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。

1. 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

2. 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

3. 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。

Related MCP server: EVM MCP Server

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:MCP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）

クイックスタート

クロードコードでの使用

1. 対話型プロンプトを表示するにはclaude mcp add実行します。

2. 実行するコマンドとしてuvxと入力します。

3. 引数としてcryo-mcp --rpc-url <ETH_RPC_URL> [--data-dir <DATA_DIR>]を入力します。

4. 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：

client.list_datasets()

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 URL

• CRYO_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

• パラダイムの素晴らしいCryoツールをベースに構築

• API通信にMCPプロトコルを使用する