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通过 CDP 将 Claude Code 接入本地 TradingView Desktop，68 个 MCP 工具实现图表数据读取、Pine Script 开发与图表操控
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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
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POMOAI — 让开源 AI 即刻运行
通过 CDP 将 Claude Code 接入本地 TradingView Desktop，68 个 MCP 工具实现图表数据读取、Pine Script 开发与图表操控
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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
想象这样的场景：你在 TradingView 上跑了 5 个指标、画了十几根趋势线、开了斐波那契回撤工具，眼睛在图表和策略之间来回切换，好不容易找到一个有意思的价格形态，却发现手动截图粘贴到笔记软件里、逐一记录每根线的价格、然后再去翻对应时间段的成交量——整个过程折腾了半小时，回头一看，K 线图上又变天了。
这不是技术问题，这是所有认真做交易分析的人都会遇到的结构性效率困境：专业图表工具和 AI 辅助工具之间，隔着一堵看不见的墙。
TradingView MCP Bridge 就是来拆这堵墙的。
这个项目由独立开发者 tradesdontlie 创建，探索的是一个开放的研究问题：LLM Agent 如何与专业级金融桌面应用协同工作？
它不碰 TradingView 官方 API、不绕过任何付费墙、数据完全在本地处理。项目核心思路非常清晰——利用 Chrome DevTools Protocol（CDP）连接到本地运行的 TradingView Desktop，通过 DOM 层面的读取和控制，让 Claude Code 这类 AI 编程助手直接"看见"并"操作"图表界面。整个链路是：你的 TradingView Desktop → CDP 调试端口 → MCP Server → Claude Code。
这个架构选择的巧妙之处在于：TradingView Desktop 基于 Electron 构建，天然支持 CDP 接口，而 CDP 本身就是 Google 为 Chromium 浏览器设计的标准调试协议，在 VS Code、Slack、Discord 等应用中广泛使用。项目不需要逆向任何内部实现，只需开启 --remote-debugging-port=9222 这一个标准参数即可。
这是项目最硬核的部分。项目定义了一整套 MCP 工具，共 68 个，覆盖了从读取图表状态到执行 Pine Script 开发的完整工作流：
图表读取类：chart_get_state 获取当前品种、时间周期、图表类型；data_get_study_values 一次性读取所有可见指标的数值（RSI、MACD、布林带、EMA 等）；quote_get 获取实时价格快照；data_get_ohlcv 读取历史 K 线数据，支持摘要模式和完整模式。
自定义指标解析类（项目最具创新性的部分）：TradingView 上的 Pine Script 脚本可以用 line.new()、label.new()、table.new()、box.new() 绘制各类绘图，这些在普通数据接口中完全不可见。项目专门设计了 data_get_pine_lines（读取脚本画的水平价格线，自动去重排序）、data_get_pine_labels（读取文本标注，如"Settlement"、"PDH 24550"）、data_get_pine_tables（读取表格数据，如会话统计、仪表盘）、data_get_pine_boxes（读取价格区间）——这四个工具让 AI 能"看懂"手动添加的各类绘图内容。
图表控制类：chart_set_symbol 切换品种，chart_set_timeframe 切换周期，drawing_* 系列操作趋势线、水平线、斐波那契，pane_* 管理指标面板。
Pine Script 开发类：pine_compile 编译脚本，pine_create_indicator 创建新指标，pine_update 推送更新。这套工具让 AI 可以在分析图表的过程中，直接写代码、调试并部署 Pine Script 指标到当前图表。
截图与告警：capture_screenshot 截取当前图表画面，alert_* 管理价格告警。
项目还内置了 5 个预置 Agent 技能包（skills/）：chart-analysis（完整图表分析报告）、multi-symbol-scan（多标的扫描）、pine-develop（Pine 脚本开发）、replay-practice（回放练习）、strategy-report（策略评估报告）。每个技能包定义了标准化的工具调用序列和输出格式，让 AI 的分析流程更规范。
从代码结构看，这是一个典型的 Node.js/TypeScript 项目：
@modelcontextprotocol/sdk（MCP 协议实现）和 chrome-remote-interface（CDP 客户端）src/server.js 是 MCP 服务器实现，src/cli/index.js 是 CLI 工具入口src/tools/ 目录下按功能拆分了 15 个工具模块（alerts、batch、capture、chart、data、drawing、health、indicators、pane、pine、replay、tab、ui、watchlist）src/core/ 提供连接管理和核心能力抽象这是一个设计简洁、执行专注的项目。没有引入重型 AI 框架，没有复杂的部署体系，核心价值全部集中在 CDP 和 MCP 的协议桥接层。
项目不支持容器化部署，这是有意的设计决策——因为它需要连接本地运行的 TradingView Desktop 桌面应用，容器无法解决图形界面的访问问题。
实际部署步骤非常直接：克隆仓库、npm install、配置 ~/.claude/.mcp.json 加入 server 入口、启动 TradingView Desktop 并加 --remote-debugging-port=9222 参数、重启 Claude Code。Node.js >= 18 即可，无 GPU 需求，磁盘占用约 100MB。
关键前提条件：必须拥有有效的 TradingView Desktop 订阅（非网页版），项目明确声明不绕过任何付费墙。
API 不稳定性：项目通过 CDP 访问 TradingView 的内部 Electron 结构，这是一个完全未公开的接口。TradingView 每次更新桌面客户端都可能破坏这些交互。项目文档明确建议"如果稳定性很重要，请固定 TradingView Desktop 版本"。
平台限制：目前仅支持桌面客户端，不支持 TradingView 网页版。如果你习惯用浏览器版，这个工具暂时无法使用。
工具覆盖有前提：某些工具（如 Pine Editor 相关）需要你先把对应面板在 TradingView 中打开才能生效，不支持纯后台操作。
非交易执行工具：项目只做图表读取和 Pine Script 开发，不执行真实交易指令（chart interaction only）。
TradingView MCP Bridge 的出现，折射出一个更大的趋势：MCP 协议正在从 AI 编程助手（Claude Code 的插件生态）向专业垂直领域渗透。
金融场景对 AI 工具有着特殊的需求：实时数据、复杂 UI 状态、结构化的图表内容。传统的 OpenAI API 调用无法获取这些数据，而浏览器自动化工具（如 Playwright）又无法精确解析金融图表的 DOM 结构。这个项目探索了一条中间路线——通过 CDP 读取 Electron 应用的内部 DOM，恰好填补了这个空白。
从 GitHub 数据看（Stars: 3373, Forks: 1649），这个项目的社区认可度相当高，而且 Forks/Stars 比接近 50%，说明它被大量 fork 并二次开发，开发者社区活跃。