Como conectar FXMacroData a GPTs personalizados ChatGPT

Até o final deste guia, o seu GPT personalizado será capaz de responder a perguntas macroeconômicas ao vivo histórico de taxas de juro, datas de lançamento do banco central, posicionamento COT, preços de metais preciosos, taxas spot de câmbio sem que você escreva uma única linha de código backend. Basta um bloco de ações OpenAPI apontando para a API FXMacroData.

Caminho A Ações OpenAPI Recomendado para GPTs personalizados

GPTs personalizados usam Acções Para chamar APIs externas. Você fornece um esquema OpenAPI 3.x e o ChatGPT mapeia todas as operações nesse esquema para uma ferramenta chamável. O FXMacroData publica um esquemas público OpenAPI que descreve todos os seus endpoints, de modo que uma única etapa de importação dá ao seu GPT acesso ao catálogo de dados inteiro.

Passo 1 Abra o construtor de GPT personalizado

No ChatGPT, clique em Explorar GPTs na barra lateral esquerda, então + Criar no canto superior direito. Configuração guia para aceder às configurações do esquema e das ações.

Passo 2 Adicionar FXMacroData como uma ação

Desvie para o Acções secção na parte inferior da guia Configurar e clique Adicionar açõesNa página do editor de ações, clique em Importação a partir de URL e colar o URL do esquema FXMacroData OpenAPI:

https://fxmacrodata.com/api/openapi.json

Clique . Importação. O ChatGPT recupera o esquema e preenche automaticamente a lista de operações disponíveis. Deve ver os pontos finais para anúncios, o calendário de lançamento, taxas de câmbio, dados COT, commodities e muito mais na lista de ações.

Passo 3 Configurar a autenticação

Directamente abaixo do esquema importado, encontrar o Autenticação Se você não é capaz de editar o texto, clique no ícone do lápis para editá-lo. Chave de APIEscolhe . Parâmetro de consulta como o método de entrega, e definir o nome do parâmetro para api_key. Coloque sua chave FXMacroData API no campo de valor e salve.

Com esta configuração, o ChatGPT é adicionado ?api_key=<your-key> A cada pedido que faz . fxmacrodata.comA chave é armazenada de forma segura pelo OpenAI e nunca é exposta na saída da conversa.

Passo 4 Configure o URL da política de privacidade e guarde

O ChatGPT requer um URL de política de privacidade para qualquer GPT que ligue para APIs externas. https://fxmacrodata.com/privacy - Na ... Política de privacidade campo, e clique Salvar para finalizar a configuração do GPT.

Passo 5 Teste a ligação

Abra o painel de visualização do GPT no lado direito do construtor e faça uma pergunta macro ao vivo.

Qual é a taxa de juro do dólar americano e quando é a próxima decisão do Fed?

ChatGPT chama o ponto final de anúncios para usd/policy_rate e o ponto final do calendário para usd em segundo plano, então sintetiza ambos os resultados em sua resposta.

# Latest USD policy rate series
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/announcements/usd/policy_rate?api_key=YOUR_API_KEY"

# Upcoming USD release schedule
curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/calendar/usd?api_key=YOUR_API_KEY"

Representante announcements Resposta:

{
  "currency": "USD",
  "indicator": "policy_rate",
  "data": [
    { "date": "2026-03-19", "val": 4.50, "announcement_datetime": 1742414400 },
    { "date": "2026-01-29", "val": 4.50, "announcement_datetime": 1738184400 },
    { "date": "2025-12-18", "val": 4.50, "announcement_datetime": 1734541200 },
    { "date": "2025-11-07", "val": 4.75, "announcement_datetime": 1731002400 }
  ]
}

O seu GPT pode agora indicar a taxa atual e anunciar a data da próxima reunião com precisão de carimbo de tempo de segundo nível extraído de dados em tempo real, não conhecimento de treinamento.

Passo 6 Experimente fluxos de trabalho reais de analistas

Uma vez que a conexão é confirmada, o seu GPT personalizado está pronto para consultas de várias etapas mais sofisticadas.

Para cada um desses pedidos, o ChatGPT seleciona a ação correta do esquema importado você nunca precisa especificar qual ponto final para chamar ou construir um URL. /api-data-docs se quiser entender o esquema completo do campo ou explorar indicadores menos comuns como nóminas de não agricultores Ou ... Inflação em euros- Não .

Caminho B MCP através do ChatGPT Desktop App Alternativa

O OpenAI acrescentou Protocolo de contexto modelo (MCP) apoio ao Aplicativo de desktop do ChatGPT (macOS e Windows). Se você estiver usando o aplicativo de desktop em vez do construtor de GPT personalizado baseado na web, você pode conectar o FXMacroData como um servidor MCP em vez de configurar ações OpenAPI. O MCP funciona na interface de bate-papo padrão do ChatGPT e não requer um GPT Personalizado.

Opção A Ponto final MCP hospedado (zero instalações)

Adicione a seguinte entrada à configuração MCP do seu aplicativo de desktop ChatGPT (localizado em Configurações → Extensões → Protocolo de Contexto Modelo ou por edição . ~/Library/Application Support/ChatGPT/mcp_config.json em macOS):

{
  "mcpServers": {
    "fxmacrodata": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://fxmacrodata.com/mcp?api_key=YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

Opção B Servidor local via uvx

Use-o se preferir um processo local ou precisar passar a chave API através de uma variável de ambiente em vez da URL. mcp-server-fxmacrodata O pacote PyPI é baixado e executado automaticamente por uvx- Não .

{
  "mcpServers": {
    "fxmacrodata": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fxmacrodata"],
      "env": {
        "FXMACRODATA_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Depois de salvar a configuração, reinicie o aplicativo de desktop ChatGPT. Você pode então fazer perguntas FXMacroData diretamente na janela de conversa ChatGTP as ferramentas MCP são resolvidas em segundo plano. Ping do servidor FXMacroData para verificar a conectividade antes de executar sua primeira consulta de dados.

Resumo

Você ligou o FXMacroData a um ChatGPT Custom GPT em três passos: importou o esquema OpenAPI de https://fxmacrodata.com/api/openapi.json, configurado a autenticação de chave API do parâmetro de consulta e verificou a conexão com uma consulta de taxa de política ao vivo. O seu GPT pode agora responder a perguntas de macro com dados reais não aproximações de conjunto de treinamento.

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