ledgerfc

Grounded sports predictions plus European soccer and tennis arbitrage data for AI agents.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

B
설명 품질
78%
스키마 완전성
77%
이름 품질
98%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (5)

  • LOWTool 'get_arbs' description lacks action verbget_arbs에서
  • LOWTool 'get_leaderboard' description lacks action verbget_leaderboard에서
  • LOWTool 'place_bet' description lacks action verbplace_bet에서
  • LOWTool 'get_balance' description lacks action verbget_balance에서
  • LOWTool 'get_bet' description lacks action verbget_bet에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~1,020토큰 (도구 정의)
~632 B일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.80%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "ledgerfc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@inbin/ledgerfc-mcp"
      ]
    }
  }
}

실행 가능한 패키지

npm@inbin/ledgerfc-mcp0.3.0stdio

원격 엔드포인트

https://mcp.ledgerfc.com/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (13)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢get_track_record

Honest settled record + high-confidence subset + CLV.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}
🟢get_predictions(league, limit)

Upcoming predictions with probabilities and model-vs-market edge.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "league": {
      "type": "string",
      "description": "Filter to one league code, e.g. EPL."
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "default": 10,
      "description": "Max predictions to return."
    }
  },
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}
🟢get_arbs(api_key, within_seconds, live_rescan)

PRO: recently detected live arbitrage opportunities. Needs a Pro key, via an Authorization: Bearer header (preferred) or the api_key argument.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "api_key": {
      "type": "string",
      "description": "Optional Pro API key (get one with /key in the Ledger FC Telegram bot). Preferred instead: send it as an Authorization: Bearer header, so it never enters the conversation."
    },
    "within_seconds": {
      "type": "integer",
      "default": 180,
      "description": "Look-back window in seconds. Default is tight because arbs die fast; widen only for a historical view."
    },
    "live_rescan": {
      "type": "boolean",
      "default": false,
      "description": "If true, fetch fresh odds NOW and return current arbs (age ~0) instead of logged ones. Rate-limited (costs API credits). Falls back to logged arbs if unavailable."
    }
  },
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}
🟢get_value_bets(api_key)

PRO: upcoming picks with positive model-vs-market edge. Needs a Pro key, via an Authorization: Bearer header (preferred) or the api_key argument.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "api_key": {
      "type": "string",
      "description": "Optional Pro API key (get one with /key in the Ledger FC Telegram bot). Preferred instead: send it as an Authorization: Bearer header, so it never enters the conversation."
    }
  },
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}
🟢search(query)

Search upcoming match predictions. Returns {id,title,url} results; use fetch(id) for the full prediction.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "Team or league to search upcoming predictions for."
    }
  },
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}
🟢fetch(id)

Fetch the full prediction document for a search result id.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": {
      "type": "string",
      "description": "A result id from search, e.g. pred:123."
    }
  },
  "required": [
    "id"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟡submit_prediction(contributor_id, match_id, p_home, p_draw, p_away)

Submit a prediction to be scored by CLV (shadow/points).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "contributor_id": {
      "type": "string"
    },
    "match_id": {
      "type": "integer"
    },
    "p_home": {
      "type": "number"
    },
    "p_draw": {
      "type": "number"
    },
    "p_away": {
      "type": "number"
    }
  },
  "required": [
    "contributor_id",
    "match_id",
    "p_home",
    "p_draw",
    "p_away"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢get_leaderboard

Contributors ranked by CLV (reputation points, not cash).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}
🟢get_contributor_score(contributor_id)

A contributor's CLV record.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "contributor_id": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "contributor_id"
  ],
  "additionalProperties": false
}
⚪place_bet(agent_id, match_id, side, stake_points)

Place a paper bet against our agent's prediction (points only).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "type": "string"
    },
    "match_id": {
      "type": "integer"
    },
    "side": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "H",
        "D",
        "A"
      ]
    },
    "stake_points": {
      "type": "number",
      "description": "Paper points to stake (min 1)."
    }
  },
  "required": [
    "agent_id",
    "match_id",
    "side",
    "stake_points"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢get_balance(agent_id)

Your paper-points balance (not cash).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "agent_id"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢get_my_bets(agent_id)

Your paper bets, newest first.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "agent_id"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢get_bet(bet_id)

One paper bet by id.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "bet_id": {
      "type": "integer"
    }
  },
  "required": [
    "bet_id"
  ],
  "additionalProperties": false
}

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