--- url: "https://predictiontoolkit.com/pt-br/tools/dr-manhattan/" publisher: "PredictionToolkit" dateModified: "2026-11-02" --- [← SDKs e bibliotecas]() SDK # dr-manhattan: Negociação Python e MCP para várias plataformas dr-manhattan é uma camada de integração Python para Polymarket, Kalshi, Opinion, Limitless e Predict.fun. Ela combina descoberta de mercados, métodos de contas e ordens, adaptadores WebSocket compatíveis e MCP opcional. [**3,5**de 5Avaliação editorial]() [Avaliação editorial]() [Abrir o repositório dr-manhattan]() github.com **Disponível em:** API · MCP **Preços:** [Ver planos e custos ↓]() [Capturas de tela]() [Explorar alternativas]() [SDKs e bibliotecas]() [Servidores MCP]() ## Capturas de tela e interface Prévia do produto1 / 2 Visão geral da camada compartilhada de integração no repositório. ## O que é dr-manhattan? Modelos e nomes de métodos comuns reduzem o código de integração repetido, mas assinatura e configuração de conta continuam específicas de cada plataforma. Uma classe base Strategy e o rastreamento de ordens apoiam estratégias recorrentes, registros de eventos e erros padronizados. Escolha conscientemente entre MCP local e o caminho hospedado, configurado separadamente. O MCP remoto documenta negociação apenas na Polymarket, com acesso somente leitura às outras plataformas. Na Predict.fun, a chave da fábrica é predictfun, enquanto o ID de baixo nível é predict.fun. Alguns exemplos antigos precisam ser comparados às convenções oficiais atuais de garantias e clientes. ### Para quem é - Integrar várias plataformas como desenvolvedor Python. - Criar serviços de estratégias e ordens em equipe. - Expor ferramentas por MCP com conhecimento técnico. ## Funções e cobertura - **Interface de plataformas** Consulte mercados, saldos, posições e livros com modelos comuns. - **Métodos de ordens** Crie ou cancele ordens com parâmetros específicos da plataforma. - **Adaptadores ao vivo** Use os transportes WebSocket compatíveis. - **Modelos tipados** Trabalhe com objetos de mercado, ordem, posição e livro de ordens. - **Classe Strategy** Crie estratégias recorrentes em torno do cliente da plataforma. - **Rastreamento de ordens** Registre eventos e trate erros padronizados. - **Implantação MCP** Execute um servidor local ou configure separadamente o caminho hospedado. ## Fluxos de trabalho com dr-manhattan ### Criar um leitor público Crie instâncias públicas, consulte um conjunto pequeno e preserve IDs nativos dentro do modelo compartilhado. ### Adicionar uma estratégia Implemente um callback para uma plataforma com parâmetros explícitos de ordens e rastreamento. ### Expor ferramentas MCP Instale dependências, selecione o ambiente Python correto e configure credenciais para as operações necessárias. ## Preços e custo total A instalação local não tem assinatura de software listada. Acesso às plataformas, credenciais, infraestrutura e serviços externos têm requisitos separados. ## Primeiros passos **Antes de começar:** MCP remoto permite negociação apenas na Polymarket; as outras plataformas são somente leitura. 1. Crie um ambiente Python e instale dependências compatíveis. 2. Comece com uma plataforma pública ou o caminho de fábrica documentado com validação desativada. 3. Consulte mercados antes de usar métodos privados. 4. Configure credenciais de conta específicas de cada plataforma. 5. Para MCP, adicione suas dependências e aponte o cliente para o ambiente correto. A Predict.fun usa a chave de fábrica predictfun e o ID de baixo nível predict.fun. ## Links úteis ### O que verificar - MCP remoto permite negociação apenas na Polymarket; as outras plataformas são somente leitura. - Métodos comuns não substituem a assinatura específica de cada plataforma. - Exemplos antigos de garantias ou clientes podem exigir atualização pela documentação oficial da plataforma. Mais detalhes ## Notas e avaliações Avaliação editorial **3,5**de 5 0 avaliação de usuário Redação do PredictionToolkit ### Nossa opinião sobre dr-manhattan A interface comum reduz o trabalho repetido de integração. Assinatura, suporte de execução e exemplos antigos ainda exigem revisão específica por plataforma. Com base nas funções documentadas, na configuração e nas condições de acesso. [Como avaliamos]() ### Avaliações dos usuários 0 O limite de avaliações publicadas para que a nota principal passe a usar as notas dos usuários é 5. **Seja a primeira pessoa a compartilhar sua experiência** Um exemplo específico ajuda a próxima pessoa a escolher a ferramenta certa. ## Ferramentas relacionadas [Explorar categoria]() ![Instalação e início rápido oficial do SDK Python Polymarket]() ![Logotipo de Polymarket Python SDK]()[Polymarket Python SDK]() SDK**4,0**Da redação Clientes tipados síncronos e assíncronos para scripts, notebooks, contas e assinaturas. - Idioma Python Use a integração oficial Python. ![Repositório PMXT e famílias de plataformas compatíveis]() ![Logotipo de PMXT open-source SDK]()[PMXT open-source SDK]() SDK**3,5**Da redação Use uma interface Python ou TypeScript em várias plataformas, escolhendo backend hospedado ou local. - Idioma Python · TypeScript Compare outra camada de cliente comum. ![Visão geral do repositório CloddsBot com prévia WebChat do provedor]() [CloddsBot]() Ferramenta de pesquisa**3,0**Da redação Pesquise mercados e use estratégias configuradas por um gateway local de chat e canais de mensagens compatíveis. - Acesso Acesso web · Telegram · Discord · MCP Compare um terminal conversacional mais amplo. ## Perguntas frequentes sobre dr-manhattan ### Posso consultar dados públicos sem chaves privadas? Sim. Instâncias públicas e o caminho de fábrica documentado somente leitura permitem descobrir mercados. ### MCP remoto pode negociar em todas as plataformas? Não. Apenas a negociação da Polymarket é documentada ali. ### Posso adicionar uma plataforma? O repositório fornece uma classe base Exchange e um padrão de registro. ### Há suporte a estratégias? Sim. Strategy funciona com o cliente da plataforma e o rastreamento de ordens. Neste perfil