Solana Model Context Protocol (MCP) Server について
Solana Model Context Protocol (MCP) Serverは、Solanaブロックチェーンのデータや分析を必要とするアプリ向けのPythonサーバーです。MCPに加え、REST API、WebSocket更新、トークンやアカウントの分析機能を備えています。
主な機能
- 01リアルタイムのSolanaデータ処理
- 02REST APIエンドポイントの提供
- 03WebSocket更新への対応
- 04トークン価格・時価総額・供給量の分析
- 05大口トークン保有者の特定
- 06価格情報を加えたトークンアカウント分析
活用シーン
- 01トークンの価格や供給量を確認
- 02トークンの大口保有者を調査
- 03解析済みアカウントの詳細を確認
- 04トークンアカウントの評価額を把握
MCP 対応
Solanaブロックチェーンのデータとモデルにアクセスするため、MCPを実装しています。READMEには、公開する具体的なMCPツールやリソースの記載はありません。
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。
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。
ツール
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
Solana Model Context Protocol(MCP)サーバー
Solana ブロックチェーン向けの Model Context Protocol を実装した Python ベースのサーバーです。このサーバーは、Solana ブロックチェーンのデータやモデルを操作するためのインターフェースを提供します。
機能
- Solana ブロックチェーンデータのリアルタイム処理
- Model Context Protocol の実装
- ブロックチェーン操作用の RESTful API エンドポイント
- リアルタイム更新のための WebSocket サポート
セットアップ
標準セットアップ
- リポジトリをクローンします
- 依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt - 環境変数を設定します:
cp .env.example .env .envファイルを編集し、Solana RPC ノードの詳細を設定します
Docker セットアップ
-
Docker イメージをビルドします:
docker build -t solana-mcp-server . -
Docker コンテナーを実行します:
docker run -p 8000:8000 --env-file .env solana-mcp-server
サーバーの実行
開発モード:
python main.py
本番モード:
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
Docker モード:
docker run -p 8000:8000 --env-file .env solana-mcp-server
API ドキュメント
サーバーの起動後、以下から API ドキュメントにアクセスできます:
http://localhost:8000/docs
環境変数
以下の環境変数を設定できます:
HOST:サーバーのホスト(デフォルト:0.0.0.0)PORT:サーバーのポート(デフォルト:8000)DEBUG:デバッグモードを有効化(デフォルト:False)LOG_LEVEL:ログレベル(デフォルト:INFO)CORS_ORIGINS:許可する CORS オリジンのカンマ区切りリスト(デフォルト:*)RELOAD:開発時のホットリロードを有効化(デフォルト:False)
Solana 拡張分析 API
サーバーは、以下のエンドポイントを通じて Solana の拡張分析機能を提供します:
トークン情報
POST /api/analyzer/token
価格、時価総額、供給量のデータなど、トークンの詳細情報を取得します。
クジラの検出
POST /api/analyzer/whales
しきい値を設定して、特定のトークンの大口保有者(「クジラ」)を特定します。
拡張アカウント分析
POST /api/analyzer/account
追加のコンテキストを含む、解析済みアカウントの詳細情報を取得します。
価格情報付きトークンアカウント
POST /api/analyzer/token-accounts
価格と評価額のデータを付加した、アドレスのトークンアカウント情報を取得します。
コメント
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。