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publisher: "PredictionToolkit"
dateModified: "2026-11-03"
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SDK

# dr-manhattan: Trading Python y MCP para varias plataformas

dr-manhattan es una capa de integración Python para Polymarket, Kalshi, Opinion, Limitless y Predict.fun. Combina descubrimiento de mercados, métodos de cuentas y órdenes, adaptadores WebSocket compatibles y MCP opcional.

[**3,5**de 5Valoración editorial](<https://predictiontoolkit.com/es/tools/dr-manhattan/#reviews>) [Evaluación editorial](<https://predictiontoolkit.com/es/tools/dr-manhattan/#reviews>) 

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**Disponible en:** API · MCP

**Precios:** [Ver planes y costes ↓](<https://predictiontoolkit.com/es/tools/dr-manhattan/#pricing>) 

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## Capturas e interfaz

Vista previa del producto1 / 2

Resumen de la capa compartida de integración en el repositorio.

## ¿Qué es dr-manhattan?

Los modelos y nombres de métodos comunes reducen el código de integración repetido, pero la firma y la configuración de cuenta siguen siendo específicas de cada plataforma. Una clase base Strategy y el seguimiento de órdenes permiten crear estrategias recurrentes, registros de eventos y gestión de errores estandarizados.

Elige conscientemente entre MCP local y la ruta alojada, que se configura por separado. MCP remoto documenta trading solo en Polymarket, con acceso de solo lectura al resto. En Predict.fun, la clave de la fábrica es predictfun y el identificador de bajo nivel es predict.fun. Algunos ejemplos antiguos deben contrastarse con las convenciones oficiales actuales de garantías y clientes.

### A quién va dirigido

-   Integrar varias plataformas como desarrollador Python.
-   Crear servicios de estrategias y órdenes en equipo.
-   Exponer herramientas mediante MCP con conocimientos técnicos.

## Clientes y operaciones compatibles

-   **Interfaz de plataformas**
    
    Consulta mercados, saldos, posiciones y libros con modelos comunes.
    
-   **Métodos de órdenes**
    
    Crea o cancela órdenes con parámetros específicos de cada plataforma.
    
-   **Adaptadores en directo**
    
    Utiliza los transportes WebSocket compatibles.
    
-   **Modelos tipados**
    
    Trabaja con objetos de mercado, orden, posición y libro de órdenes.
    
-   **Clase Strategy**
    
    Crea estrategias recurrentes alrededor del cliente de la plataforma.
    
-   **Seguimiento de órdenes**
    
    Registra eventos y gestiona errores estandarizados.
    
-   **Despliegue MCP**
    
    Ejecuta un servidor local o configura por separado la ruta alojada.
    

## Flujos de desarrollo

### Crear un lector público

Crea instancias públicas, consulta un conjunto pequeño y conserva los identificadores nativos dentro del modelo compartido.

### Añadir una estrategia

Implementa un callback para una plataforma con parámetros explícitos de órdenes y seguimiento.

### Exponer herramientas MCP

Instala las dependencias, selecciona el entorno Python correcto y configura credenciales para las operaciones necesarias.

## Precios y coste total

La instalación local no tiene una suscripción de software indicada. El acceso a plataformas, las credenciales, la infraestructura y los servicios externos tienen requisitos separados.

## Instalación y configuración

1.  Crea un entorno Python e instala dependencias compatibles.
2.  Empieza con una plataforma pública o la ruta de fábrica documentada con validación desactivada.
3.  Consulta mercados antes de utilizar métodos privados.
4.  Configura las credenciales de cuenta específicas de cada plataforma.
5.  Para MCP, añade sus dependencias y dirige el cliente al entorno correcto.

Predict.fun utiliza la clave de fábrica predictfun y el identificador de bajo nivel predict.fun.

## Enlaces útiles

### Qué revisar

-   MCP remoto permite trading solo en Polymarket; las demás plataformas son de solo lectura.
-   Los métodos comunes no sustituyen la firma específica de cada plataforma.
-   Los ejemplos antiguos de garantías o clientes pueden requerir actualización frente a la documentación oficial.

En detalle

## Valoraciones y reseñas

Valoración editorial

**3,5**de 5

0 reseñas de usuarios

Redacción de PredictionToolkit

### Nuestra opinión sobre dr-manhattan

Los modelos comunes y la clase Strategy reducen código duplicado, mientras el seguimiento de órdenes conserva eventos y errores. La ejecución depende de la ruta: MCP remoto documenta operaciones solo en Polymarket y deja otras plataformas en lectura; firmas y ejemplos antiguos requieren revisión por mercado.

**Criterios de evaluación:** Utilidad para la tarea, alcance documentado, claridad de configuración y transparencia del acceso y los costes.

**Fecha de evaluación:** 2026-10-01

**Documentación revisada:** 2026-10-01

Evaluación basada en documentación. [Cómo valoramos](<https://predictiontoolkit.com/es/methodology/>) 

### Reseñas de usuarios 0

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Clientes tipados síncronos y asíncronos para scripts, notebooks, cuentas y suscripciones.

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Utiliza la integración oficial Python.

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SDK**3,5**De la redacción

Usa una interfaz Python o TypeScript para varias plataformas, eligiendo explícitamente backend alojado o local.

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Compara otra capa de cliente común.

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Herramienta de investigación**3,0**De la redacción

Investiga mercados y utiliza estrategias configuradas mediante una pasarela local de chat y canales de mensajería compatibles.

-   Acceso Acceso web · Telegram · Discord · MCP

Compara un terminal conversacional más amplio.

## Preguntas frecuentes sobre dr-manhattan

### ¿Puedo consultar datos públicos sin claves privadas?

Sí. Las instancias públicas y la ruta de fábrica documentada de solo lectura permiten descubrir mercados.

### ¿MCP remoto puede operar en todas las plataformas?

No. Allí solo está documentado el trading de Polymarket.

### ¿Puedo añadir una plataforma?

El repositorio proporciona una clase base Exchange y un patrón de registro.

### ¿Se admiten estrategias?

Sí. Strategy funciona con el cliente de la plataforma y el seguimiento de órdenes.

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