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Hunter Community Edition · 私人金融 AI 团队 · AI 智能体 + AI 量化 · 开源自托管 · powered by opencode + Claude Code + MCP + multi-agent · your private financial AI team · open-source self-hosted · 15 min docker start

Hunter Community Edition – セルフホスト型金融 AI エージェント・プラットフォーム

概要 – Hunter は、オープンソースで Docker-compose デプロイ可能な Web アプリであり、大規模言語モデル (LLM) キーを個人の「投資研究 AI チーム」に変えることができます。リアルタイムの市場データ、ニュース、開示書類、代替シグナルを取得し、構築済みの分析 SKILLs（メソッドレベルのプロンプト）を実行し、各保有資産の背後にある仮説を追跡するローカルな「投資戦略 (investment thesis)」を保持します。すべてのデータと会話履歴はユーザー自身のディスクに保存されます。唯一の外部依存関係は、提供する LLM API です。

コア機能

領域	内容
データ	3 つの供給モードを介して 32-33 の市場データソース（リアルタイム・クオート、30 日 K 線、決算、ニュース、株主情報、資金流動、テンダー、特許、税関などの代替データ）を提供。無料のオープンソース・フィード (akshare / yfinance)、無料で申請可能な Hunter データパイプライン、または独自の MCP エンドポイント。
AI エンジン	プラグイン可能な LLM サポート（デフォルトは DeepSeek v4-pro、Claude, Qwen, Gemini, OpenAI-compatible など）に加え、10 日間の価格予測を行うカスタム「Kronos」時系列モデルと「TrueSource」インテリジェンス・コレクター。
SKILL ライブラリ	構築済みの金融向け SKILLs（ディープ分析、DCF、comps, LBO, 戦略追跡、カタリスト・カレンダー、ポートフォリオ・ストレス・テストなど）が 23 個。これらは、ステップバイステップの分析ワークフローを記述した Markdown ファイルです。
投資戦略 (メモリ)	ポジションを作成すると、Hunter は 5 つの主要な投資の柱、仮定、およびコストベースをローカルの Postgres DB に記録し、新しいデータが入るたびにそれらを継続的に再評価し、乖離や仮定の崩壊をフラグ立てします。
インタラクション	ストリーミング SSE チャット、リッチなカード UI（価格、ニュース、予測）、3 層のサイドバー（データソース $\rightarrow$ ツールボックス $\rightarrow$ SKILL）、ウォッチリスト、シグナル追跡、および即時ディープ分析ツール用のトップメニュー。
デプロイ	ワンコマンド Docker-Compose スタート（イメージのプル後、約 5 分）。6 つのコンテナ（web, API, OpenCode チャットエンジン, Postgres, Redis, llm-shim）を自動的にオーケストレーション。クラウドアカウントは不要で、すべてローカルで動作します。

クイックスタート (5 分)

git clone https://github.com/agentpit-io/hunter-community && cd hunter-community
.env.example を .env にコピーし、以下を記入：
- LLM_BASE_URL (例: https://api.deepseek.com/v1)
- LLM_DEFAULT_MODEL (例: deepseek-v4-pro)
- LLM_API_KEY (あなたの LLM トークン)
- オプションの HUNTER_API_KEY (無料の Hunter データパイプライン用)
docker compose up -d (初回実行時は ~7 GB のイメージをプルし、その後約 30 秒で起動)
http://localhost:3100 を開き、チャットを開始 – 例：現在の銘柄の価格を尋ねる、または「Kronos」予測を依頼する。

拡張性

SKILL を追加 – user-skills/<name>/ に SKILL.md ファイルを配置（Anthropic スタイルのメタデータを含む Markdown）し、opencode コンテナを再起動。新しい SKILL がサイドバーに表示されます。
GitHub からの SKILL インストール – SKILL パネルの “+” ボタンに公開 GitHub URL を貼り付けるだけで、プラットフォームが自動的に取得、検証、およびロードします。
独自の MCP に接続 – ツールボックスの “+” ボタンを介して、カスタムデータツール・エンドポイント（ブローカー、独自のデータベンダーなど）を設定。Hunter は AgentPit のキーなしでツール呼び出しをルーティングします。

技術スタック

レイヤー	技術
フロントエンド	Next.js 15 (App Router), React 19, TypeScript 5, Tailwind, shadcn/ui
バックエンド API	FastAPI (Python 3.12), SQLAlchemy 2, httpx, loguru
チャットエンジン	OpenCode (カスタマイズ済み) + MCP プロトコル、Bun で動作
データベース	PostgreSQL 16 (投資戦略、ポジション、ユーザーデータ)
キャッシュ / PubSub	Redis 7
LLM 統合	OpenAI-compatible shim (DeepSeek, Claude, Qwen, Gemini, etc.)
認証	JWT (HS256) + argon2id パスワードハッシュ
デプロイ	Docker-Compose, GHCR コンテナレジストリ, bind-mounts による高速なイテレーション
テスト	12-case golden-runner, SSE サブスクリプション・テスト, プロバイダー互換性マトリックス

どのような人が使うべきか？

個人投資家 – SaaS プロバイダーにポートフォリオ・データを送ることなく、AI 支援研究を行いたい方。
クオンツ・ホビーリスト – LLM 駆動のバリュエーション・モデルや時系列予測を実験するための、プラグイン可能な環境を探している方。
フィンテック・チーム – MCP を介して内部データ・フィードに接続できる、セルフホスト型で拡張可能な研究助手が必要なチーム。

ライセンス & コミュニティ

Apache 2.0 – フォーク、修正、および再ブランド化（製品名を変更する必要がある）が可能です。商用クローズドソース使用も許可されています。
活発な Discord/WeChat コミュニティ、GitHub Discussions、およびバグや機能リクエストのための公開 issue トラッカー。
ロードマップには、スキル・マーケットプレイス UI、マルチテナント SaaS 決済、およびオプションのクラウド同期型投資戦略バックアップが含まれます。

結論 – Hunter Community Edition は、準備済みの分析ワークフロー、リアルタイムの市場データ、および保有資産の理由を追跡する「投資メモリ」を備えた、完全ローカル、LLM 駆動の投資研究ワークステーションです。すべては Docker で一コマンドで起動し、 Docker に拡張可能です。