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MCP Server for Bitcoin Lightning

MCP Server for Bitcoin Lightning

ローカル
github.com/ehallmark金融データ178 週間前に更新

MCP Server for Bitcoin Lightning について

MCP Server for Bitcoin Lightningは、ローカルのLightning Network Daemon(lnd)をラップし、AgenticシステムからLightning Networkを操作できるようにします。SSEで接続し、稼働中のlndを必要とします。

主な機能

  1. 01ローカルのlndへの接続
  2. 02MCP経由のLightning Network通信
  3. 03SSEトランスポートの利用

活用シーン

  1. 01AgenticシステムからLightning Networkを操作
  2. 02LangGraph経由でLightning MCPサーバーに接続

MCP 対応

ローカルのlndを介したLightning Network機能をMCPクライアントに公開し、SSEトランスポートを使用します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Bitcoin Lightning 用 MCP サーバー

このリポジトリでは、https://github.com/ehallmark/btc-lightning-client を使用してローカルの Lightning Network Daemon(lnd)と通信し、Model Context Protocol(MCP)サーバーとしてラップしています。この MCP サーバーは、エージェント型システムを使って Lightning Network とやり取りするために利用できます。

前提条件
  • Python >= 3.10
  • パッケージ管理用の uv
  • マシン上で Lightning Network Daemon(lnd)が稼働している必要があります。lnd の詳細については、https://github.com/lightningnetwork/lnd をご覧ください。
MCP サーバーの実行
export LIGHTNING_RPC_PORT=<lnd_port>
export LIGHTNING_CERT_PATH="/path/to/lnd/tls.cert"
export LIGHTNING_MACAROON_PATH=/path/to/bitcoin/simnet/admin.macaroon
export UVICORN_PORT=<some port>
export UVICORN_HOST=<some host>

uv run main.py
MCP サーバーへの接続

このサーバーでは、トランスポートに SSE を使用しています。

LangGraph フレームワークを使用する場合は、次のアダプターを使って接続できます。

from contextlib import asynccontextmanager
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

@asynccontextmanager
async def make_graph():
    async with MultiServerMCPClient(
        {
            'lightning': {
                'url': 'http://localhost:8000/sse',
                'transport': 'sse',
            }
        }
    ) as lightning_mcp:
        workflow = create_workflow(user, lightning_mcp)
        graph = workflow.compile()
        yield graph

コメント

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。