Apprendre/Tutoriel 5 sur 5

Connecter ton agent au Lab (MCP)

Donner à ton agent IA le droit de backtester et de recevoir le bulletin anti-overfit, en une commande.

10 min · Prérequis : Un client MCP : Claude Code, Cursor, ou n'importe quel client qui parle Streamable HTTP.
  1. 1.Le principe

    Les IA génèrent des stratégies en masse, et la plupart sont des illusions statistiques. Le serveur MCP du Lab donne à ton agent l'outil qui manque : la vérification. Mêmes moteurs, même bulletin que l'interface, cinq outils exposés.

  2. 2.Ajoute le serveur

    Avec Claude Code : claude mcp add --transport http algolab https://api-lab.algoproof.fr/mcp

    Avec un autre client : déclare simplement l'endpoint Streamable HTTP https://api-lab.algoproof.fr/mcp

    Ce que tu dois voirLe handshake liste 5 outils : list_strategies, run_backtest, get_run, diagnose_run, get_graveyard.
  3. 3.La boucle qui compte

    Demande à ton agent de lancer run_backtest sur une stratégie, d'attendre le résultat avec get_run, puis d'appeler diagnose_run : il reçoit le bulletin anti-overfit en français, y compris quand le verdict est « à ne pas trader tel quel ».

    get_graveyard lui donne en bonus les verdicts publiés du cimetière : ce que j'ai déjà testé et recalé, avec la leçon de chaque échec.

  4. 4.Les limites

    10 backtests par heure et par IP, pas de grille ni d'import CSV via MCP pour l'instant. Les runs lancés sans compte sont rattachés à ton navigateur, pas partagés avec les autres visiteurs. Et le rappel qui compte : le verdict est un diagnostic statistique, pas un conseil en investissement.

    La référence complète
Pièges classiques
  • Prendre le verdict pour un conseil d'investissement : c'est un diagnostic statistique.
  • Faire boucler l'agent sur get_run sans délai : un run prend quelques secondes, interroge avec un backoff.
  • Laisser l'agent « optimiser jusqu'au vert » : le bulletin mesure précisément cette dérive.

Journal éducatif des décisions d'un système de trading automatisé. Information générale et non personnalisée : ce n'est pas un conseil en investissement. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures.

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