Original en inglés: https://argusic.com/subject/tickdb-unified-realtime-marketdata-api
tickdb-unified-realtime-marketdata-api
TickDB: AI-native real time stock API and market data API for US/HK/CN stocks, forex, futures, crypto, indices and commodities. Skill, CLI, MCP, REST API and WebSocket. AI 原生实时股票 API 与金融行情数据 API，覆盖美股、港股、A股、外汇、期货、指数、大宗商品、加密货币。
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 37b2d3c13034
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, cli tool, commodities, financial analysis, financial data, forex, futures e indices.
tickdb-unified-realtime-marketdata-api funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
TickDB MCP server installs from source, all 49 unit tests pass, server starts on port 8000 with 13 MCP tools registered and responds correctly to MCP Streamable HTTP requests.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- mcp package resolved to v2.3.0 which broke FastMCP import1 minuto
- externally-managed-environment blocked pip install
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 2 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest tests/ -v ran 49 passed; server started in HTTP mode returned 200 on POST /mcp with initialize; tools/list returned 13 tools via SSE; examples/server_demo.py completed all steps
- Tokens de modelo usados
- 176.053
- Commit exacto probado
- 37b2d3c13034
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
| `mcp` resolved to v2.3.0 which renamed FastMCP to MCPServer | Pinned `mcp[cli]>=1.9.0,<2.0.0` in … **All 49 unit tests pass.** The MCP server boots on HTTP, responds with `200 OK` to valid MCP initi… tokens used 176,053 Everything is working. Let me compile the final report. ## Summary **Initial errors and fixes:** | Error | Fix | Time | |-------|-----|------| | Externally-managed Python environment blocked pip | Created a venv via `python3 -m venv .venv` | … | `mcp` resolved to v2.3.0 which renamed FastMCP to MCPServer | Pinned `mcp[cli]>=1.9.0,<2.0.0` in … **All 49 unit tests pass.** The MCP server boots on HTTP, responds with `200 OK` to valid MCP initi…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 2 minutos, más rápido que la mediana de los 26 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 27 proyectos de ai-tools que Argusic ha instalado y cronometrado, tickdb-unified-realtime-marketdata-api fue el 5.º más rápido en llegar a funcionar, y 17 de 27 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 2 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
ai-agentscli-toolcommoditiesfinancial-analysisfinancial-dataforexfuturesindicesmarket-datamcporder-bookreal-timerest-apiskillstock-apistock-datastock-marketstockstick-datawebsocket
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/tickdb-unified-realtime-marketdata-api)Preguntas
- ¿Funciona tickdb-unified-realtime-marketdata-api?
- Sí. tickdb-unified-realtime-marketdata-api funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic tickdb-unified-realtime-marketdata-api?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 37b2d3c13034. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar tickdb-unified-realtime-marketdata-api?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda tickdb-unified-realtime-marketdata-api en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita tickdb-unified-realtime-marketdata-api una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar tickdb-unified-realtime-marketdata-api?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara tickdb-unified-realtime-marketdata-api con las alternativas?
- De los 27 proyectos de ai-tools que Argusic ha instalado y cronometrado, tickdb-unified-realtime-marketdata-api fue el 5.º más rápido en llegar a funcionar, y 17 de 27 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de tickdb-unified-realtime-marketdata-api?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.