Custom MCP Server for Cursor

MCP - Moniteur et Contrôleur de Performance pour Lightning Network

Système d'optimisation automatisé pour nœuds Lightning Network basé sur le testing A/B et RAG

À propos

MCP est un système d'optimisation complet qui aide les opérateurs de nœuds Lightning à améliorer leurs performances en ajustant automatiquement les paramètres comme les frais de routage en fonction des données réelles du réseau et des tests A/B.

Fonctionnalités principales

• Simulateur de nœuds Lightning - Test à grande échelle avec différents profils de nœuds (saturé, inactif, abusé, etc.)
• Moteur d'analyse multicritère - Évaluation avancée des performances de canaux Lightning
• Système de rollback robuste - Retour à l'état précédent en cas d'erreur
• Monitoring avancé - Tableaux de bord Grafana pour visualiser les performances
• Pipeline de décision automatisé - Ajustements de frais basés sur des scores de performance
• Mode dry-run - Test des recommandations sans appliquer les changements

Structure du projet

Prérequis

• Python 3.9+
• Docker et Docker Compose
• Accès à un nœud Lightning (optionnel pour développement)

Installation

Installation locale

Démarrage avec Docker

Utilisation

Simuler différents profils de nœuds

Accéder aux tableaux de bord

Par défaut, l'identifiant et le mot de passe sont tous deux admin.

Exécuter les tests

Environnement de production

Pour un déploiement en production, configurez les variables d'environnement dans un fichier .env:

Shadow Mode

Par défaut, le système fonctionne en mode "shadow" (dry-run) pour observer les recommandations sans les appliquer automatiquement. Pour activer les changements automatiques, modifiez le paramètre DRY_RUN=false dans le fichier .env.

Développement

Pipeline de décision

Le pipeline de décision suit ce processus:

1. Collection des données du nœud
2. Évaluation multicritère par le système de scoring
3. Recommandations d'optimisation
4. Exécution contrôlée des ajustements (avec rollback si nécessaire)
5. Surveillance des performances post-modification

Ajout de nouveaux profils de nœuds

Pour ajouter un nouveau profil de nœud dans le simulateur, modifiez src/tools/node_simulator.py en ajoutant vos paramètres dans le dictionnaire NODE_BEHAVIORS.

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

Contribution

Les contributions sont les bienvenues! Veuillez consulter notre guide de contribution CONTRIBUTING.md avant de soumettre une pull request.

MCP-llama

Installation sur Umbrel

1. Ajoutez l'application MCP via l'App Store Umbrel ou en ligne de commande.
2. Vérifiez que le volume LND est bien monté dans le conteneur :
   • Le dossier /lnd dans le conteneur doit contenir admin.macaroon et tls.cert.
   • Le volume est défini dans umbrel-app.yml :
     volumes: - mcp-data:/data - lnd:/lnd:ro
3. Configurez votre fichier .env dans /data si besoin (voir .env.example).
4. Vérifiez les permissions :
   • L'utilisateur du conteneur doit avoir accès en lecture à /lnd/admin.macaroon et /lnd/tls.cert.
   • En cas d'erreur, consultez les logs MCP ou exécutez :
     ls -l /lnd
5. Démarrez l'application via l'interface Umbrel.
6. Accédez à l'interface MCP via le dashboard Umbrel (port 8000).

Pour toute question, ouvrez une issue sur le repo GitHub.

Déploiement MVP sur Umbrel (v0.1.0-beta)

Prérequis

• Umbrel OS à jour
• Application MCP installée via l'App Store ou en ligne de commande
• Accès au volume LND (/lnd) et MongoDB

Installation

1. Installer MCP depuis l'App Store Umbrel
2. Vérifier le montage du volume LND
   • /lnd/admin.macaroon et /lnd/tls.cert doivent être accessibles en lecture dans le conteneur
3. Configurer le fichier .env dans /data
   • Par défaut, le mode dry-run est activé (DRYRUN=true)
   • Pour activer les modifications réelles, passez DRYRUN=false (déconseillé en phase MVP)
4. Lancer le script d'installation rapide (optionnel)
   bash scripts/umbrel_install.sh
5. Démarrer l'application via l'interface Umbrel
6. Accéder à l'interface MCP sur le port 8000 du dashboard

Logging renforcé

• Tous les logs sont stockés dans logs/fee_optimizer.log et /data/logs/
• Les erreurs critiques, rollbacks et notifications sont également envoyés via Telegram (si configuré)
• Les recommandations shadow mode sont visibles dans Grafana et via l'API /api/v1/fee-optimizer/recommendations

Conseils pour la phase MVP

• Gardez le mode dry-run activé pour éviter toute modification réelle sur le nœud
• Surveillez les logs et dashboards pour détecter toute anomalie
• Testez les rollbacks et la récupération d'erreur avant de passer en mode actif
• Consultez la documentation technique dans /docs/ pour les détails d'architecture et de sécurité

Suivi post-déploiement & feedback

Tableau de bord des instances déployées

• Chaque instance MCP envoie un heartbeat périodique (script scripts/instance_heartbeat.py) vers un serveur central ou Google Form/Sheet.
• Le payload inclut : ID d'instance, version, timestamp, statut, logs récents.
• À planifier en cron (ex : toutes les heures) :
  0 * * * * python3 scripts/instance_heartbeat.py
• Les données sont visualisées dans un dashboard centralisé (Grafana, Notion, Google Data Studio…)

Canal de feedback rapide

• Groupe Telegram testeurs : t.me/mcp_testers (exemple)
• Formulaire Google Form : [Lien à insérer ici]
• Lien GitHub Issues : https://github.com/you/mcp/issues
• Ces liens sont affichés dans l'interface MCP et dans la documentation utilisateur.

Itérations hebdomadaires (phase MVP)

• Semaine 1 : collecte des premiers retours, correction des bugs critiques, amélioration de la doc
• Semaine 2 : analyse des métriques d'usage, ajustements UX, bilan intermédiaire
• Semaine 3 : stabilisation, nettoyage, préparation de la prochaine version
• Suivi des tâches via un board Kanban (GitHub Projects, Notion, Trello)
• Récap hebdomadaire envoyé sur le canal de feedback

Déploiement sur Hostinger

Prérequis

• Docker et docker-compose installés
• Accès à Hostinger (VPS ou Cloud)
• Variables d'environnement de production renseignées (voir env.example.hostinger)

Étapes

1. Copier env.example.hostinger en .env.production et compléter les valeurs obligatoires (API keys, secrets, etc).
2. Lancer le build et le déploiement avec le script :
   ./scripts/deploy-hostinger.sh
   ou manuellement :
   docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build
3. Vérifier l'accès à l'API sur https://api.dazno.de ou votre domaine Hostinger.

Points d'attention

• Adapter les ports exposés dans docker-compose.prod.yml selon la configuration réseau Hostinger.
• Les fichiers .env.production et secrets NE DOIVENT PAS être versionnés.
• Pour la supervision, Prometheus et Grafana sont inclus dans la stack.
• Pour toute personnalisation, voir les fichiers de config dans config/ et les scripts dans scripts/.