Converse com quem
entende de mercado.

Não é um chatbot que fala sobre trading. É um agente com mais de 100 ferramentas MCP que busca dados reais, calcula indicadores, treina modelos e roda backtests — tudo por linguagem natural.

Verida conversational AI: chat with 100+ MCP tools

Verida — the model executes real market tools, not just answers

Como funciona na prática

you

Busque os últimos 500 candles de 1h de BTCUSDT

ai

A IA despacha a tool buscar_binance, persiste como série raw, e responde com o URI + metadados.

you

Calcule o RSI de 14 períodos e o MACD

ai

A IA encadeia rsi() e macd() sobre a série, persiste como derived, e você recebe a URI + último valor.

you

Treine um modelo de classificação com RSI, ATR e volume

ai

A IA monta o DAG de ML com feature engineering, split temporal, treino e validação — tudo via tools.

you

Rode um backtest da estratégia de cruzamento de médias

ai

A IA carrega a estratégia Rhai, injeta os indicadores, executa o backtest e retorna Sharpe, drawdown e PnL.

Modelos suportados

Você traz a chave — grátis ou paga. O Verida faz o resto.

Anthropic Claude

Chave API da Anthropic

Recomendado para melhor compreensão dos 100+ tools MCP.

OpenAI GPT

Chave API da OpenAI

Funciona perfeitamente com as tools MCP.

NVIDIA NIM (gratuito)

Chave API da NVIDIA

Modelos de ponta via NIM API gratuito. Pool com limites generosos — zero custo para começar. Provider padrão do Verida hoje.

Ollama (local)

Modelo local via Ollama

Llama 3, Qwen, Mistral rodando localmente. Zero custo de API, privacidade total.

Google Gemini

Chave API do Google AI

Funciona com as tools MCP.

Outros providers

Qualquer endpoint compatível

OpenRouter, Together AI, Groq, DeepSeek — se fala OpenAI-compatible, funciona. Você escolhe o provider — grátis ou pago, é sua decisão (ou limitação).

MCP: o padrão que estrutura a IA

Model Context Protocol é o que permite ao LLM não apenas "saber sobre" mercado, mas executar ferramentas de mercado. O Verida expõe mais de 100 ferramentas MCP — buscar dados, calcular indicadores, treinar modelos, rodar backtests, consultar microestrutura. O modelo decide qual tool chamar; você decide o que pedir.

Sem MCP: o LLM alucina dados. Com MCP: o LLM executa. A diferença é tudo.