SettleMint

Inhaltsverzeichnis

• Um
• Einführung in das Model Context Protocol (MCP)
  • Warum ist MCP wichtig?
  • Hauptfunktionen und Vorteile
• So funktioniert MCP
  • Das Kernkonzept
  • Technischer Workflow
  • Schlüsselkomponenten
• SettleMints Implementierung von MCP
  • Funktionen und Merkmale
  • Verwendung in KI und Blockchain
• Praxisbeispiele
  • Implementierung von MCP in einem Entwicklungsworkflow
    • Verwenden des SettleMint MPC im Cursor
    • Verwenden des SettleMint MPC in Claude Desktop
    • Verwenden des SettleMint MPC in Cline
    • Verwenden des SettleMint MPC in Windsurf
  • KI-gesteuerte Blockchain-Anwendung oder -Agent
• Beitragen
• Lizenz

Um

Der SettleMint Model Context Provider bietet eine einfache Möglichkeit, ein LLM, eine AI IDE oder einen AI Agent in die SettleMint-Plattform und Ihren bereitgestellten Anwendungsfall zu integrieren.

Einführung in das Model Context Protocol (MCP)

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein Framework, das die Fähigkeiten von KI-Agenten und großen Sprachmodellen (LLMs) durch strukturierten, kontextbezogenen Zugriff auf externe Daten erweitert. Es fungiert als Brücke zwischen KI-Modellen und verschiedenen Datenquellen wie Blockchain-Netzwerken, externen APIs, Datenbanken und Entwicklerumgebungen. Im Wesentlichen ermöglicht MCP einem KI-Modell, relevanten Kontext aus der Außenwelt zu berücksichtigen und so fundierteres Denken und Interagieren zu ermöglichen.

MCP ist kein einzelnes Tool, sondern ein standardisiertes Protokoll. Es definiert, wie eine KI Informationen anfordert und wie externe Systeme reagieren. Durch die Einhaltung dieses Standards können verschiedene Tools und Systeme einheitlich mit KI-Agenten kommunizieren. Dadurch können KI-Modelle über ihr antrainiertes Wissen hinausgehen und nahtlos mit Live-Daten und realen Anwendungen interagieren.

Warum ist MCP wichtig?

Moderne KI-Modelle sind leistungsstark, arbeiten aber traditionell als geschlossene Systeme – sie generieren Antworten basierend auf aus Trainingsdaten erlernten Mustern, ohne den aktuellen Zustand externer Systeme zu kennen. Dieser Mangel an Live-Kontext kann eine Einschränkung darstellen. MCP ist wichtig, weil es diese Lücke schließt und KI ermöglicht, in Echtzeit kontextbewusst und handlungsorientiert zu werden.

Hier sind einige Gründe, warum MCP wichtig ist:

• Dynamischer Datenzugriff: MCP ermöglicht KI-Modellen die nahtlose Interaktion mit externen Ökosystemen (z. B. Blockchain-Netzwerken oder Web-APIs). Das bedeutet, dass ein KI-Agent zur Laufzeit eine Datenbank oder ein Blockchain-Ledger abfragen kann, um die neuesten Informationen zu erhalten, anstatt sich ausschließlich auf veraltete Trainingsdaten zu verlassen.
• Echtzeit-Kontext: Durch strukturierten Echtzeit-Zugriff auf Daten (wie Smart-Contract-Status oder Anwendungsstatus) stellt MCP sicher, dass die Entscheidungen und Reaktionen der KI auf der aktuellen Situation basieren. Dieses Kontextbewusstsein führt zu präziseren und relevanteren Ergebnissen.
• Erweiterte Funktionen: Mit MCP können KI-Agenten nicht nur Daten abrufen, sondern auch Aktionen ausführen. Beispielsweise könnte eine KI MCP nutzen, um eine Blockchain-Transaktion auszulösen oder einen Datensatz zu aktualisieren. Dies verbessert die Entscheidungsfähigkeit des Agenten durch präzisen, domänenspezifischen Kontext und die Möglichkeit, darauf zu reagieren.
• Reduzierte Komplexität: Entwickler profitieren von MCP, da es eine einheitliche Schnittstelle zu verschiedenen Datenquellen bietet. Anstatt für jedes externe System eigenen Integrationscode zu schreiben, kann ein KI-Agent MCP als zentralen Kanal für viele Quellen nutzen. Dies vereinfacht die Entwicklung und reduziert Fehler.

Insgesamt macht MCP KI bewusster, anpassungsfähiger und nützlicher, indem es sie mit Live-Daten verbindet und ihr ermöglicht, Aufgaben in externen Systemen auszuführen. Dies ist ein bedeutender Schritt hin zu einer KI, die ihre Umwelt wirklich verstehen und mit ihr interagieren kann.

Hauptfunktionen und Vorteile

MCP führt mehrere wichtige Funktionen ein, die sowohl KI-Entwicklern als auch Endbenutzern erhebliche Vorteile bieten:

• Kontextbewusstsein: KI-Modelle erhalten die Fähigkeit, bei Bedarf auf Live-Informationen und Kontext zuzugreifen. Anstatt isoliert zu arbeiten, kann ein KI-Agent spezifische Daten abfragen (z. B. „Was ist der neueste Block in der Blockchain?“ oder „Benutzerprofil aus der Datenbank abrufen“) und diesen Kontext nutzen, um seine Antworten anzupassen. Dies führt zu präziseren und situationsgerechteren Ergebnissen.
• Blockchain-Integration: MCP bietet eine direkte Verbindung zu On-Chain-Daten und Smart-Contract-Funktionalität. Ein KI-Agent kann den Blockchain-Status abfragen (z. B. den Token-Saldo prüfen oder die Variable eines Vertrags lesen) und sogar Vertragsmethoden über MCP aufrufen. Dies eröffnet Möglichkeiten für KI-gesteuerte Blockchain-Operationen, DeFi-Automatisierung und mehr – alles über eine standardisierte Schnittstelle.
• Automatisierungsfunktionen: Durch strukturierten Zugriff auf externe Systeme können KI-Agenten nicht nur Daten lesen, sondern auch Aktionen ausführen. Beispielsweise könnte eine KI automatisch Parameter eines Smart Contracts anpassen, eine Transaktion initiieren oder eine Konfigurationsdatei in einem Repository aktualisieren. Diese Automatisierungsfunktionen ermöglichen die Erstellung intelligenter Agenten, die Infrastruktur oder Anwendungen autonom und nach festgelegten Richtlinien verwalten.
• Sicherheit und Kontrolle: MCP wurde mit Blick auf die Sicherheit entwickelt (mehr dazu später). Es bietet eine kontrollierte Umgebung, in der der Zugriff auf externe Daten und Vorgänge überwacht und in einer Sandbox ausgeführt werden kann. Dadurch wird sichergestellt, dass ein KI-Agent nur zulässige Aktionen ausführt und sensible Daten durch Authentifizierung und Berechtigungsvergabe innerhalb des MCP-Frameworks geschützt werden.

Durch die Kombination dieser Funktionen erweitert MCP die Möglichkeiten von KI-Agenten erheblich. Es verwandelt passive Modelle in aktive Teilnehmer, die externe Systeme erfassen und beeinflussen können – und das alles auf sichere und strukturierte Weise.

So funktioniert MCP

Das Kernkonzept

Im Kern fungiert MCP als Middleware zwischen einem KI-Modell und externen Datenquellen. Anstatt sämtliches Wissen und alle Werkzeuge in die KI einzubetten, hält MCP das KI-Modell schlank und verlagert die Datenabruf- und -ausführungsaufgaben auf externe Dienste. KI und MCP kommunizieren über ein definiertes Protokoll:

1. KI-Agent (Client): Der KI-Agent (z. B. ein LLM oder eine KI-gesteuerte Anwendung) formuliert eine Informations- oder Aktionsanfrage. Diese Anfrage wird in einem von MCP verstandenen Standardformat formuliert. Beispielsweise könnte die KI fragen: „Holen Sie den Wert der Variable X aus Smart Contract Y auf Blockchain Z“ oder „Holen Sie den Inhalt der Datei ABC aus dem Projektverzeichnis.“
2. MCP-Server (Mediator): Der MCP-Server empfängt die Anfrage und interpretiert sie. Er fungiert als Mediator, der die Verbindung zu verschiedenen externen Systemen herstellen kann. Der Server ermittelt, welche externe Quelle für die Anfrage benötigt wird (Blockchain, API, Dateisystem usw.) und verwendet den entsprechenden Connector oder Handler, um die Anfrage zu erfüllen.
3. Externe Datenquelle: Dies kann ein Blockchain-Knoten, ein API-Endpunkt, eine Datenbank oder sogar eine lokale Entwicklungsumgebung sein. Der MCP-Server kommuniziert mit der externen Quelle, beispielsweise durch einen API-Aufruf, eine Abfrage eines Blockchain-Knotens oder das Lesen einer Datei von der Festplatte.
4. Kontextbezogene Antwort: Die externe Quelle gibt die angeforderten Daten (oder das Ergebnis einer Aktion) zurück. Der MCP-Server formatiert diese Informationen dann in eine strukturierte Antwort, die der KI-Agent leicht verstehen kann. Dies kann die Konvertierung von Rohdaten in eine einfachere JSON-Struktur oder ein Textformat beinhalten.
5. Zurück zur KI: Der MCP-Server sendet die formatierten Daten zurück an den KI-Agenten. Die KI kann diese Daten dann in ihre Schlussfolgerungen einbeziehen oder ihren Workflow mit dem neuen Kontext fortsetzen. Aus Sicht des KI-Modells ist es so, als hätte es gerade sein Wissen erweitert oder eine externe Aktion erfolgreich ausgeführt.

Das Besondere an MCP ist, dass es die Unterschiede zwischen verschiedenen Datenquellen aufhebt. Der KI-Agent muss nicht wissen, wie man eine Blockchain aufruft oder eine Datenbank abfragt; er stellt einfach eine allgemeine Anfrage, und MCP erledigt den Rest. Dank dieses modularen Ansatzes können neue Konnektoren für zusätzliche Datenquellen zu MCP hinzugefügt werden, ohne die Art und Weise zu ändern, wie die KI Anfragen formuliert.

Technischer Workflow

Lassen Sie uns Schritt für Schritt einen typischen technischen Arbeitsablauf mit MCP durchgehen:

1. KI stellt eine Anfrage: Der KI-Agent verwendet ein MCP-SDK oder eine API, um eine Anfrage zu senden. Beispielsweise könnte im Code ein Aufruf wie mcp.fetch("settlemint", "getContractState", params) erfolgen – wobei "settlemint" einen MCP-Zielserver oder -Kontext angeben könnte.
2. MCP analysiert die Anfrage: Der MCP-Server (in diesem Fall möglicherweise der SettleMint MCP-Server) empfängt die Anfrage. Die Anfrage enthält eine Kennung der gewünschten Operation und alle erforderlichen Parameter (z. B. welches Blockchain-Netzwerk, welche Vertragsadresse oder welcher Dateipfad benötigt wird).
3. Connector-Aktivierung: Basierend auf dem Anfragetyp wählt MCP den passenden Connector oder das passende Modul aus. Für eine Blockchain-Abfrage kann ein mit Netzwerkzugriff und Anmeldeinformationen konfigurierter Blockchain-Connector verwendet werden. Für eine Dateisystemabfrage wird ein Datei-Connector mit dem angegebenen Pfad verwendet.
4. Datenabruf/Aktionsausführung: MCP führt die Aktion aus. Bei einem Datenabruf ruft es die Daten ab: Beispielsweise ruft es die API eines Blockchain-Knotens auf, um den Vertragsstatus abzurufen, oder liest aus einer lokalen Datei. Handelt es sich um eine Aktion (wie das Ausführen einer Transaktion oder das Schreiben in eine Datei), führt es diese Operation mit den vorhandenen Anmeldeinformationen und dem vorhandenen Kontext aus.
5. Datenformatierung: Das Rohergebnis liegt häufig in einem quellspezifischen Format vor (JSON aus einer Web-API, Binärdaten aus einer Datei usw.). MCP formatiert oder serialisiert dieses Ergebnis in ein Standardformat (üblicherweise JSON oder eine Textdarstellung), das vom KI-Modell problemlos verwendet werden kann. Es kann auch Metadaten wie Zeitstempel oder Erfolgs-/Fehlerstatus enthalten.
6. Antwort an die KI: MCP sendet die formatierte Antwort an den KI-Agenten zurück. In der Praxis könnte dies ein Rückgabewert eines SDK-Funktionsaufrufs oder eine über einen WebSocket oder HTTP gesendete Nachricht sein, wenn eine Netzwerkkonfiguration verwendet wird.
7. KI setzt die Verarbeitung fort: Mit den neuen Daten kann die KI ihren Plan anpassen, eine fundiertere Antwort generieren oder weitere Aktionen auslösen. Wurde der KI beispielsweise eine Frage zum Blockchain-Kontostand eines Benutzers gestellt, verfügt sie nun über den Kontostand von MCP und kann ihn in ihre Antwort einbeziehen. Wenn die KI etwas autonom verwaltet, kann sie anhand der Daten über den nächsten Schritt entscheiden.

Dieser Workflow läuft schnell und oft im Hintergrund ab. Aus übergeordneter Sicht erweitert MCP die Fähigkeiten der KI im laufenden Betrieb. Die KI konzentriert sich weiterhin auf die Entscheidungsfindung und Sprachgenerierung, während MCP die Routinearbeit des Datenabrufs und der Befehlsausführung in externen Systemen übernimmt.

Schlüsselkomponenten

MCP besteht aus einigen Kernkomponenten, die zusammenarbeiten, um den oben beschriebenen Arbeitsablauf zu ermöglichen:

• MCP-Server: Dies ist der zentrale Dienst oder Daemon, der ausgeführt wird und auf Anfragen von KI-Agenten wartet. Er ist sozusagen das Gehirn von MCP, das alles koordiniert. Der MCP-Server ist so konfiguriert, dass er verschiedene Datenquellen kennt und weiß, wie er sich mit ihnen verbindet. In der Praxis könnte ein MCP-Serverprozess lokal oder auf einem Server ausgeführt werden, und Ihr KI-Agent kommuniziert über eine API (z. B. HTTP-Anfragen, RPC-Aufrufe oder ein SDK) mit ihm.
• MCP SDK / Client-Bibliothek: Um die Nutzung zu vereinfachen, bietet MCP SDKs in verschiedenen Programmiersprachen an. Entwickler integrieren diese in ihren KI-Agentencode. Das SDK übernimmt die Kommunikation mit dem MCP-Server, sodass Entwickler Funktionen oder Methoden (wie mcp.getData(...)) einfach aufrufen können, ohne Netzwerkaufrufe manuell erstellen zu müssen. Das SDK stellt sicher, dass Anfragen korrekt formatiert sind, sendet sie an den MCP-Server, empfängt die Antwort und übergibt sie an das KI-Programm.
• Konnektoren/Adapter: Dies sind Module oder Plugins innerhalb des MCP-Servers, die mit bestimmten externen Systemen kommunizieren können. Ein Konnektor kann Blockchain-Interaktionen (mit Untermodulen für Ethereum, Hyperledger usw.) verarbeiten, ein anderer Web-APIs (HTTP-Aufrufe) und ein weiterer lokale Betriebssystemoperationen (Dateisystemzugriff, Ausführen von Shell-Befehlen). Jeder Konnektor versteht eine Reihe von Aktionen und Datenformaten für seine Domäne. Konnektoren machen MCP erweiterbar – neue Konnektoren können hinzugefügt werden, um neue Systeme oder Protokolle zu unterstützen.
• Konfigurationsdateien: MCP verwendet häufig Konfigurationen (wie JSON oder YAML), um zu wissen, welche Konnektoren aktiviert werden sollen und wie externe Dienste erreicht werden. Beispielsweise können Sie eine MCP-Instanz mit der URL Ihres Blockchain-Knotens, API-Schlüsseln für externe Dienste oder Dateipfadberechtigungen konfigurieren. Die Konfiguration stellt sicher, dass der MCP-Server zur Laufzeit über die erforderlichen Informationen verfügt, um Anfragen sicher und korrekt auszuführen.
• Sicherheitsebene: Da MCP auf sensible Daten zugreifen und Aktionen ausführen kann, verfügt es über eine Sicherheitsebene. Dies kann API-Schlüssel (wie das persönliche Zugriffstoken --pat im Beispiel) oder die Authentifizierung für die Verbindung mit Blockchains und Datenbanken umfassen. Die Sicherheitsebene erzwingt auch Berechtigungen: Sie kann die Aktionen eines KI-Agenten über MCP einschränken und so Missbrauch verhindern. Beispielsweise können Sie schreibgeschützten Zugriff auf bestimmte Daten gewähren, Schreib- oder statusändernde Vorgänge jedoch ohne zusätzliche Genehmigung nicht zulassen.

Diese Komponenten zusammen machen MCP robust und flexibel. Die Trennung der Belange (KI vs. MCP vs. Konnektoren) ermöglicht es, dass sich jeder Teil unabhängig weiterentwickeln oder pflegen lässt. Wird beispielsweise eine neue Blockchain eingeführt, lässt sich ein Konnektor dafür hinzufügen, ohne die Art und Weise zu ändern, wie die KI Daten abfragt. Auch bei einer Aktualisierung des KI-Modells können dieselben MCP-Server und Konnektoren wie zuvor verwendet werden.

SettleMints Implementierung von MCP

SettleMint ist eine führende Blockchain-Integrationsplattform, die MCP eingeführt und implementiert hat, um KI-Agenten mit Blockchain-Intelligenz und Infrastrukturkontrolle auszustatten. In der SettleMint-Implementierung dient MCP als Brücke zwischen KI-gesteuerten Anwendungen und Blockchain-Umgebungen, die von der SettleMint-Plattform verwaltet oder überwacht werden. Dies bedeutet, dass KI-Agenten über eine standardisierte Schnittstelle tiefgreifend mit Blockchain-Ressourcen (wie Smart Contracts, Transaktionen und Netzwerkdaten) sowie mit der zugrunde liegenden Infrastruktur (Knoten, Middleware) interagieren können.

Durch die Nutzung von MCP ermöglicht SettleMint Szenarien, in denen:

• Ein KI-Assistent kann On-Chain-Daten in Echtzeit abfragen, beispielsweise den Status eines Smart Contracts oder die neuesten Blockinformationen abrufen.
• Autonome Agenten können Aufgaben der Blockchain-Infrastruktur (Bereitstellen von Verträgen, Anpassen von Konfigurationen) ohne menschliches Eingreifen verwalten, geleitet von KI-basierten Entscheidungen.
• Entwickler, die SettleMint verwenden, können mit relativ geringem Aufwand erweiterte KI-Funktionen in ihre Blockchain-Anwendungen integrieren, da MCP die schwere Aufgabe der Verbindung der beiden Welten übernimmt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SettleMints MCP-Version die Möglichkeiten der Plattform erweitert und KI-gesteuerte Blockchain-Operationen ermöglicht. Diese Kombination vereint das Vertrauen und die Transparenz der Blockchain mit der Anpassungsfähigkeit und Intelligenz von KI.

Funktionen und Merkmale

Die MCP-Implementierung von SettleMint verfügt über eine Vielzahl von Funktionen, die auf die Blockchain-KI-Integration zugeschnitten sind:

• Nahtlose IDE-Integration: Die Tools von SettleMint funktionieren in gängigen Entwicklerumgebungen, sodass Sie MCP im Rahmen Ihres Entwicklungsworkflows nutzen können. Wenn Sie beispielsweise einen Smart Contract oder eine Anwendung programmieren, kann ein KI-Agent (z. B. ein Code-Assistent) MCP verwenden, um den Blockchain-Status abzurufen oder Verträge direkt aus Ihrer IDE bereitzustellen. Dies optimiert die Entwicklung durch Echtzeit-Blockchain-Feedback und -Aktionen während des Programmierens.
• Automatisiertes Vertragsmanagement: KI-Agenten können über MCP autonom mit Smart Contracts interagieren und diese sogar ändern. Dazu gehört die Bereitstellung neuer Verträge, das Aufrufen von Funktionen für bestehende Verträge oder das Abhören von Ereignissen. Beispielsweise könnte ein KI-Ops-Agent eine Anomalie in einem DeFi-Vertrag erkennen und mithilfe von MCP über SettleMint automatisch eine Schutzfunktion für diesen Vertrag auslösen.
• KI-gesteuerte Analytik: Über MCP können KI-Modelle Blockchain-Daten analysieren, um Erkenntnisse und Prognosen zu gewinnen. Die Plattform von SettleMint könnte Transaktionshistorien, Token-Bewegungen oder Netzwerkmetriken über MCP an ein auf Analytik spezialisiertes KI-Modell weiterleiten. Die KI könnte dann beispielsweise Muster betrügerischer Transaktionen erkennen oder Netzwerküberlastungen vorhersagen und diese Erkenntnisse an die Blockchain-Anwendung oder an Administratoren zurückgeben.

Diese Funktionen zeigen, dass die MCP-Integration von SettleMint nicht nur eine einfache Verbindung zur Blockchain darstellt, sondern eine umfassende Suite, die Blockchain-Daten und -Steuerung für KI sinnvoll zugänglich macht. Sie macht Blockchain-Netzwerke effektiv intelligent, indem sie es KI ermöglicht, On-Chain-Ereignisse kontinuierlich zu überwachen und darauf zu reagieren.

Verwendung in KI und Blockchain

Durch die Kombination der Stärken von KI und Blockchain über MCP erschließt SettleMint mehrere leistungsstarke Anwendungsfälle:

• KI-gestütztes Smart Contract Management: Smart Contracts müssen häufig aufgrund externer Bedingungen (wie Marktpreisen oder Nutzungslast) angepasst oder aktualisiert werden. Ein KI-Agent kann MCP verwenden, um diese Bedingungen zu überwachen und die Smart-Contract-Parameter mithilfe der Tools von SettleMint proaktiv anzupassen (oder Menschen dazu anzuweisen). Dies schafft adaptivere und widerstandsfähigere Blockchain-Anwendungen.
• Blockchain-Überwachung in Echtzeit: Anstelle statischer Dashboards können Sie sich eine KI vorstellen, die Blockchain-Transaktionen überwacht und Sie bei wichtigen Ereignissen benachrichtigt. Mit MCP kann eine KI die Blockchain kontinuierlich nach bestimmten Mustern (wie großen Überweisungen oder bestimmten Vertragsereignissen) abfragen und diese anschließend analysieren und dem Benutzer erklären oder automatisierte Antworten auslösen.
• Autonome Governance: In der Blockchain-Governance (z. B. DAOs) könnten Vorschläge und Entscheidungen durch KI-Erkenntnisse beeinflusst werden. Mithilfe von MCP könnte ein KI-Agent alle relevanten On-Chain-Daten über die Auswirkungen eines Vorschlags sammeln, verschiedene Ergebnisse simulieren und sogar automatisch auf der Blockchain abstimmen oder genehmigte Entscheidungen ausführen. Dies vereint KI-Entscheidungsunterstützung mit den Ausführungsfunktionen der Blockchain.
• Systemübergreifende Orchestrierung: SettleMints MCP ist nicht auf Blockchain-Daten beschränkt. KI kann damit Aktionen orchestrieren, die Blockchain- und Off-Chain-Systeme umfassen. Beispielsweise könnte ein KI-Agent feststellen, dass sich eine Lieferkettenlieferung (die über eine Blockchain verfolgt wird) verzögert, und dann über MCP eine Off-Chain-Datenbank aktualisieren oder eine Benachrichtigung an ein Logistiksystem senden. Die KI fungiert als intelligente Middleware und nutzt MCP, um die Synchronisierung von Blockchain- und traditionellen Systemen sicherzustellen.

In der Praxis vereinfacht die Verwendung von MCP mit dem SDK von SettleMint (siehe unten) die Implementierung dieser Szenarien erheblich. Entwickler können sich auf die übergeordnete Logik der KI konzentrieren, während sich die MCP-Schicht (verwaltet von der SettleMint-Plattform) um die komplexe Anbindung an die Blockchain und andere Dienste kümmert.

Praxisbeispiele

Um das Verständnis zu festigen, sehen wir uns einige konkrete Beispiele an, wie MCP in einem Entwicklungsworkflow und in Anwendungen verwendet werden kann, insbesondere mit den Tools von SettleMint.

Implementierung von MCP in einem Entwicklungsworkflow

Angenommen, Sie arbeiten als Entwickler an einem Blockchain-Projekt und möchten einen KI-Assistenten zur Verwaltung Ihrer Smart Contracts nutzen. Integrieren Sie MCP in Ihren Workflow, sodass der KI-Assistent direkten Zugriff auf den Kontext Ihres Projekts (Code, Dateien) und die Blockchain-Umgebung hat.

Sie können beispielsweise einen Befehl (über eine CLI oder ein npm-Skript) verwenden, um einen MCP-Server zu starten, der auf Ihr Projektverzeichnis verweist und mit der SettleMint-Plattform verbunden ist. Ein Beispielbefehl könnte sein:

Dieser Befehl bewirkt Folgendes:

• npx wird verwendet, um die neueste Version des Pakets @settlemint/sdk-mcp auszuführen, ohne dass eine separate Installation erforderlich ist.
• --path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/ gibt das lokale Projektverzeichnis an, über das der MCP-Server Kontextinformationen erhält. Dies ermöglicht es der KI, Dateien oder Code in diesem Verzeichnis über MCP abzufragen und auf die Umgebungseinstellungen von settlemint connect zuzugreifen.
• --pat=sm_pat_xxx stellt einen persönlichen Zugriffstoken (PAT) zur Authentifizierung bei den Diensten von SettleMint bereit. Dieser Token (hier als xxx maskiert) wird benötigt, damit der MCP-Server in Ihrem Namen eine Verbindung zur SettleMint-Plattform herstellen kann.

Nach Ausführung dieses Befehls ist ein lokaler MCP-Server einsatzbereit, der sowohl mit Ihrem lokalen Projekt als auch mit der SettleMint-Plattform verbunden ist. Ihr KI-Assistent (z. B. ein spezialisierter Agent auf Basis von Claude Sonnet) könnte dann beispielsweise Folgendes tun:

• Bitten Sie MCP, Formulare und Listen basierend auf den Daten zu schreiben, die Sie beispielsweise in The Graph indiziert haben.
• Fragen Sie die Live-Blockchain ab, um den aktuellen Status eines Vertrags abzurufen, an dem Sie arbeiten, um etwas zu überprüfen oder Änderungen zu testen.
• Stellen Sie einen zusätzlichen Knoten in Ihrem Netzwerk bereit
• Listen Sie einige neue Token in Ihrem Stablecoin-Vertrag auf und prägen Sie sie später

Dadurch wird der Entwicklungsworkflow erheblich verbessert, da die KI nicht nur ein passives Tool zur Code-Vorschlagserstellung ist, sondern zu einem aktiven Teilnehmer, der echte Informationen abrufen und darauf reagieren kann.

Verwenden des SettleMint MPC im Cursor

Cursor (ab Version 0.47.0) bietet eine globale Datei ~/.cursor/mcp.json zur Konfiguration des SettleMint MCP-Servers. Geben Sie den Pfad zum Ordner Ihres Programms ein und legen Sie Ihr persönliches Zugriffstoken fest.

Der Grund, warum wir die globale MCP-Konfigurationsdatei verwenden, besteht darin, dass Ihr persönliches Zugriffstoken niemals in Treffern enthalten sein sollte. Wenn Sie es in den Projektordner legen, was auch im Cursor möglich ist, wird diese Möglichkeit eröffnet.

Öffnen Sie Cursor und navigieren Sie zu Einstellungen/MCP. Nach erfolgreicher Serververbindung sollte ein grüner Aktivstatus angezeigt werden.

Verwenden des SettleMint MPC in Claude Desktop

Öffnen Sie Claude Desktop und navigieren Sie zu Einstellungen. Tippen Sie unter der Registerkarte Entwickler auf Konfiguration bearbeiten, um die Konfigurationsdatei zu öffnen und die folgende Konfiguration hinzuzufügen:

Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Claude Desktop neu. Auf dem neuen Chat-Bildschirm sollte ein Hammersymbol (MCP) mit dem neuen verfügbaren MCP-Server angezeigt werden.

Verwenden des SettleMint MPC in Cline

Öffnen Sie die Cline-Erweiterung in VS Code und tippen Sie auf das Symbol „MCP-Server“. Tippen Sie auf „MCP-Server konfigurieren“, um die Konfigurationsdatei zu öffnen und die folgende Konfiguration hinzuzufügen:

Speichern Sie die Konfigurationsdatei. Cline sollte die Konfiguration automatisch neu laden. Nach erfolgreicher Serververbindung sollte der grüne Status „Aktiv“ angezeigt werden.

Verwenden des SettleMint MPC in Windsurf

Öffnen Sie Windsurf und navigieren Sie zum Cascade-Assistenten. Tippen Sie auf das Hammersymbol (MCP) und dann auf „Konfigurieren“, um die Konfigurationsdatei zu öffnen und die folgende Konfiguration hinzuzufügen:

Speichern Sie die Konfigurationsdatei und laden Sie sie neu, indem Sie im Cascade-Assistenten auf „Aktualisieren“ tippen. Nach erfolgreicher Serververbindung sollte der grüne Status „Aktiv“ angezeigt werden.

KI-gesteuerte Blockchain-Anwendung oder -Agent

Um ein reales Szenario zu veranschaulichen, betrachten Sie eine KI-gesteuerte Decentralized Finance (DeFi)-Anwendung. In DeFi ändern sich die Bedingungen schnell (Preise, Liquidität, Benutzeraktivität), und es ist entscheidend, schnell zu reagieren.

Szenario: Sie haben einen Smart Contract, der einen automatischen Liquiditätspool verwaltet. Sie möchten sicherstellen, dass dieser ausgeglichen bleibt. Wenn der Preis eines Vermögenswerts fällt oder der Pool aus dem Gleichgewicht gerät, möchten Sie Gebühren oder Parameter automatisch anpassen.

Verwenden von MCP in diesem Szenario:

1. Ein KI-Agent überwacht den Liquiditätspool über MCP. Alle paar Minuten fordert er über den MCP-Server die aktuellen Pool-Salden und externen Preisdaten (von On-Chain- oder Off-Chain-Orakeln) an.
2. MCP ruft den neuesten Status aus der Blockchain ab (Poolreserven, aktuelle Trades) und ruft möglicherweise eine externe Preis-API für aktuelle Marktpreise auf und gibt diese Daten dann an die KI zurück.
3. Die KI analysiert die Daten. Angenommen, sie stellt fest, dass der Anteil von Anlage A im Pool im Vergleich zu Anlage B drastisch gestiegen ist (möglicherweise, weil der Preis von Anlage A stark gefallen ist).
4. Die KI entscheidet, dass sie zum Schutz des Pools die Swap-Gebühr vorübergehend erhöhen sollte (eine übliche Maßnahme, um Arbitrage zu verhindern, die den Pool leert).
5. Über MCP ruft die KI eine Funktion im Smart Contract auf, um den Gebührenparameter zu aktualisieren. Der Blockchain-Konnektor des MCP übernimmt die Erstellung und Übermittlung der Transaktion an das Netzwerk über die Infrastruktur von SettleMint.
6. Die Transaktion wird on-chain ausgeführt, wobei die Gebühr angepasst wird. MCP erfasst die Erfolgsmeldung und alle relevanten Ereignisse (z. B. ein Ereignis, das der Vertrag bei einer Gebührenänderung auslösen könnte).
7. Die KI erhält eine Bestätigung und kann die Änderung protokollieren oder Administratoren über die durchgeführte Aktion informieren.

In diesem Anwendungsfall ermöglichte MCP der KI, den DeFi-Vertrag in Echtzeit zu überwachen. Ohne MCP hätte die KI keinen Zugriff auf den Live-On-Chain-Status und könnte keine Änderungen vornehmen. Mit MCP wird die KI zu einem leistungsstarken autonomen Agenten, der sicherstellt, dass sich die Blockchain-Anwendung an die aktuellen Bedingungen anpasst.

Dies ist nur ein Beispiel. KI-gesteuerte Blockchain-Anwendungen könnten vom automatischen NFT-Marktplatzmanagement über KI-Moderatoren für DAO-Vorschläge bis hin zu intelligenten Lieferkettenverträgen reichen, die auf Sensordaten reagieren. MCP ermöglicht diesen KI-Agenten die Kommunikation und das Handeln dort, wo es darauf ankommt – auf der Blockchain und vernetzten Systemen.

Beitragen

Wir freuen uns über Beiträge aus der Community! In unserem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie das SettleMint SDK durch Fehlerberichte, Funktionsanfragen, Dokumentationsaktualisierungen oder Codebeiträge verbessern können.

Lizenz

Das SettleMint SDK wird unter der FSL-Softwarelizenz veröffentlicht. Weitere Informationen finden Sie in der Datei LICENSE .