About Rootdata MCP Server
Rootdata MCP Server is a small Python experiment that fetches Web3 project details from Rootdata for MCP-compatible AI assistants. It provides one tool and is intended for learning and adding structured data to research workflows.
Key features
- 01Fetch Rootdata hot projects
- 02Return project names and descriptions
- 03Provide project links
- 04Run over standard input/output
Use cases
- 01Add project data to Web3 research
- 02Explore a minimal MCP tool
- 03Connect Rootdata page data to an AI assistant
MCP support
Exposes `get_rootdata_hot_projects` to MCP clients, returning project names, descriptions and links parsed from Rootdata pages. It runs in stdio mode.
Configuration
Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.
We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.
Tools
Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.
Details
From the project READMERootdata MCP Server
一个很小的 MCP server 实验，用来把 Rootdata 上的 Web3 项目信息暴露给支持 MCP 的 AI 助手。
它适合用来理解：
- 如何写一个最小 MCP tool
- 如何把外部 Web3 数据源接入 AI 助手
- AI 研究工作流里如何补充结构化数据入口
项目简介
当前工具提供一个 MCP 方法：
get_rootdata_hot_projects
它会抓取 Rootdata 页面，解析项目名称、描述和链接，并返回给 MCP 客户端。
这个项目是 MCP / Web3 research workflow 的小实验，不是 Rootdata 官方 API，也不保证页面结构变更后的稳定性。
安装
环境要求
- Python 3.11+
- pip 或 uv 包管理器
安装步骤
- 克隆仓库到本地：
git clone https://github.com/yulai-123/rootdata_mcp_server.git
cd rootdata_mcp_server
- 安装依赖：
pip install -e .
# 或使用 uv
uv pip install -e .
使用方法
启动 MCP 服务器
python main.py
服务器将以标准输入/输出（stdio）模式运行，可以被 MCP 客户端连接。
Tool
get_rootdata_hot_projects() -> list[dict[str, str]]
返回字段：
namedescriptionlink
与 MCP 客户端集成
不同客户端的配置格式不完全相同。核心是让客户端通过 stdio 启动：
python /path/to/rootdata_mcp_server/main.py
可以参考：
参考资料
Comments
New to MCP?
From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.