크라이오 MCP 🧊

Cryo 블록체인 데이터 추출 도구를 위한 모델 완성 프로토콜(MCP) 서버입니다.

Cryo MCP를 사용하면 MCP 프로토콜을 구현하는 API 서버를 통해 Cryo의 강력한 블록체인 데이터 추출 기능에 액세스할 수 있으므로 모든 MCP 호환 클라이언트에서 블록체인 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있습니다.

LLM 사용자를 위한 SQL 쿼리 워크플로 가이드

이 MCP 서버를 사용하여 블록체인 데이터에 대한 SQL 쿼리를 실행할 때 다음 워크플로를 따르세요.

query_dataset 사용하여 데이터 다운로드 :지엑스피1
get_sql_table_schema 로 스키마를 탐색하세요 :
# 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 로 SQL을 실행합니다 :
# 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 )

또는 query_blockchain_sql 과 결합된 접근 방식을 사용하세요.

# 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
)

전체 작동 예제를 보려면 examples/sql_workflow_example.py를 참조하세요.

특징

전체 Cryo 데이터 세트 액세스 : API 서버를 통해 모든 Cryo 데이터 세트 쿼리
MCP 통합 : MCP 클라이언트와 원활하게 작동합니다.
유연한 쿼리 옵션 : 모든 주요 Cryo 필터링 및 출력 옵션 지원
블록 범위 옵션 : 특정 블록, 최신 블록 또는 상대 범위 쿼리
계약 필터링 : 계약 주소로 데이터 필터링
최신 블록 접근 : 최신 이더리움 블록 데이터에 쉽게 접근
다양한 출력 형식 : JSON, CSV 및 Parquet 지원
스키마 정보 : 자세한 데이터 세트 스키마 및 샘플 데이터 가져오기
SQL 쿼리 : 다운로드한 블록체인 데이터에 대해 SQL 쿼리를 직접 실행합니다.

설치(선택 사항)

uvx 로 도구를 직접 실행하는 경우에는 필요하지 않습니다.

# install with UV (recommended)
uv tool install cryo-mcp

요구 사항

파이썬 3.8 이상
자외선
Cryo 의 작동 설치
Ethereum RPC 엔드포인트에 액세스
DuckDB(SQL 쿼리 기능용)

빠른 시작

Claude Code와 함께 사용

대화형 프롬프트를 표시하려면 claude mcp add 실행하세요.
실행할 명령어로 uvx 입력합니다.
인수로 cryo-mcp --rpc-url <ETH_RPC_URL> [--data-dir <DATA_DIR>] 입력하세요.
또는 ETH_RPC_URL 과 CRYO_DATA_DIR 환경 변수로 제공하세요.

이제 claude 의 새로운 인스턴스는 RPC 엔드포인트에 접근하고 지정된 디렉토리에 데이터를 저장하도록 구성된 Cryo에 액세스할 수 있습니다.

사용 가능한 도구

Cryo MCP는 다음과 같은 MCP 도구를 제공합니다.

`list_datasets()`

사용 가능한 모든 Cryo 데이터 세트 목록을 반환합니다.

예:

client.list_datasets()

`query_dataset()`

다양한 필터링 옵션을 사용하여 Cryo 데이터 세트를 쿼리합니다.

매개변수:

dataset (str): 쿼리할 데이터 세트의 이름(예: '블록', '거래', '로그')
blocks (str, 선택 사항): 블록 범위 지정(예: '1000:1010')
start_block (int, 선택 사항): 시작 블록 번호(blocks의 대안)
end_block (int, 선택 사항): 종료 블록 번호(blocks의 대안)
use_latest (bool, 선택 사항): True인 경우 최신 블록을 쿼리합니다.
blocks_from_latest (int, 선택 사항): 포함할 최신 블록 수
contract (str, 선택 사항): 필터링할 계약 주소
output_format (str, 선택 사항): 출력 형식('json', 'csv', 'parquet')
include_columns (목록, 선택 사항): 기본값과 함께 포함할 열
exclude_columns (목록, 선택 사항): 기본값에서 제외할 열

예:

# 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()`

스키마와 샘플 데이터를 포함하여 특정 데이터 세트에 대한 자세한 정보를 얻으세요.

매개변수:

name (str): 조회할 데이터 세트의 이름
sample_start_block (int, 선택 사항): 샘플 데이터의 시작 블록
sample_end_block (int, 선택 사항): 샘플 데이터의 종료 블록
use_latest_sample (bool, 선택 사항): 샘플에 최신 블록을 사용합니다.
sample_blocks_from_latest (int, 선택 사항): 샘플의 최신 블록 수

예:

client.lookup_dataset('logs')

`get_latest_ethereum_block()`

최신 Ethereum 블록에 대한 정보를 반환합니다.

예:

client.get_latest_ethereum_block()

SQL 쿼리 도구

Cryo MCP에는 블록체인 데이터에 대한 SQL 쿼리를 실행하기 위한 여러 도구가 포함되어 있습니다.

`query_sql()`

다운로드한 블록체인 데이터에 대해 SQL 쿼리를 실행합니다.

매개변수:

query (str): 실행할 SQL 쿼리
files (목록, 선택 사항): 쿼리할 Parquet 파일 경로 목록입니다. 없으면 데이터 디렉터리의 모든 파일을 사용합니다.
include_schema (bool, 선택 사항): 결과에 스키마 정보를 포함할지 여부

예:

# 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()`

SQL을 사용하여 블록체인 데이터를 쿼리하고, 필요한 데이터를 자동으로 다운로드합니다.

매개변수:

sql_query (str): 실행할 SQL 쿼리
dataset (str, 선택 사항): 쿼리할 데이터 세트(예: '블록', '거래')
blocks (str, 선택 사항): 블록 범위 지정
start_block (int, 선택 사항): 시작 블록 번호
end_block (int, 선택 사항): 종료 블록 번호
use_latest (bool, 선택 사항): True인 경우 최신 블록을 쿼리합니다.
blocks_from_latest (int, 선택 사항): 포함할 최신 블록 이전의 블록 수
contract (str, 선택 사항): 필터링할 계약 주소
force_refresh (bool, 선택 사항): 새 데이터가 존재하더라도 강제로 다운로드합니다.
include_schema (bool, 선택 사항): 결과에 스키마 정보를 포함합니다.

예:

# 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()`

SQL로 쿼리할 수 있는 모든 사용 가능한 테이블을 나열하세요.

예:

client.list_available_sql_tables()

`get_sql_table_schema()`

특정 Parquet 파일에 대한 스키마를 가져옵니다.

매개변수:

file_path (str): Parquet 파일 경로

예:

client.get_sql_table_schema("/path/to/blocks.parquet")

`get_sql_examples()`

다양한 블록체인 데이터 세트에 대한 SQL 쿼리 예를 가져옵니다.

예:

client.get_sql_examples()

구성 옵션

Cryo MCP 서버를 시작할 때 다음 명령줄 옵션을 사용할 수 있습니다.

--rpc-url URL : Ethereum RPC URL(ETH_RPC_URL 환경 변수보다 우선함)
--data-dir PATH : 다운로드한 데이터를 저장할 디렉토리(CRYO_DATA_DIR 환경 변수보다 우선하며, 기본값은 ~/.cryo-mcp/data/)

환경 변수

ETH_RPC_URL : 명령줄을 통해 지정되지 않은 경우 사용할 기본 Ethereum RPC URL
CRYO_DATA_DIR : 명령줄을 통해 지정하지 않을 경우 다운로드된 데이터를 저장할 기본 디렉토리

고급 사용법

블록체인 데이터에 대한 SQL 쿼리

Cryo MCP를 사용하면 SQL의 유연성과 Cryo의 데이터 추출 기능을 결합하여 블록체인 데이터에 대해 강력한 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

2단계 SQL 쿼리 흐름

데이터 추출과 쿼리를 두 개의 별도 단계로 나눌 수 있습니다.

# 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
)

결합된 SQL 쿼리 흐름

편의상 두 단계를 모두 처리하는 결합된 함수를 사용할 수도 있습니다.

# 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
)

참고 : SQL 쿼리의 경우 DuckDB에서 최적의 성능을 보장하기 위해 데이터를 다운로드할 때 항상 output_format="parquet" 사용하세요. query_blockchain_sql 사용하는 경우, read_parquet() 함수를 사용하여 SQL에서 파일 경로를 직접 참조해야 합니다.

블록 범위를 사용한 쿼리

Cryo MCP는 Cryo의 블록 사양 구문의 전체 범위를 지원합니다.

# 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)

계약 필터링

계약 주소로 로그 및 기타 데이터를 필터링합니다.

# Get all logs for USDC contract
client.query_dataset('logs', 
                    blocks='16M:16.1M', 
                    contract='0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48')

열 선택

필요한 열만 포함하세요:

# Get just block numbers and timestamps
client.query_dataset('blocks', 
                    blocks='16M:16.1M', 
                    include_columns=['number', 'timestamp'])

개발

프로젝트 구조

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

테스트 실행

uv run pytest

특허

MIT

크레딧

Paradigm의 놀라운 Cryo 도구를 기반으로 구축됨
API 통신을 위해 MCP 프로토콜을 사용합니다.

Cryo MCP Server

Integrations

크라이오 MCP 🧊

LLM 사용자를 위한 SQL 쿼리 워크플로 가이드

특징

설치(선택 사항)

요구 사항

빠른 시작

Claude Code와 함께 사용

사용 가능한 도구

`list_datasets()`

`query_dataset()`

`lookup_dataset()`

`get_latest_ethereum_block()`

SQL 쿼리 도구

`query_sql()`

`query_blockchain_sql()`

`list_available_sql_tables()`

`get_sql_table_schema()`

`get_sql_examples()`

구성 옵션

환경 변수

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블록체인 데이터에 대한 SQL 쿼리

2단계 SQL 쿼리 흐름

결합된 SQL 쿼리 흐름

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