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OpenQFR

Search machine-readable quantitative strategy failure evidence before repeating failed research.

我該用這個嗎

品質與安全性

B
說明品質
100%
結構描述完整度
60%
命名品質
80%
汙染風險
100%
權限相符程度
100%
協定合規性
100%

根據工具定義與協定合規性的自動化分析。

上下文成本

~196Token（工具定義）
~458 B典型回應大小
極小的注意力影響（128k 上下文的 0.15%）

這是每次將伺服器的工具載入模型上下文時所消耗的約略 token 數量。數量越高，可用於其他工作的注意力就越少。

安裝

一鍵安裝

將以下內容加入你的 `claude_desktop_config.json` 檔案：

{
  "mcpServers": {
    "openqfr": {
      "url": "https://openqfr.dev/mcp"
    }
  }
}

遠端端點

https://openqfr.dev/mcpstreamable-http

它能做什麼

工具清單

工具（3）

🟢 唯讀🟡 寫入🔴 刪除⚪ 未知
🟢qfr_search(failure_code, generation, limit, symbol)

Search public quantitative strategy failure evidence before running a similar backtest.

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "failure_code": {
      "maxLength": 64,
      "type": "string"
    },
    "generation": {
      "maxLength": 64,
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "maximum": 20,
      "minimum": 1,
      "type": "integer"
    },
    "symbol": {
      "maxLength": 32,
      "type": "string"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}
🟢qfr_get(record_id)

Retrieve one public QFR record by record ID.

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "record_id": {
      "pattern": "^qfr:[0-9a-f]{24}$",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "record_id"
  ],
  "additionalProperties": false
}
⚪qfr_stats

Return public record counts and the QFR schema version.

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "additionalProperties": false
}

社群

為此伺服器評分

證據

近期觀測

已驗證未記錄版本3 個工具