Servidor MCP de Crypto Sentiment

Un servidor MCP que ofrece análisis del sentimiento de criptomonedas a agentes de IA, aprovechando los datos agregados de noticias y redes sociales de Santiment para rastrear el estado de ánimo del mercado y detectar tendencias emergentes.

Licencia de GitHub Versión de Python Estado

Características

Análisis de sentimiento : recupere el balance de sentimiento (positivo vs. negativo) para criptomonedas específicas.
Seguimiento del volumen social : supervise las menciones totales en las redes sociales y detecte cambios significativos (picos o caídas).
Dominio social : mide la proporción de discusiones que ocupa un activo en los medios criptográficos.
Palabras de tendencia : identifique los términos más populares que son tendencia en las discusiones sobre criptomonedas.

Related MCP server: agentek-eth

Herramientas

Nombre de la herramienta	Descripción	Parámetros
`get_sentiment_balance`	Obtenga el balance de sentimiento promedio de un activo durante un período específico.	`asset: str` , `days: int = 7`
`get_social_volume`	Obtenga el número total de menciones en redes sociales de un activo.	`asset: str` , `days: int = 7`
`alert_social_shift`	Detectar picos o caídas significativas en el volumen social en comparación con el promedio anterior.	`asset: str` , `threshold: float = 50.0` , `days: int = 7`
`get_trending_words`	Recupere las palabras de tendencia más importantes en las discusiones sobre criptomonedas, clasificadas por puntuación durante un período.	`days: int = 7` , `top_n: int = 5`
`get_social_dominance`	Mide el porcentaje de discusiones en los medios sobre criptomonedas dominadas por un activo.	`asset: str` , `days: int = 7`

Prerrequisitos

Python : 3.10 o superior
Clave API de Santiment : obtenga una clave gratuita o paga de Santiment .

Instalación

Clonar el repositorio :
git clone https://github.com/kukapay/crypto-sentiment-mcp.git cd crypto-sentiment-mcp
Configurar cliente :
{ "mcpServers": { "crypto-sentiment-mcp": { "command": "uv", "args": ["--directory", "path/to/crypto-sentiment-mcp", "run", "main.py"], "env": { "SANTIMENT_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }

Ejemplos

A continuación se muestran ejemplos de entradas de lenguaje natural y sus salidas correspondientes al interactuar con el servidor a través de un cliente compatible con MCP:

Entrada : "¿Cuál es el equilibrio de sentimiento hacia Bitcoin durante la última semana?"
- Salida : "El balance de sentimiento de Bitcoin durante los últimos 7 días es 12,5".
Entrada : "¿Cuántas veces se ha mencionado Ethereum en las redes sociales en los últimos 5 días?"
- Salida : "El volumen social de Ethereum en los últimos 5 días es de 8,432 menciones".
Entrada : "Dime si ha habido un gran cambio en el volumen social de Bitcoin recientemente, con un umbral del 30%".
- Salida : "El volumen social de Bitcoin aumentó un 75,0% en las últimas 24 horas, de un promedio de 1.000 a 1.750".
Entrada : "¿Cuáles son las 3 palabras de tendencia en criptomonedas en los últimos 3 días?"
- Resultado : "Las 3 palabras de tendencia en los últimos 3 días: 'halving', 'bullrun', 'defi'".
Entrada : "¿Qué tan dominante es Ethereum en las discusiones en las redes sociales esta semana?"
- Salida : "El dominio social de Ethereum durante los últimos 7 días es del 18,7%".