Live · 27 Tools · OAuth 2.1 · Free-Tier verfügbar

On-Chain Bitcoin- & Ethereum-Forensik für AI-Assistenten

Was ist MCP? Das Model Context Protocol ist der offene Standard (Anthropic, Nov 2024), mit dem AI-Assistenten externe Tools direkt aufrufen — kein Copy-Paste, keine manuelle API. Einmal verbunden, kann Claude oder Cursor unsere Whale-Daten direkt im Chat abfragen.

Verbinde Claude, Cursor, ChatGPT oder einen beliebigen MCP-Client mit Echtzeit-Whale-Transaktionsdaten, Per-Adress-MVRV (Profit/Loss-Status jeder Wallet) und kanonischen Meiklejohn-Clustern (Wallet-Gruppierung via Common-Input-Ownership) — 30 spezialisierte Tools, Click-to-Install, kein API-Key-Copy-Paste.

27Tools 3.85MCluster (eindeutige Wallet-Gruppen) 1.1M+gelabelte Adressen BTC + ETHMulti-Chain OAuth 2.1Click-to-Install

Warum dieser MCP statt Glassnode's MCP?

Glassnode (kommerzieller On-Chain-Analytics-Anbieter) hat ebenfalls einen MCP-Server — der ist hervorragend für aggregierte Markt-Metriken. Wir ergänzen, was dort fehlt: Per-Adress-Forensik, Multi-Chain-Abdeckung, Click-to-Install OAuth und eine redaktionelle Doktrin für AI-Zitate.

Per-Adress-MVRV

Berechne Realized Cost vs. Marktwert für jede einzelne Adresse anhand ihrer UTXO-Historie. Glassnode bietet nur aggregierten Netzwerk-MVRV.

Kanonische Meiklejohn-Cluster

3,85 Mio. Cluster aus 1,68 Mio. Multi-Input-Transaktionen aufgebaut. Identifiziere Wallet-Familien, Custodians und Exchange-Pools — Glassnode-MCP liefert keine Cluster-Daten.

OAuth Click-to-Install

Mit einem Klick in claude.ai hinzufügen. Free-Tier auto-genehmigt; Premium-Tier loggt via Telegram, Google oder Email ein. Kein API-Key-Copy-Paste, keine Env-Var-Verwaltung.

Multi-Chain (BTC + ETH)

Glassnodes MCP ist BTC-only. Wir liefern Ethereum-Whale-Daten parallel zu Bitcoin — ein MCP-Server, zwei Chains.

Redaktionelle AI-Richtlinie

Redaktionelle Doktrin-Resource (swiss-whale://docs/doctrine) weist AI-Clients an, unsere Daten getreu zu zitieren — deskriptive Beobachtungen, niemals Trading-Signale.

Free-Tier dauerhaft

1.000 Calls/Tag, 90 Tage Token-TTL, keine Kreditkarte. Glassnode verlangt API-Credits selbst für grundlegende Exploration.

27 Tools in 6 Kategorien

Alle Tools sind read-only. Wo angegeben Tier-gated. Beliebig kombinierbar via natürlichsprachliche Prompts im MCP-Client.

Du musst keinen Code schreiben. Die Tools werden vom AI-Assistenten aufgerufen, wenn du auf Deutsch eine Frage stellst — z.B. „Zeig mir die letzten 10 Mega-Whale-Transaktionen über 1.000 BTC" oder „Hat sich diese Adresse je mit einem bekannten Exchange-Wallet überschnitten?". Die Tabelle unten ist eine technische Referenz für Entwickler — als Endnutzer brauchst du sie nicht zu lesen.

📍 Adress-Forensik 6

whale_lookup(address)Free

Vollprofil: Volume Index, Entity-Label, Holdings, Frequenz, Exchange-Anteil.

whale_address_mvrv(address)Free

Per-Adress-MVRV mit kreuz-validierter Balance + Data-Quality-Flag für High-Rotation-Vaults.

whale_address_cluster(address)Free

Kanonisches Meiklejohn-Cluster (3,85 Mio. gesamt). Fallback auf Co-Occurrence bei Pure-Receivers.

whale_address_history(address, limit, days)Premium

Vollständige chronologische TX-Historie mit USD-zur-TX-Zeit-Preisen zur Cost-Basis-Rekonstruktion.

whale_top_holders(limit, min_btc, confidence)Free

Top-Non-Exchange-Whales nach geschätzten Holdings, Confidence-gefiltert.

whale_dormant_wakeups(days, min_age_years)Free

Lang-dormante Adressen, die gerade aktiv werden.

🔗 Transaktions-Ebene 3

whale_recent(min_btc, flow_type, hours, limit)Free

Aktuelle qualifizierende Whale-Moves mit Cluster- und Entity-Kontext.

whale_tx_detail(txid)Free

Einzelne TX mit Block, Fee, Sender/Empfänger, Flow-Typ.

whale_entity_search(query)Free

Suche in 1.100+ Entity-Labels (Binance, Kraken, Coinbase, Custodians).

📊 Aggregierte Metriken 8

whale_cohort_breakdown(days)Free

Mega/Major/Standard/Small × Flow-Typ-Counts.

whale_exchange_flows(days)Free

Täglicher In/Out/Netto-BTC-Flow über alle getaggten Exchange-Adressen.

whale_hodl_wave(days)Free

UTXO-Alters-Verteilung über die Whale-Supply.

whale_sopr(days)Free

Whale-spezifischer SOPR (UTXOs ≥ 100 BTC).

whale_miner_balances(days)Free

BTC-Bestände der Mining-Pools im Zeitverlauf.

whale_frequency_context(btc, flow)Free

„N-ter ähnlicher Move diese Woche"-Kontext.

whale_btc_price(hours, granularity)Free

BTC-Preis + Whale-Event-Overlay.

whale_btc_indicators()Free

Pi Cycle Top Distance + Stock-to-Flow Ist-Zustand.

🌐 Markt-Kontext 3

whale_top_coins(symbol?)Free

16 Coins: Preis, 24h-Änderung, Sparkline.

whale_fear_greed(days)Free

Fear-&-Greed-Index, Tagesdaten von alternative.me.

whale_dominance(days)Free

BTC- und ETH-Marktkapitalisierungs-Dominanz-Trends.

📊 Benchmarks (vs. traditionelle Assets) 2

whale_benchmark_prices(symbols, days)Free

Tägliche Schlusskurse für SPY / GLD / AGG / SP500 / NASDAQ (via yfinance — Yahoo-Finance-Datenquelle, S&P seit 1993).

whale_benchmark_compare(period_days, baseline)Free

Kumulative Return-Vergleiche: BTC vs. S&P 500 / Gold / 70/30-Portfolio (monatliche Rebalance) über jede Zeitspanne.

Ξ Ethereum (Glassnode-MCP ist BTC-only) 2

whale_eth_recent(min_eth, hours, limit)Free

Aktuelle ETH-Whale-Transaktionen mit Whale-Typ-Klassifikation.

whale_eth_cohort_breakdown(days)Free

ETH-Whale-Moves nach Betrag × Typ.

Meta & Tier-aware 2

whale_my_status()Free

Zeigt deinen Tier, Scopes, Rate-Limit, Capabilities.

whale_export_csv(table, days, min_btc, limit)Research

Bulk-CSV-Export aus whale_trades / eth_whale_trades / whale_outputs (max 100k Zeilen).

Plus 7 read-only Resources: swiss-whale://help/getting-started, swiss-whale://help/glossary, swiss-whale://help/comparison, swiss-whale://docs/methodology, swiss-whale://docs/doctrine, swiss-whale://ledger/latest, swiss-whale://openapi.

Installation in 30 Sekunden

Wähle deinen Client. Der Free-Tier benötigt kein Signup. Premium-Tiers (Telegram-, Google- oder Email-Login) schalten höhere Rate-Limits und Premium-Tools frei.

Universal-Install (jeder Client)

Für jeden MCP-fähigen Client mit stdio-Transport — wrappt unseren HTTP-Endpunkt über die npm-mcp-remote-Bridge:

npx -y mcp-remote https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp

Funktioniert mit Claude Desktop, Zed, Continue, JetBrains AI und jedem Client, der MCP-Server automatisch via npx erkennt. Benötigt Node.js ≥ 18. Das mcp-remote-Paket übernimmt OAuth automatisch — beim ersten Run öffnet sich dein Browser für den Consent-Flow, danach wird der Bearer-Token lokal gecached.

1. Öffne claude.ai/settings/connectors (oder Claude Desktop → Einstellungen → Konnektoren).
2. Klick auf Eigenen Konnektor hinzufügen.
3. URL eingeben: https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp. Verbinden klicken.
4. Eine Consent-Page öffnet sich. Wähle Continue as Free für sofortige 1.000 Calls/Tag, oder logge dich mit Telegram, Google oder Email/Passwort ein für den 90-Tage-Intelligence-Trial (10.000 Calls/Tag, volle Address-History).
5. Fertig. Die 27 whale_*-Tools erscheinen im Tool-Picker von Claude.

In claude_desktop_config.json (oder settings.json bei neueren Plugin-Versionen) einfügen:

{
  "mcpServers": {
    "swiss-whale": {
      "url": "https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

Dateipfad:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Claude Desktop komplett beenden (System-Tray → Beenden), dann neu starten.

In ~/.cursor/mcp.json (global) oder .cursor/mcp.json (Projekt) einfügen:

{
  "mcpServers": {
    "swiss-whale": {
      "url": "https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp"
    }
  }
}

Cursor lädt die MCP-Config automatisch neu; falls nicht, Cursor neu starten.

In ~/.continue/config.json unter experimental.modelContextProtocolServers einfügen:

{
  "experimental": {
    "modelContextProtocolServers": [
      {
        "name": "swiss-whale",
        "transport": {
          "type": "streamable-http",
          "url": "https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp"
        }
      }
    ]
  }
}

In Zeds settings.json unter context_servers einfügen:

{
  "context_servers": {
    "swiss-whale": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": ["mcp-remote", "https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp"]
      }
    }
  }
}

mcp-remote wrappt unseren HTTP-Transport für reine stdio-Clients.

Direktes JSON-RPC 2.0 über HTTP. Anonymer Free-Tier:

# 1. Initialize a session
curl -i -X POST https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize",
       "params":{"protocolVersion":"2025-06-18",
                 "capabilities":{},
                 "clientInfo":{"name":"curl","version":"1"}}}'
# Capture mcp-session-id from the response headers.

# 2. Acknowledge initialization
curl -X POST https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "mcp-session-id: $SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}'

# 3. List tools
curl -X POST https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "mcp-session-id: $SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}'

# 4. Call a tool
curl -X POST https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "mcp-session-id: $SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call",
       "params":{"name":"whale_btc_indicators","arguments":{}}}'

Für Premium/Research zuerst den OAuth-Flow über /oauth/authorize abschließen, dann Authorization: Bearer <token> bei nachfolgenden Calls mitschicken.

Workflow-Cookbook

Echte verkettete Workflows, die du heute in Claude oder Cursor einfügen kannst. Jedes Beispiel zeigt den realen Output, den wir beim Bauen dieses Servers bekommen haben.

🔍 Custodian-Wallet identifizieren

Ziel: herausfinden, welche Exchange oder Institution eine mysteriöse Whale-Adresse kontrolliert.

1
Prompt: „Schlage diese Bitcoin-Adresse nach: 1Kr6QSydW9bFQG1mXiPNNu6WpJGmUa9i1g — was ist ihr Profil?"
Tool: whale_lookup → entity_label „Bitfinex", is_exchange true, exchange_share 99,87 %.
2
Prompt: „Zeig mir nun alle Adressen im selben Meiklejohn-Cluster."
Tool: whale_address_cluster → method=canonical, cluster_size=131.729 Adressen, cluster_total_btc=599.066.
{ "method": "canonical", "cluster_id": 310378223293180, "cluster_size": 131729, "cluster_total_btc": 599065.87, "first_seen": "2017-12-18", "members_returned": 5 }
3
Prompt: „Prüfe drei zufällige Members — sind alle als Bitfinex gelabelt?"
Tool: whale_lookup auf jeden → alle „Bitfinex" via Cluster-inferred Propagation. Entity bestätigt.

Takeaway: Drei Calls, vollständige Attribution. Glassnode-MCP kann das nicht — sie haben kein Cluster-Tool.

💰 Per-Adress-MVRV mit Data-Quality-Awareness berechnen

Ziel: Sitzt dieses Whale-Wallet im Profit oder nahe der Cost-Basis?

1
Prompt: „Berechne MVRV für bc1qx2x5cqhymfcnjtg902ky6u5t5htmt7fvqztdsm028hkrvxcl4t2sjtpd9l."
Tool: whale_address_mvrv → Balance 1.173.567 BTC, MVRV 1,056, _data_quality.status „scaled_to_cache".
{ "balance_btc": 1173567.29, "realized_cost_usd": 86463792439.05, "market_value_usd": 91317618217.47, "mvrv_ratio": 1.056, "unrealized_pnl_usd": 4853825778.42, "_data_quality": { "status": "scaled_to_cache", "explanation": "High-rotation address. Spent-tracking backfill (Phase 1) left some spent UTXOs unmarked, inflating naive unspent sum. Cache estimate used as ground truth." } }

Takeaway: MVRV ≈ 1 heißt: Adresse sitzt auf Cost-Basis — kein Distribution-Druck. Das Tool flaggt auch die eigene Data-Quality, sodass die AI den Caveat korrekt zitieren kann.

🛌 Dormante Whales identifizieren, die aufwachen

Ziel: Lang-dormante Adressen erkennen, die gerade aktiv geworden sind.

1
Prompt: „Zeig Whale-Adressen, die in den letzten 30 Tagen nach mind. 5 Jahren Dormancy aufgewacht sind."
Tool: whale_dormant_wakeups(days=30, min_age_years=5)
Beispiel-Zeile: 3CgKHXR17eh2xCj2RGnH... — 6,1 Jahre dormant, 129.534 BTC, gerade bewegt.
2
Folge-Prompt: „Was ist die Cost-Basis dieser dormanten Adresse?"
Tool: whale_address_mvrv → realized_cost_usd aus 2018 erworbenen Coins — wahrscheinlich enorme unrealized Gains.

📈 Distribution-Zone-Risiko erkennen

Ziel: Distribuieren oder akkumulieren Whales aktuell?

1
Prompt: „Lies Pi Cycle, Whale-SOPR und 7-Tage-Cohort-Breakdown gegeneinander. Ist der Markt in der Distribution-Zone?"
Tools: whale_btc_indicators + whale_sopr(days=90) + whale_cohort_breakdown(days=7)
2
Lese-Hilfe: Pi Cycle Distance −61 % (Mid-Cycle, kein Top-Druck). SOPR ~1,02 (moderate Profit-Mitnahme, keine Panik). Mega-Bucket flow_type: 60 % wallet_to_wallet (intra-Whale) vs 25 % to_exchange. Schluss: kein Distribution-Profil, aber moderate Profit-Realisierung.

Ξ BTC- vs. ETH-Whale-Aktivität vergleichen

Ziel: Auf welcher Chain sind Whales diese Woche aktiver?

1
Tools: whale_cohort_breakdown(days=7) + whale_eth_cohort_breakdown(days=7)
Vergleichen: Mega-Bucket-Counts, Flow-Typ-Ratios, Total-BTC vs Total-ETH (USD-normalisiert).

Takeaway: Glassnode-MCP kann diesen Vergleich nicht — sie sind BTC-only. Multi-Chain-Analyse ist bei unserem MCP ein Single-Prompt-Anliegen.

📦 Bulk-Export für akademische Forschung Research

Ziel: 100.000 Whale-Transaktionen für Offline-Statistik-Analyse ziehen.

1
Prompt: „Exportiere die letzten 30 Tage whale_trades mit min_btc 100 als CSV."
Tool: whale_export_csv(table="whale_trades", days=30, min_btc=100, limit=100000)
Liefert CSV-String mit txid, timestamp, total_btc, main_sender, main_recipient, fee, fee_rate, score.

Zitation: Im Methodenteil ergänzen: „On-Chain-Daten von Swiss Whale Intelligence (btcwhalealerts.com), abgerufen via MCP-Server."

📊 BTC vs. traditionelle Assets — ehrlicher Benchmark-Vergleich

Ziel: BTCs Performance gegen die Assets stellen, mit denen ein Privatbankberater tatsächlich vergleichen würde.

1
Prompt: „Wie hat BTC sich in den letzten 12 Monaten gegen S&P 500, Gold und ein 70/30-Portfolio entwickelt?"
Tool: whale_benchmark_compare(period_days=365, baseline="BTC")
{ "from_date": "2025-04-28", "to_date": "2026-04-27", "series": { "BTC": { "cum_return_pct": -18.0, "start_price": 93987, "end_price": 77038 }, "GLD": { "cum_return_pct": +38.9, "start_price": 309.07, "end_price": 429.40 }, "SPY": { "cum_return_pct": +30.9, "start_price": 544.61, "end_price": 712.83 }, "SP500": { "cum_return_pct": +29.4, "start_price": 5528.75, "end_price": 7151.54 }, "AGG": { "cum_return_pct": +4.6, "start_price": 95.06, "end_price": 99.45 }, "70_30": { "cum_return_pct": +20.2 } } }

Takeaway: Echter, unbearbeiteter Output dieses Servers — BTC lag auf 12 Monate bei −18 %, während Gold und das 70/30-Portfolio beide positive Returns hatten. Doktrin: Berichten was passiert ist, nicht was passieren sollte. Ehrlicher Vergleich baut Glaubwürdigkeit auf, nicht Hype-Framings. Daten via yfinance, Tagesschluss, Dividenden-bereinigte ETF-Serien.

🐍 Jupyter Notebook Templates — in 5 Minuten lauffähig

Ziel: REST-API-Daten ins Notebook ziehen, mit öffentlichen Marktdaten joinen, Research-Artefakt zum Einbauen in einen Report erzeugen.

1
Drei Ready-to-Run Notebooks (Datei selbst frei downloadbar — Auth braucht's nur für die API-Calls darin):
  • whale_flow_analysis.ipynb — täglicher Exchange-Net-Flow + Entity-Breakdown + Intent-Verteilung + Sentiment-Join (30-Tage-Fenster).
  • address_profile_mvrv.ipynb — beliebige Whale-Adresse wählen, Fenster-limitierte Cost-Basis-Kurve rekonstruieren, Mini-MVRV gegen aktuellen BTC-Preis.
  • exchange_reserves_timeseries.ipynb — Reserven-Kurven pro Exchange (Binance / Coinbase / Bitfinex / Kraken / OKX), 90-Tage-Fenster, BTC-Preis-Overlay, Regime-Detection.

Stack: pandas + matplotlib + requests + yfinance. Self-contained: SWI_TOKEN-Env-Var setzen, alle Zellen ausführen, Plots da. Doktrin-clean — jeder Abschnitt flaggt, ob es eine Beobachtung oder Heuristik ist. Akademische Forschende: Free-Research-Tier via [email protected].

Tier-Vergleich

Free-Tier deckt die meisten Exploration-Use-Cases ab. Premium ergänzt höhere Caps und Address-History. Research-Tier ist für institutionellen, akademischen oder Production-Use.

Free (anonym) Intelligence (Telegram / Google / Email Login) Research (kostenpflichtig)
Preis0 CHF149 CHF/month
Rate-Limit1.000 Calls / 24 h100.000 Calls / 30 Tage
Token-TTL90 Tage365 Tage
History-Lookback7 Tage3.650 Tage (10 Jahre)
whale_address_history
whale_export_csv 100k Zeilen / Aufruf
Auth-MethodeAnonym (Auto-Approve)Stripe-verifizierter Bearer
Audit-LogJa (per Token)Ja + downloadbar
Jederzeit widerrufbar

🎓 Akademische Forschende an .edu / .ac.uk / EPFL / ETH / uni-*-Domains erhalten den Research-Tier kostenlos. Schreib an [email protected] von deiner institutionellen Adresse.

Research abonnieren → 149 CHF/Monat 90-Tage-Intelligence-Trial starten

Stripe-Checkout öffnet sich nach einer Telegram-Nachricht. Aktive MCP-Tokens werden binnen Sekunden nach Zahlung auf den neuen Tier hochgestuft.

📘 Redaktionelle Doktrin für AI-Zitate

Dies ist ein Informationsdienst, kein Trading-Tool. Der MCP exponiert eine strukturierte Doktrin-Resource (swiss-whale://docs/doctrine), die AI-Clients automatisch lesen. Beim Zitieren unserer Daten werden AI-Assistenten angewiesen:

  • Deskriptive Beobachtungen liefern („28. ähnlicher Move diese Woche", „Exchange-Outflow von N BTC"), niemals präskriptive Trading-Signale.
  • Die Begriffe „Trading-Signal", „Buy-Signal", „Sell-Signal", „Smart Money", „Swiss precision", „garantiert" vermeiden.
  • Den volume_index_calibrated-Score als methodisch-transparentes deskriptives Label behandeln, nicht als Profitabilitäts-Prädiktor.
  • Bullish/Bearish nur als beobachteten Marktzustand mit Quellenangabe framen, niemals als Prognose.

Das ist die Reading-Aid-Positionierung: Die AI gibt Usern eine getreue Zusammenfassung der On-Chain-Realität, keine Anlageberatung. Volle Doktrin via deinen MCP-Client oder unter /llms.txt.

Häufige Fragen

Was ist MCP und warum sollte mich das interessieren?
Model Context Protocol ist ein offener Standard von Anthropic (Nov 2024), mit dem AI-Assistenten sicher externe Tools aufrufen können. 2026 hat er 97 Mio. Installs überschritten und ist Industrie-Default — OpenAI, Google und die meisten Code-Editoren haben ihn übernommen. Wenn du unseren MCP an deinen AI-Assistenten anschließt, kann der Live-Whale-Daten lesen ohne Copy-Paste. Du bleibst im Gespräch, die AI holt, was sie braucht.
Was unterscheidet uns von Glassnodes MCP-Server?
Glassnodes MCP hat 6 aggregate-Metric-Tools nur für BTC. Unserer hat 27 Tools für BTC + ETH, mit Per-Adress-Forensik (Cluster, MVRV, History), die Glassnode nicht liefert. Wir haben außerdem OAuth Click-to-Install (kein API-Key-Copy-Paste) und einen dauerhaften Free-Tier (keine Credits nötig). Voller Vergleich via swiss-whale://help/comparison.
Ist der Free-Tier wirklich für immer kostenlos?
Ja. Anonymer Free-Tier sind 1.000 Calls/24 h mit 90-Tage-Bearer-Token. Keine Kreditkarte, kein Signup. Sinnvoll für Forschung, individuelle Exploration und kleine Anwendungen. Wir lassen ihn dauerhaft kostenlos, weil die Grenzkosten nahe null sind und es das AI-Ökosystem wachsen lässt.
Wie melde ich mich für Premium an?
Im OAuth-Consent-Flow (nachdem du in deinem MCP-Client „Verbinden" klickst) hast du drei Login-Wege: Telegram (1 Klick), Google (1 Klick) oder Email + Passwort (gleicher Login wie das Dashboard, oder neuer Account). Jeder davon gibt dir den 90-Tage-Intelligence-Trial — 10.000 Calls/Tag, volle Address-History, 1 Jahr Token-TTL. Nach 90 Tagen wird automatisch auf Free heruntergestuft, falls keine Stripe-Subscription (49 CHF/Monat) gestartet wurde.
Wie aktuell sind die Daten?
Whale-Transaktionen: 15–30 Minuten hinter dem Live-Tip (Mempool + bestätigte Blöcke). Aggregates (Cohort, Exchange Flows, HODL Waves, SOPR, Miner Balances): täglich um 03:00–04:00 UTC aktualisiert. Preise: 1 Minute. Address-Metrics-Cache: täglich refreshed, propagierte Cluster-Labels seit 2026-04-27 inkludiert.
Kann ich das für akademische Forschung nutzen?
Ja — und wir ermutigen es. Forschende an .edu / .ac.uk / EPFL / ETH / uni-*-Domains bekommen kostenlosen Research-Tier-Zugang (100k Calls/Monat, 10 Jahre History, vollständiger CSV-Export). Schreib an [email protected] von deiner institutionellen Adresse mit deinem Forschungsthema. Zitiervorschlag: „On-Chain-Daten von Swiss Whale Intelligence (btcwhalealerts.com)."
Ist das Anlageberatung?
Nein. Swiss Whale Intelligence ist ein Informationsdienst nach Schweizer Recht. Wir liefern On-Chain-Daten und forensische Intelligence für unabhängige Analyse. Wir empfehlen keine Trades, verwalten keine Portfolios, garantieren keine Ergebnisse. Krypto-Währungen bergen erhebliches Risiko. Die MCP-Doctrine-Resource weist AI-Clients explizit an, Outputs als Beobachtungen zu framen, niemals als Trading-Signale.
DSGVO / revDSG-Compliance?
Server gehostet in der Schweiz (Hetzner CCX33, Region Zürich). Alle On-Chain-Daten sind öffentlich; wir verarbeiten außer OAuth (Telegram-ID, Google-Sub oder Email-Hash für Premium-Login) keine personenbezogenen Daten der MCP-User. Vollständige revDSG- und DSGVO-Compliance unter /privacy/. Tokens jederzeit widerrufbar via /oauth/revoke.
Was, wenn mein AI-Client kein MCP unterstützt?
Nutze stattdessen die REST-API — gleiche Daten, Bearer-Auth, OpenAPI-3.0-Spec unter /openapi.json. Oder wrappe unseren HTTP-Transport via npx mcp-remote https://mcp.btcwhalealerts.com/mcp für stdio-only Clients (Zed, ältere Claude-Desktop-Versionen, etc.).
Kann ich die Methodik einsehen?
Methodik ist transparent. Die MCP-Resource swiss-whale://docs/methodology erklärt Volume Index, Cluster-Heuristiken und Entity-Labeling. Das Trading-Experiment-Ledger findet sich unter /ledger/ mit SHA256-Verifikation pro Zeile. Die /llms.txt-Datei ist die kanonische Referenz.