রিয়েল-টাইম আর্থিক তথ্যের জন্য ক্লড ডেস্কটপ উন্নত করুন

বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) যেমন ক্লড প্রায়শই রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস করতে সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হয়। এই সমস্যা কাটিয়ে ওঠার জন্য, একটি মডেল কন্টেক্সট প্রোটোকল (MCP) সার্ভার বাস্তবায়ন করা যেতে পারে, যা LLM-কে আপ-টু-ডেট তথ্য সরবরাহ করে। এই টিউটোরিয়ালটিতে একটি MCP সার্ভার নির্মাণের বিশদ বিবরণ দেওয়া হয়েছে, যা ক্লড ডেস্কটপকে আলফাভান্টেজ API-এর মাধ্যমে স্টক নিউজের অনুভূতি, দৈনিক শীর্ষ লাভকারী এবং মুভার্স পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম করে, যার ফলে এর বিশ্লেষণাত্মক ক্ষমতা বৃদ্ধি পায়।

ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেট আপ করা

প্রাথমিক পদক্ষেপ হল ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট কনফিগার করা। এই উদ্দেশ্যে uv প্যাকেজ ম্যানেজার ব্যবহার করা হবে।

ম্যাকওএস বা লিনাক্সের জন্য:

আপনার টার্মিনাল খুলুন এবং নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান:

1

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/prefix-dev/uv/main/install.sh | sh

এই কমান্ডটি uv ইনস্টল করবে, যা পাইথন প্যাকেজগুলি পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হবে।

প্রয়োজনীয় প্যাকেজ ইনস্টল করা

uv ইনস্টল করার পরে, MCP সার্ভারের জন্য প্রয়োজনীয় পাইথন প্যাকেজগুলি ইনস্টল করুন। এর মধ্যে রয়েছে Flask (ওয়েব ফ্রেমওয়ার্ক), requests (API অনুরোধের জন্য), এবং python-dotenv (পরিবেশের ভেরিয়েবলগুলির জন্য)।

1

uv pip install flask requests python-dotenv

এই কমান্ডটি আপনার প্রোজেক্টের জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত নির্ভরতা ইনস্টল করবে।

আলফাভান্টেজ API কী সংগ্রহ করা

আলফাভান্টেজ API ব্যবহার করার জন্য, আপনাকে একটি API কী প্রয়োজন হবে। আলফাভান্টেজ ওয়েবসাইটে একটি অ্যাকাউন্টের জন্য সাইন আপ করুন এবং আপনার API কী পান। এই কীটি সুরক্ষিতভাবে সংরক্ষণ করুন, কারণ এটি MCP সার্ভারের মাধ্যমে ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য প্রয়োজনীয় হবে।

পরিবেশের ভেরিয়েবল কনফিগার করা

আপনার API কী এবং অন্যান্য কনফিগারেশন সেটিংস সুরক্ষিতভাবে পরিচালনা করতে, একটি .env ফাইল তৈরি করুন। এই ফাইলে, আপনার আলফাভান্টেজ API কী সংরক্ষণ করুন:

1

ALPHAVANTAGE_API_KEY=your_api_key

python-dotenv প্যাকেজ ব্যবহার করে, আপনি এই ভেরিয়েবলগুলিকে আপনার পাইথন কোডে লোড করতে পারেন।

MCP সার্ভার তৈরি করা

এখন যেহেতু ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেট আপ করা হয়েছে, MCP সার্ভার তৈরি করা শুরু করা যাক।

1. একটি নতুন পাইথন ফাইল তৈরি করুন, উদাহরণস্বরূপ, mcp_server.py।
2. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন:

1
2
3
4

import os
from flask import Flask, jsonify
from dotenv import load_dotenv
import requests

3. Flask অ্যাপ্লিকেশন শুরু করুন এবং পরিবেশের ভেরিয়েবল লোড করুন:

1
2
3
4

app = Flask(__name__)
load_dotenv()

ALPHAVANTAGE_API_KEY = os.getenv("ALPHAVANTAGE_API_KEY")

4. আলফাভান্টেজ API থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করার জন্য ফাংশন তৈরি করুন:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

def get_stock_news_sentiment(ticker):
    url = f'https://www.alphavantage.co/query?function=NEWS_SENTIMENT&tickers={ticker}&apikey={ALPHAVANTAGE_API_KEY}'
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return {'error': 'Failed to retrieve data'}

def get_top_gainers():
    url = f'https://www.alphavantage.co/query?function=TOP_GAINERS_LOSERS&apikey={ALPHAVANTAGE_API_KEY}'
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return {'error': 'Failed to retrieve data'}

5. API এন্ডপয়েন্ট তৈরি করুন যা এই ফাংশনগুলিকে কল করে এবং JSON ডেটা প্রদান করে:

1
2
3
4
5
6
7
8
9

@app.route('/stock_news/<ticker>')
def stock_news(ticker):
    data = get_stock_news_sentiment(ticker)
    return jsonify(data)

@app.route('/top_gainers')
def top_gainers():
    data = get_top_gainers()
    return jsonify(data)

6. অ্যাপ্লিকেশন চালান:

1
2

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

সম্পূর্ণ mcp_server.py ফাইলের উদাহরণ:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38

import os
from flask import Flask, jsonify
from dotenv import load_dotenv
import requests

app = Flask(__name__)
load_dotenv()

ALPHAVANTAGE_API_KEY = os.getenv("ALPHAVANTAGE_API_KEY")

def get_stock_news_sentiment(ticker):
    url = f'https://www.alphavantage.co/query?function=NEWS_SENTIMENT&tickers={ticker}&apikey={ALPHAVANTAGE_API_KEY}'
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return {'error': 'Failed to retrieve data'}

def get_top_gainers():
    url = f'https://www.alphavantage.co/query?function=TOP_GAINERS_LOSERS&apikey={ALPHAVANTAGE_API_KEY}'
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return {'error': 'Failed to retrieve data'}

@app.route('/stock_news/<ticker>')
def stock_news(ticker):
    data = get_stock_news_sentiment(ticker)
    return jsonify(data)

@app.route('/top_gainers')
def top_gainers():
    data = get_top_gainers()
    return jsonify(data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

এই কোডটি একটি Flask অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করে যা দুটি API এন্ডপয়েন্ট সরবরাহ করে: /stock_news/<ticker> (একটি নির্দিষ্ট স্টকের জন্য সংবাদ অনুভূতি পুনরুদ্ধার করতে) এবং /top_gainers (শীর্ষ লাভকারীদের পুনরুদ্ধার করতে)।

ক্লড ডেস্কটপের সাথে ইন্টিগ্রেট করা

MCP সার্ভার তৈরি করার পরে, আপনি এটিকে ক্লড ডেস্কটপের সাথে ইন্টিগ্রেট করতে পারেন। ক্লড ডেস্কটপে, MCP সার্ভার থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করার জন্য আপনাকে ফাংশন তৈরি করতে হবে।

1. ক্লড ডেস্কটপে, MCP সার্ভার থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করার জন্য একটি ফাংশন তৈরি করুন:

1
2
3
4
5
6
7
8
9

import requests

def get_mcp_data(endpoint):
    url = f'http://localhost:5000/{endpoint}'  # MCP সার্ভারের URL
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return {'error': 'Failed to retrieve data from MCP server'}

2. এই ফাংশনটি ব্যবহার করে, আপনি ক্লড ডেস্কটপে স্টক নিউজের অনুভূতি এবং শীর্ষ লাভকারীদের ডেটা পুনরুদ্ধার করতে পারেন:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

def analyze_stock(ticker):
    news_data = get_mcp_data(f'stock_news/{ticker}')
    if 'error' in news_data:
        return f"Error: {news_data['error']}"

    # সংবাদ ডেটা বিশ্লেষণ করুন এবং একটি প্রতিবেদন তৈরি করুন
    sentiment_scores = [article['sentiment_score'] for article in news_data['feed']]
    average_sentiment = sum(sentiment_scores) / len(sentiment_scores) if sentiment_scores else 0

    if average_sentiment > 0.5:
        sentiment_summary = "Positive sentiment"
    elif average_sentiment < -0.5:
        sentiment_summary = "Negative sentiment"
    else:
        sentiment_summary = "Neutral sentiment"

    return f"Stock {ticker} has {sentiment_summary} with an average sentiment score of {average_sentiment:.2f}."

def display_top_gainers():
    top_gainers_data = get_mcp_data('top_gainers')
    if 'error' in top_gainers_data:
        return f"Error: {top_gainers_data['error']}"

    top_gainers = top_gainers_data['top_gainers']
    if not top_gainers:
        return "No top gainers data available."

    gainers_list = "\n".join([f"{gainer['ticker']}: {gainer['price_change']}%" for gainer in top_gainers])
    return f"Today's Top Gainers:\n{gainers_list}"

3. ক্লড ডেস্কটপে এই ফাংশনগুলিকে কল করে, আপনি রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে স্টক বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য কাজগুলি করতে পারেন।

উন্নত বৈশিষ্ট্য

MCP সার্ভারটিকে আরও উন্নত করতে, আপনি নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি যুক্ত করতে পারেন:

• ডেটা ক্যাশিং: আলফাভান্টেজ API-এর ব্যবহারের সীমা কমাতে, আপনি MCP সার্ভারে ডেটা ক্যাশিং যোগ করতে পারেন। এটি ঘন ঘন অ্যাক্সেস করা ডেটা সংরক্ষণ করে এবং API কলগুলির সংখ্যা হ্রাস করে।

• ডেটা বৈধতা: আলফাভান্টেজ API থেকে প্রাপ্ত ডেটা বৈধ কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য, আপনি ডেটা বৈধতা যোগ করতে পারেন। এটি ত্রুটিপূর্ণ বা অসম্পূর্ণ ডেটা থেকে রক্ষা করে।

• একাধিক ডেটা উৎস: আলফাভান্টেজ API ছাড়াও, আপনি অন্যান্য ডেটা উৎস থেকেও ডেটা পুনরুদ্ধার করতে পারেন। এটি MCP সার্ভারের ডেটা সরবরাহকে আরও বিস্তৃত করে।

• সুরক্ষা: MCP সার্ভারকে সুরক্ষিত করতে, আপনি প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদন যোগ করতে পারেন। এটি অননুমোদিত অ্যাক্সেস থেকে রক্ষা করে।

উপসংহার

এই টিউটোরিয়ালে, আমরা দেখেছি কিভাবে একটি MCP সার্ভার তৈরি করা যায় যা ক্লড ডেস্কটপকে রিয়েল-টাইম আর্থিক তথ্য সরবরাহ করে। এই MCP সার্ভারটি আলফাভান্টেজ API ব্যবহার করে স্টক নিউজের অনুভূতি এবং দৈনিক শীর্ষ লাভকারীদের ডেটা পুনরুদ্ধার করে। এই ডেটা ব্যবহার করে, ক্লড ডেস্কটপ স্টক বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য কাজগুলি করতে পারে। MCP সার্ভারটিকে আরও উন্নত করতে, আপনি ডেটা ক্যাশিং, ডেটা বৈধতা, একাধিক ডেটা উৎস এবং সুরক্ষা যোগ করতে পারেন। এই উন্নত বৈশিষ্ট্যগুলি MCP সার্ভারকে আরও শক্তিশালী এবং নির্ভরযোগ্য করে তুলবে। এই টিউটোরিয়ালটি অনুসরণ করে, আপনি আপনার নিজের MCP সার্ভার তৈরি করতে পারেন এবং ক্লড ডেস্কটপের ক্ষমতা বৃদ্ধি করতে পারেন। রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস করার ক্ষমতা ক্লড ডেস্কটপকে আরও কার্যকর এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে।