pineforge
AI assistants के लिए · free hosted MCP + local Docker

Claude, Cursor, या किसी भी MCP client से Pine strategies backtest करें।

Connect करने के दो तरीके: (1) free hosted endpoint — https://mcp.pineforge.dev/mcp पर Streamable HTTP, न install, न key, 100 backtests/week, पिछले 13 महीने का crypto data; (2) local Docker — अपना OHLCV लाइए, engine bundled, कुछ भी आपकी machine से बाहर नहीं जाता।

Hosted (सबसे तेज़ शुरुआत)न Docker, न install। Free — 100 backtests/week per IP। पिछले 13 पूरे महीनों का crypto OHLCV included। API-key tier (full history + ऊँची limits) unlock करने के लिए waitlist join कीजिए।Local Docker (अपना data)Docker चाहिए। अपनी CSVs के लिए एक working dir को /work पर mount कीजिए — कोई API key नहीं, engine image में ही bundled है।

Hosted (सबसे तेज़ शुरुआत)

न Docker, न install। Free — 100 backtests/week per IP। पिछले 13 पूरे महीनों का crypto OHLCV included। API-key tier (full history + ऊँची limits) unlock करने के लिए waitlist join कीजिए।

Hosted (सबसे तेज़ शुरुआत)
claude mcp add --transport http pineforge https://mcp.pineforge.dev/mcp

Local Docker (अपना data)

Docker चाहिए। अपनी CSVs के लिए एक working dir को /work पर mount कीजिए — कोई API key नहीं, engine image में ही bundled है।

Local Docker (अपना data)
docker run --rm -i -v "$PWD:/work" ghcr.io/pineforge-4pass/pineforge-codegen-mcp:latest

Privacy

Hosted: आपका Pine source backtesting के लिए mcp.pineforge.dev को भेजा जाता है; OHLCV हमारे dataset से serve होता है — कोई local file नहीं चाहिए।

आपका Pine source और OHLCV कभी आपकी machine से बाहर नहीं जाते — transpile और backtest दोनों container के अंदर offline चलते हैं। कोई API key नहीं, कुछ भी network पर नहीं जाता।

किसी भी MCP-aware client के साथ काम करता है।

Claude Desktop

अपनी claude_desktop_config.json में add करें (Settings → Developer → Edit Config)। कोई API key नहीं — engine image में ही bundled है।

Hosted (सबसे तेज़ शुरुआत)
{
  "mcpServers": {
    "pineforge": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.pineforge.dev/mcp"
    }
  }
}
Local Docker (अपना data)
{
  "mcpServers": {
    "pineforge-local": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-v", "${workspaceFolder}:/work",
        "ghcr.io/pineforge-4pass/pineforge-codegen-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

Claude Code CLI

Server को claude CLI के साथ one-shot register कीजिए:

Hosted (सबसे तेज़ शुरुआत)
claude mcp add --transport http pineforge https://mcp.pineforge.dev/mcp
Local Docker (अपना data)
claude mcp add pineforge-local \
  -- docker run --rm -i -v "$PWD:/work" ghcr.io/pineforge-4pass/pineforge-codegen-mcp:latest

Cursor

Settings → MCP → New MCP Server → ऊपर वाला Claude Desktop JSON config paste करें।

आठ tools, दो surfaces।

backtest_pine
hosted · local100/week (hosted) · free (local)

Transpile + compile + hosted data या आपकी CSV पर run। पूरी report return करता है।

fetch_ohlcv
hosted · localfree

Spot या USDT-perp OHLCV को एक backtest-ready CSV में pull करें।

binance_symbols
hosted · localfree

Binance symbols discover/validate करें (cached)। Quote, status, contract type से filter।

list_engine_params
hosted · localfree

Backtests जो भी strategy override + runtime knob लेते हैं, सबका catalog। Zero I/O।

engine_info
hosted · localfree

Engine की जानकारी दें: mode, baked-in flag, version।

join_waitlist
hostedfree

API-key tier unlock करने के लिए waitlist join कीजिए — full OHLCV history और ऊँची limits।

check_quota
hostedfree

देखें इस हफ़्ते कितने backtests बचे हैं (hosted)।

latest_news
hostedfree

Context के लिए हाल की market headlines pull करें।

Environment variables

PINEFORGE_ALLOW_ANYWHERE

Working dir से बाहर के OHLCV paths allow करें। Container image इसे 1 set कर देता है।

1
PINEFORGE_DOCKER_TIMEOUT_MS

Engine run के लिए hard kill (ms)। Default 2 minutes।

120000

Connect कीजिए + prompt करना शुरू कीजिए।

Hosted MCP को एक command में connect कीजिए — या local के लिए docker run। दोनों तरीकों में कोई API key नहीं। Hosted: 100 backtests/week free। Local: unlimited, अपना data लाइए।

Hosted MCP try कीजिए (free) →
claude mcp add --transport http pineforge https://mcp.pineforge.dev/mcp
GitHub पर Local Docker →npm पर देखें

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