 可在一小时内分页读取其余部分，不消耗配额。
错误: 调用失败时返回 isError，附错误码、消息，通常还有 hint；wrong_tool 会指出正确的工具。遇到 429 时，等待 retry_after_s 秒后再调用。

完整 MCP 文档

然后，让你的 AI 智能体提问。

一个免费密钥即可连接本页所有客户端，无需银行卡。再加上 skills，你的 AI 智能体还会知道该调用哪个工具、如何读懂结果。

获取免费 API 密钥 AI 智能体 skills

为每个 AI 智能体准备好可直接粘贴的配置。

在终端里一条命令， 或一个配置文件。

无需密钥， 一次 OAuth 登录。

在智能体代码里， 几行就够了。

然后，让你的 AI 智能体提问。

在终端里一条命令，或一个配置文件。

无需密钥，一次 OAuth 登录。

在智能体代码里，几行就够了。