クライオMCP🧊
Cryoブロックチェーン データ抽出ツール用のモデル完了プロトコル (MCP) サーバー。
Cryo MCP を使用すると、MCP プロトコルを実装する API サーバーを介して Cryo の強力なブロックチェーン データ抽出機能にアクセスできるため、MCP 対応のクライアントからブロックチェーン データを簡単に照会できます。
LLM ユーザー向け: SQL クエリ ワークフロー ガイド
この MCP サーバーを使用してブロックチェーン データに対して SQL クエリを実行する場合は、次のワークフローに従います。
query_datasetを使用してデータをダウンロードします。result = query_dataset(
dataset="blocks", # or "transactions", "logs", etc.
blocks="15000000:15001000", # or use blocks_from_latest=100
output_format="parquet" # important: use parquet for SQL
)
files = result.get("files", []) # Get the returned file paths
get_sql_table_schemaを使用してスキーマを探索します。# Check what columns are available in the file
schema = get_sql_table_schema(files[0])
# Now you can see all columns, data types, and sample data
query_sqlでSQL を実行します。# Option 1: Simple table reference (DuckDB will match the table name to file)
sql_result = query_sql(
query="SELECT block_number, timestamp, gas_used FROM blocks",
files=files # Pass the files from step 1
)
# Option 2: Using read_parquet() with explicit file path
sql_result = query_sql(
query=f"SELECT block_number, timestamp, gas_used FROM read_parquet('{files[0]}')",
files=files # Pass the files from step 1
)
あるいは、 query_blockchain_sqlと組み合わせたアプローチを使用します。
# Option 1: Simple table reference
result = query_blockchain_sql(
sql_query="SELECT * FROM blocks",
dataset="blocks",
blocks_from_latest=100
)
# Option 2: Using read_parquet()
result = query_blockchain_sql(
sql_query="SELECT * FROM read_parquet('/path/to/file.parquet')", # Path doesn't matter
dataset="blocks",
blocks_from_latest=100
)
完全な動作例については、 examples/sql_workflow_example.pyを参照してください。
特徴
- 完全なCryoデータセットアクセス：APIサーバーを介して任意のCryoデータセットをクエリします
- MCP統合クライアントとシームレスに連携
- 柔軟なクエリオプション: すべての主要なCryoフィルタリングと出力オプションをサポート
- ブロック範囲オプション: 特定のブロック、最新のブロック、または相対範囲を照会します
- 契約フィルタリング: 契約アドレスでデータをフィルタリング
- 最新ブロックアクセス：最新のイーサリアムブロックデータに簡単にアクセスできます
- 複数の出力形式: JSON、CSV、Parquet をサポート
- スキーマ情報: 詳細なデータセットスキーマとサンプルデータを取得します
- SQLクエリ:ダウンロードしたブロックチェーンデータに対して直接SQLクエリを実行します。
インストール（オプション）
uvxを使用してツールを直接実行する場合、これは必要ありません。
# install with UV (recommended)
uv tool install cryo-mcp
要件
- Python 3.8以上
- 紫外線
- Cryoの稼働中の設備
- Ethereum RPCエンドポイントへのアクセス
- DuckDB（SQLクエリ機能用）
クイックス��ート
クロードコードでの使用
- 対話型プロンプトを表示するには
claude mcp add実行します。 - 実行するコマンドとして
uvxと入力します。 - 引数として
cryo-mcp --rpc-url <ETH_RPC_URL> [--data-dir <DATA_DIR>]を入力します。 - あるいは、代わりに
ETH_RPC_URLとCRYO_DATA_DIR環境変数として指定します。
claudeの新しいインスタンスは、RPC エンドポイントにアクセスし、指定されたディレクトリにデータを保存するように構成されたとおりに cryo にアクセスできるようになっています。
利用可能なツール
Cryo MCP は次の MCP ツールを公開します。
list_datasets()
利用可能なすべての Cryo データセットのリストを返します。
例：
query_dataset()
さまざまなフィルタリング オプションを使用して Cryo データセットをクエリします。
パラメータ:
dataset (str): クエリするデータセットの名前 (例: 'blocks'、'transactions'、'logs')blocks （文字列、オプション）: ブロック範囲の指定（例：'1000:1010'）start_block (int, オプション): 開始ブロック番号（blocks の代替）end_block (int, オプション): 終了ブロック番号 (blocks の代替)use_latest (bool, オプション): Trueの場合、最新のブロックを照会しますblocks_from_latest (int, オプション): 最新から含めるブロックの数contract (文字列、オプション): フィルタリングする契約アドレスoutput_format (str, オプション): 出力形式 ('json', 'csv', 'parquet')include_columns (リスト、オプション): デフォルトと一緒に含める列exclude_columns (リスト、オプション): デフォルトから除外する列
例：
# Get transactions from blocks 15M to 15.01M
client.query_dataset('transactions', blocks='15M:15.01M')
# Get logs for a specific contract from the latest 100 blocks
client.query_dataset('logs', blocks_from_latest=100, contract='0x1234...')
# Get just the latest block
client.query_dataset('blocks', use_latest=True)
lookup_dataset()
スキーマやサンプル データなど、特定のデータセットに関する詳細情報を取得します。
パラメータ:
name (str): 検索するデータセットの名前sample_start_block (int, オプション): サンプルデータの開始ブロックsample_end_block (int, オプション): サンプルデータの終了ブロックuse_latest_sample (bool, オプション): サンプルに最新のブロックを使用するsample_blocks_from_latest (int, オプション): サンプルの最新からのブロック数
例：
client.lookup_dataset('logs')
get_latest_ethereum_block()
最新の Ethereum ブロックに関する情報を返します。
例：
client.get_latest_ethereum_block()
SQLクエリツール
Cryo MCP には、ブロックチェーン データに対して SQL クエリを実行するためのツールがいくつか含まれています。
query_sql()
ダウンロードしたブロックチェーン データに対して SQL クエリを実行します。
パラメータ:
query (str): 実行するSQLクエリfiles (リスト, オプション): クエリ対象の parquet ファイルパスのリスト。指定しない場合は、データディレクトリ内のすべてのファイルが使用されます。include_schema (bool, オプション): 結果にスキーマ情報を含めるかどうか
例：
# Run against all available files
client.query_sql("SELECT * FROM read_parquet('/path/to/blocks.parquet') LIMIT 10")
# Run against specific files
client.query_sql(
"SELECT * FROM read_parquet('/path/to/blocks.parquet') LIMIT 10",
files=['/path/to/blocks.parquet']
)
query_blockchain_sql()
SQL を使用してブロックチェーン データをクエリし、必要なデータを自動的にダウンロードします。
パラメータ:
sql_query (str): 実行するSQLクエリdataset （文字列、オプション）: クエリするデータセット（例：'blocks'、'transactions'）blocks （文字列、オプション）: ブロック範囲の指定start_block (int, オプション): 開始ブロック番号end_block (int, オプション): 終了ブロック番号use_latest (bool, オプション): Trueの場合、最新のブロックを照会しますblocks_from_latest (int, オプション): 含める最新のブロックの前のブロック数contract (文字列、オプション): フィルタリングする契約アドレスforce_refresh (bool, オプション): 新しいデータが存在する場合でも強制的にダウンロードするinclude_schema (bool, オプション): 結果にスキーマ情報を含める
例：
# Automatically downloads blocks data if needed, then runs the SQL query
client.query_blockchain_sql(
sql_query="SELECT block_number, gas_used, timestamp FROM blocks ORDER BY gas_used DESC LIMIT 10",
dataset="blocks",
blocks_from_latest=100
)
list_available_sql_tables()
SQL でクエリできる利用可能なすべてのテーブルを一覧表示します。
例：
client.list_available_sql_tables()
get_sql_table_schema()
特定の parquet ファイルのスキーマを取得します。
パラメータ:
file_path (str): parquetファイルへのパス
例：
client.get_sql_table_schema("/path/to/blocks.parquet")
get_sql_examples()
さまざまなブロックチェーン データセットの SQL クエリの例を取得します。
例：
client.get_sql_examples()
設定オプション
Cryo MCP サーバーを起動するときに、次のコマンドライン オプションを使用できます。
--rpc-url URL : Ethereum RPC URL (ETH_RPC_URL 環境変数を上書きします)--data-dir PATH : ダウンロードしたデータを保存するディレクトリ (CRYO_DATA_DIR 環境変数を上書きします。デフォルトは ~/.cryo-mcp/data/ です)
環境変数
ETH_RPC_URL : コマンドラインで指定されていない場合に使用するデフォルトの Ethereum RPC URLCRYO_DATA_DIR : コマンドラインで指定されていない場合にダウンロードしたデータを保存するデフォルトのディレクトリ
高度な使用法
ブロックチェーンデータに対するSQLクエリ
Cryo MCP を使用すると、SQL の柔軟性と Cryo のデータ抽出機能を組み合わせて、ブロックチェーン データに対して強力な SQL クエリを実行できます。
2段階のSQLクエリフロー
データの抽出とクエリを 2 つの別々のステップに分割できます。
# Step 1: Download data and get file paths
download_result = client.query_dataset(
dataset="transactions",
blocks_from_latest=1000,
output_format="parquet"
)
# Step 2: Use the file paths to run SQL queries
file_paths = download_result.get("files", [])
client.query_sql(
query=f"""
SELECT
to_address as contract_address,
COUNT(*) as tx_count,
SUM(gas_used) as total_gas,
AVG(gas_used) as avg_gas
FROM read_parquet('{file_paths[0]}')
WHERE to_address IS NOT NULL
GROUP BY to_address
ORDER BY total_gas DESC
LIMIT 20
""",
files=file_paths
)
複合SQLクエリフロー
便宜上、両方のステップを処理する結合関数を使用することもできます。
# Get top gas-consuming contracts
client.query_blockchain_sql(
sql_query="""
SELECT
to_address as contract_address,
COUNT(*) as tx_count,
SUM(gas_used) as total_gas,
AVG(gas_used) as avg_gas
FROM read_parquet('/path/to/transactions.parquet')
WHERE to_address IS NOT NULL
GROUP BY to_address
ORDER BY total_gas DESC
LIMIT 20
""",
dataset="transactions",
blocks_from_latest=1000
)
# Find blocks with the most transactions
client.query_blockchain_sql(
sql_query="""
SELECT
block_number,
COUNT(*) as tx_count
FROM read_parquet('/path/to/transactions.parquet')
GROUP BY block_number
ORDER BY tx_count DESC
LIMIT 10
""",
dataset="transactions",
blocks="15M:16M"
)
# Analyze event logs by topic
client.query_blockchain_sql(
sql_query="""
SELECT
topic0,
COUNT(*) as event_count
FROM read_parquet('/path/to/logs.parquet')
GROUP BY topic0
ORDER BY event_count DESC
LIMIT 20
""",
dataset="logs",
blocks_from_latest=100
)
注：SQLクエリの場合、DuckDBで最適なパフォーマンスを確保するには、データをダウンロードする際に必ずoutput_format="parquet"を使用してください。query_blockchain_sql query_blockchain_sql使用する場合は、 read_parquet()関数を使用してSQL内でファイルパスを直接参照する必要があります。
ブロック範囲によるクエリ
Cryo MCP は、Cryo のブロック仕様構文の全範囲をサポートします。
# Using block numbers
client.query_dataset('transactions', blocks='15000000:15001000')
# Using K/M notation
client.query_dataset('logs', blocks='15M:15.01M')
# Using offsets from latest
client.query_dataset('blocks', blocks_from_latest=100)
契約フィルタリング
契約アドレス別にログやその他のデータをフィルタリングします。
# Get all logs for USDC contract
client.query_dataset('logs',
blocks='16M:16.1M',
contract='0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48')
列の選択
必要な列のみを含めます。
# Get just block numbers and timestamps
client.query_dataset('blocks',
blocks='16M:16.1M',
include_columns=['number', 'timestamp'])
発達
プロジェクト構造
cryo-mcp/
├── cryo_mcp/ # Main package directory
│ ├── __init__.py # Package initialization
│ ├── server.py # Main MCP server implementation
│ ├── sql.py # SQL query functionality
├── tests/ # Test directory
│ ├── test_*.py # Test files
├── pyproject.toml # Project configuration
├── README.md # Project documentation
テストを実行する
uv run pytest
ライセンス
マサチューセッツ工科大学
クレジット