Protocolo de Contexto del Modelo Solana (MCP)

Un servidor integral de interacción blockchain de Solana que implementa el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), optimizado para una integración perfecta con herramientas e interfaces de IA.

¿Qué es el Protocolo de Contexto Modelo?

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) proporciona una forma estandarizada para que las herramientas de IA y los modelos de lenguaje interactúen con los datos de blockchain. Esta implementación permite a los agentes de IA:

Consultar datos de la cadena de bloques de Solana utilizando lenguaje natural
Acceda a información estructurada de tokens y cuentas
Mantener el contexto en múltiples interacciones
Realizar búsquedas semánticas en transacciones de blockchain
Generar explicaciones legibles para humanos de datos complejos de blockchain

¿Por qué MCP para la integración de IA?

MCP crea un puente entre los agentes de IA y los datos de blockchain, lo que permite:

Comprensión contextual : los modelos de IA pueden mantener el historial de conversaciones y crear contexto sobre tokens y cuentas.
Consultas semánticas : Soporte para el procesamiento del lenguaje natural para traducir las consultas del usuario en operaciones de blockchain
Respuestas estructuradas : los datos se devuelven en formatos estandarizados optimizados para el consumo de IA.
Explicaciones mejoradas : Los conceptos complejos de blockchain se explican en un lenguaje accesible.

Características

Procesamiento del lenguaje natural : consulta datos de blockchain usando lenguaje cotidiano
Análisis de tokens : información completa sobre tokens y métricas
Búsqueda semántica : encuentre transacciones y actividades según el significado, no solo coincidencias exactas
Conciencia del contexto : el servidor mantiene el estado de la sesión y comprende las relaciones entre entidades
Integración de Solana RPC : acceso completo a las capacidades de la cadena de bloques de Solana
API RESTful : fácil integración con sistemas existentes
Compatibilidad con Docker : Implementación sencilla con contenedorización

Inicio rápido con Docker

Opción 1: Usar Docker Compose

# Clone the repository
git clone https://github.com/omaidf/solana-mcp.git
cd solana-mcp

# Build and start the container
docker-compose up -d

Opción 2: Usar Docker directamente

# Build the Docker image
docker build -t solana-mcp .

# Run the container
docker run -p 8000:8000 solana-mcp

Variables de entorno

Personalice el servidor configurando las siguientes variables de entorno:

SOLANA_RPC_URL=https://api.mainnet-beta.solana.com
SOLANA_COMMITMENT=confirmed
SOLANA_TIMEOUT=30
HOST=0.0.0.0
PORT=8000
LOG_LEVEL=INFO
LOG_FORMAT=json
ENVIRONMENT=production
METADATA_CACHE_SIZE=100
METADATA_CACHE_TTL=300
PRICE_CACHE_SIZE=500
PRICE_CACHE_TTL=60

Puntos finales de API

Puntos finales principales de MCP

GET /health - Punto final de comprobación de estado
GET /version - Obtener información de la versión de la API

Análisis del token Solana

GET /token-analysis/analyze/{mint} - Obtenga un análisis completo de tokens
GET /token-analysis/metadata/{mint} - Obtener metadatos del token
GET /token-analysis/supply/{mint} - Obtener información sobre el suministro de tokens
GET /token-analysis/price/{mint} - Obtener información sobre el precio del token
GET /token-analysis/holders/{mint} - Obtener información del titular del token

Consultas en lenguaje natural

POST /nlp/query - Envíe consultas en lenguaje natural sobre la cadena de bloques Solana

Consulte API_DOCUMENTATION.md para obtener la documentación completa de la API.

Desarrollo

Prerrequisitos

Python 3.9+
pepita

Configuración

# Create and activate virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -e .

Corriendo localmente

python -m solana_mcp.main

El servidor estará disponible en http://localhost:8000 .

Ejemplos de integración de MCP

Pitón

import httpx
import asyncio

async def get_token_analysis(mint_address):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(f"http://localhost:8000/token-analysis/analyze/{mint_address}")
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            raise Exception(f"Error: {response.status_code} - {response.json().get('detail')}")

# Example usage
async def main():
    try:
        token_data = await get_token_analysis("EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v")
        print(f"Token name: {token_data['token_name']}")
        print(f"Current price: ${token_data['current_price_usd']}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to get token data: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Licencia

Consulte el archivo LICENCIA para obtener más detalles.

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.

Autor

Creado por omaidf

Solana Model Context Protocol (MCP) Server

Integrations