퓨타키 MCP
Solana에서 Futarchy 프로토콜과 상호작용하기 위한 서버 구현입니다.
설치 지침
- 저장소를 복제합니다.
지엑스피1
- 종속성 설치:
- RPC URL 구성:
src/server.ts 엽니다.- 연결 초기화에서 RPC URL을 업데이트합니다: GXP3
- 다음을 사용할 수 있습니다.
- 메인넷:
https://api.mainnet-beta.solana.com - 데브넷:
https://api.devnet.solana.com - 또는 귀하의 RPC 공급자 URL(이것으로만 작동)
- 개발 서버를 시작합니다.
이용 가능한 경로
DAO 경로
GET /daos - 모든 DAO 가져오기GET /daos/:id - ID로 특정 DAO 가져오기GET /daos/:id/proposals - 특정 DAO에 대한 모든 제안을 가져옵니다.POST /daos/:id/proposals - DAO에 대한 새로운 제안을 생성합니다(DAO 생성 경로가 존재하지 않으므로 아직 테스트하지 않음)- 몸:
{
"descriptionUrl": "string",
"baseTokensToLP": "number",
"quoteTokensToLP": "number"
}
제안 경로
GET /proposals/:id - ID로 특정 제안서 가져오기
테스트
Postman이나 curl 같은 도구를 사용하여 경로를 테스트할 수 있습니다. 서버는 기본적으로 9000번 포트에서 실행됩니다.
curl 명령어 예시:
# Get all DAOs
curl http://localhost:9000/daos
# Get a specific DAO
curl http://localhost:9000/daos/<dao-address>
# Get proposals for a DAO
curl http://localhost:9000/daos/<dao-address>/proposals
# Create a new proposal
curl -X POST http://localhost:9000/daos/<dao-address>/proposals \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"descriptionUrl": "https://example.com/proposal",
"baseTokensToLP": 1000,
"quoteTokensToLP": 1000
}'
커서용 MCP 서버
이 프로젝트에는 Cursor가 사용자 정의 도구를 통해 Futarchy 백엔드와 상호 작용할 수 있게 해주는 MCP(Model Context Protocol) 서버도 포함되어 있습니다.
MCP 서버 설정
- 종속성을 설치하고, 프로젝트를 빌드하고, 커서를 구성하려면 설치 스크립트를 실행하세요.
chmod +x setup.sh
./setup.sh
- 또는 수동으로 구성하세요.
- 종속성을 설치하고 프로젝트를 빌드합니다: GXP8
~/.cursor/mcp.json 열거나 생성합니다.- 다음 구성을 추가합니다(필요에 따라 경로를 조정): GXP9
커서에서 MCP 서버 사용
커서 채팅에서 다음 도구를 사용할 수 있습니다.
getDaos - Futarchy 시스템의 모든 DAO를 가져옵니다.getDao - ID로 특정 DAO 가져오기getProposals - 특정 DAO에 대한 모든 제안을 가져옵니다.getProposal - ID로 특정 제안을 가져옵니다.createProposal - DAO에 대한 새로운 제안을 만듭니다.
예를 들어, 커서의 채팅에서 다음과 같이 말할 수 있습니다.
Use the getDaos tool to retrieve a list of all DAOs from the futarchy-routes backend.
MCP 서버에 대한 자세한 내용은 src/mcp/README.md를 참조하세요.
감정 분석 기능
Futarchy MCP 서버에 이제 특정 제안에 대한 Discord 및 Twitter 데이터의 감정을 분석하는 감정 분석 도구가 추가되었습니다. 이 기능은 제안에 대한 커뮤니티의 감정을 이해하는 데 도움이 되며, 더욱 정보에 기반한 결정을 내리는 데 활용될 수 있습니다.
작동 원리
- 감정 분석 도구는 Discord와 Twitter에서 특정 제안에 대한 데이터를 수집합니다.
- 자연어 처리 기술을 사용하여 감정을 분석합니다.
- 이는 감정을 다양한 범주(토큰경제, 프로토콜 매개변수 등)로 분류합니다.
- 분석에 기초하여 요약, 핵심 요점, 우려 사항을 생성합니다.
- 결과는 프런트엔드에서 쉽게 사용할 수 있는 구조화된 형식으로 제공됩니다.
예시 응답
{
"proposalId": "F3hsZzWinRAHbr6CUxdkUFBCH8qNk6Mi9Zfu3PMX49BC",
"sentimentScore": -0.8,
"primaryCategory": "Tokenomics",
"categories": [
{
"name": "Tokenomics",
"score": 0.4
},
{
"name": "Protocol Upgrades",
"score": 0.3
},
{
"name": "Partnerships Integrations",
"score": 0.2
},
{
"name": "Protocol Parameters",
"score": 0.1
}
],
"summary": "The proposal to launch a new Horizon token for the Aave ecosystem has faced significant backlash from the community...",
"keyPoints": [
"The proposed token launch is seen as unnecessary and potentially harmful to the Aave token and community.",
"The revenue-sharing model is perceived as frontloaded and unfair, favoring early years when adoption and revenue may be low.",
"There is a desire to maintain the Aave token as the primary governance and utility token for the ecosystem."
],
"concerns": [
"Dilution of the Aave token's value and attention.",
"Misalignment of incentives with the proposed revenue-sharing model.",
"Creation of a separate entity that could compete with the Aave ecosystem.",
"Lack of transparency and community involvement in the decision-making process."
],
"sources": {
"discord": true,
"twitter": true
}
}
사용 방법
다음과 같이 MCP 서버에서 감정 분석 도구를 사용할 수 있습니다.
const result = await mcp_futarchy_routes_getProposalSentiment({
proposalId: "F3hsZzWinRAHbr6CUxdkUFBCH8qNk6Mi9Zfu3PMX49BC"
});
이는 지정된 제안에 대한 감정 분석을 반환합니다.