TradingView MCP Bridge：把 Claude Code 接进本地 TradingView 图表的 AI 助手桥
你是否曾经在 TradingView 上一遍遍手动切换品种、周期，逐个点开指标读取数值，写完 Pine Script 还要来回复制、编译、看报错、再改？TradingView MCP Bridge 的出现，正是为了把这些重复操作交给 AI 来完成。它是一个基于 JavaScript 编写的 MCP（Model Context Protocol）服务，通过 Chrome DevTools Protocol 将 Claude Code 与你本地正在运行的 TradingView Desktop 应用连接起来，让 AI 助手真正获得你图表上的”眼睛和手”——既能读取图表状态、指标数值、Pine 绘制出的支撑阻力位，也能切换标的、注入并编译脚本、画线、设警报、进入回放模式逐步复盘。
需要先说明的是：这不是交易机器人，也不会执行真实下单，所有交互仅限于图表层面。它要求你拥有有效的 TradingView 订阅，并通过本地已安装的 Desktop 应用工作，不绕过任何付费墙或访问控制。
截至收录：
TradingView MCP Bridge项目stars数：6298
TradingView MCP Bridge项目forks数：2700
TradingView MCP Bridge项目目录截图
TradingView MCP Bridge项目核心亮点
🔒 完全本地运行，数据不出机器：项目不连接 TradingView 服务器、不修改 TradingView 文件、不拦截网络流量，只通过本地 9222 端口的 Chrome DevTools Protocol 与本地 Electron 应用通信。调试端口默认关闭，必须由你显式使用 --remote-debugging-port=9222 启用，一切都建立在这个主动步骤之上。
🧠 工具覆盖极全，84 个 MCP 工具 + 30 条 CLI 命令：从图表读取（chart_get_state、data_get_study_values、quote_get）到 Pine Script 全流程（pine_set_source → pine_smart_compile → pine_get_errors → pine_get_console → pine_save），再到多窗格布局、标签页管理、画线、警报、回放交易、UI 自动化与截图，几乎覆盖了日常看盘与脚本开发的所有动作。
📉 上下文管理极其克制：所有工具默认返回紧凑输出。Pine 线条只返回去重后的价格位而非每个线条对象，标签最多 50 条且只给文本与价格，表格直接输出预格式化行字符串。一次典型的”分析我的图表”工作流，总体上下文约 5–10KB，而不是 80KB。需要原始数据时，传 verbose: true 即可。
🛠️ CLI 与流式监控双通道：每个 MCP 工具都同时是 tv 命令行命令，输出统一为 JSON，方便用 jq 管道处理；tv stream 系列则通过轮询-差分循环把本地图表的报价、K 线、指标数值、线条、表格以 JSONL 形式推到标准输出，方便写本地监控脚本。
🧪 面向研究，而非”荐股”：项目本身提出了一个开放研究问题——LLM 智能体如何与专业交易界面交互以辅助人类决策。它关注结构化工具 API 如何桥接 LLM 与有状态的桌面金融应用、实时数据环境下的延迟与可靠性约束、模糊金融 UI 状态的理解，以及智能体在实时数据中的失效模式。
⚠️ 明确的能力边界：它不连接 TradingView 服务器或 API，不存储、传输或再分发任何行情数据，没有有效订阅和桌面应用就无法工作，不绕过任何付费墙，不执行真实交易。同时它访问的是未文档化的内部接口，TradingView 每次更新都可能导致失效，追求稳定的话建议锁定 Desktop 版本。
TradingView MCP Bridge项目快速开始
只需几步，你就能在本地跑起来。前提是：TradingView Desktop（实时数据需付费订阅）、Node.js 18+、支持 MCP 的 Claude Code 或任意终端，macOS / Windows / Linux 均可。
- 克隆并安装：
bash
git clone https://github.com/tradesdontlie/tradingview-mcp.git
cd tradingview-mcp
npm install - 以调试模式启动 TradingView Desktop：
“`bash
# macOS
./scripts/launch_tv_debug_mac.sh
# Windows
scripts\launch_tv_debug.bat
# Linux
./scripts/launch_tv_debug_linux.sh或者手动启动（关键参数就是调试端口）
/path/to/TradingView –remote-debugging-port=9222
“` - 接入 Claude Code，编辑
~/.claude/.mcp.json或项目内的.mcp.json：
json
{
"mcpServers": {
"tradingview": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/tradingview-mcp/src/server.js"]
}
}
}
把/path/to/tradingview-mcp换成你的真实路径。 - 验证连接：对 Claude 说 “Use tv_health_check to verify TradingView is connected”。
- 试试 CLI（可选，
npm link后可直接使用tv）：
bash
tv status # 检查连接
tv quote # 当前价格
tv symbol AAPL # 切换标的
tv ohlcv --summary # 价格摘要
tv screenshot -r chart # 截取图表
tv pine compile # 编译 Pine Script
tv pane layout 2x2 # 切成 4 宫格
tv stream quote | jq .close # 监控价格变化
如果你懒得手动配置，也可以把这段话直接粘进 Claude Code，让它替你完成克隆、安装、写配置和启动：
Install the TradingView MCP server. Clone https://github.com/tradesdontlie/tradingview-mcp.git, run npm install, add it to my MCP config at ~/.claude/.mcp.json, and launch TradingView with the debug port. Then verify the connection with tv_health_check.
TradingView MCP Bridge项目应用场景
场景一：Pine Script 开发与调试闭环：你可以用自然语言描述需求，让 Claude 通过 pine_set_source 注入代码、pine_smart_compile 自动编译并检测错误、pine_get_errors 读报错、pine_get_console 读 log.info() 输出，改完再编译，最后 pine_save 存到 TradingView 云端。整个迭代过程不用离开对话框。如果只想做离线静态检查，pine_analyze 和 pine_check 甚至不需要打开图表。
场景二：AI 辅助图表分析：一句话让 Claude 按决策树执行完整分析链——quote_get 取最新价、data_get_study_values 读 RSI/MACD/BB/EMA 数值、data_get_pine_lines 读支撑阻力位、data_get_pine_labels 读文字标注（比如 “PDH 24550″）、data_get_pine_tables 读会话统计表、data_get_ohlcv 拿摘要、最后 capture_screenshot 截图供视觉分析。配合 study_filter 还能精确锁定某一个指标，而不是全盘扫描。
场景三：历史回放与练习复盘：用 replay_start 跳到指定日期，replay_step 逐根 K 线推进，replay_autoplay 自动播放，replay_trade 模拟买入/卖出/平仓，replay_status 查看持仓、盈亏与日期，练完 replay_stop 回到实时行情。
场景四：多品种监控与本地脚本：pane_set_layout 2x2 搭起 4 宫格，给每个窗格设置不同标的；再用 tv stream all 或 tv stream quote | jq .close 把本地图表的行情变化以 JSONL 吐给本地监控脚本，全程不触碰 TradingView 服务器。
场景五：LLM 智能体与金融界面交互研究：对于研究者和开发者，这个项目提供了一块可复现的实验田——可以观察智能体在实时数据下的延迟表现、对模糊 UI 状态（如解读 Pine Script 输出、读取指标表格）的处理能力，以及自然语言作为图表导航与脚本开发界面的有效性。相关开放问题与发现记录在项目的 RESEARCH.md 中。
关于用户案例：该项目定位为个人、教育与研究用途的工作流自动化工具，并未公开宣传企业级采用案例。更准确的描述是——它服务于希望把 AI 助手接入自己看盘流程的个人交易者、Pine Script 开发者，以及研究人机协作金融工作流的研究人员。
TradingView MCP Bridge项目链接
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