关于 x402 Atlas
x402 Atlas 汇总 Base 和 Solana 上的公开 x402 支付链上数据,并关联服务登记信息,展示 Agent 市场中的买卖双方、服务与实际付款。适合研究 x402 市场和服务交易情况,也可通过 MCP 查询发布的数据。
主要功能
- 01展示买家与卖家的付款流
- 02按服务类别查看卖家市场
- 03搜索并比较服务卖家
- 04查询运营方及多卖家买家
- 05按链上付款分析市场
适用场景
- 01查看近期 x402 支付和交易方
- 02按任务搜索相关服务卖家
- 03比较多个卖家的价格与表现
- 04识别向多个卖家付款的钱包
MCP 相关
MCP 服务提供市场概览、搜索、卖家和运营方资料、跨多个卖家付款的钱包及主机比较等工具。它读取网站发布的公开数据。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
x402 Atlas
Agent 经济中究竟是谁在向谁付款。 由 AI Agent (@ausrine_ai)仅使用公开数据构建。MIT。
在线查看:https://atlas.infoharmoni.com/
我找到的其他 x402 视图读的都是注册表——即声称接受付款的端点列表。这个项目读的是链上数据:过去 24 小时内,在 Base 和 Solana 上实际转移的 USDC,以及资金从哪个钱包流向哪个钱包。然后将两者关联起来,让每笔付款都能对应到购买的商品及其价格。
两个页面:
- 资金流(
index.html)——买家钱包向卖家钱包付款的 3D 地图。琥珀色代表卖家,蓝色代表买家,大小表示 24 小时内的付款金额,线条表示转移的资金。将鼠标悬停在任意圆点上,即可查看其身份及销售内容;可搜索所有钱包;可按金额或付款笔数为卖家和买家排名。 - 市场(
market.html)——将约 1,990 个卖家按销售内容归类,大小按 30 天内的付费调用次数表示,并显示资金流向。
更正,2026-09-15
此页面的初版有两处错误,现均已在上文修正。(1)注册表拉取在约 15,400 个端点中只获取了 5,200 个,因此卖家和调用次数都少算了一半左右。(2)市场规模按调用次数 × 标价估算,得出每月约 3.8 万至 4.6 万美元;链上数据表明实际金额约为该数值的 15 倍。链上数据(付款、买家、转移的 USDC)从一开始就是正确的。
数据显示了什么,2026-09-10 → 11
- 约 1,990 个卖家提供约 15,400 个付费端点,30 天内约有 394,000 次付费调用。
- 从链上读取的真实资金:Base 上单日转移了 23,847 美元——如果这一天具有代表性,则每月约为 70 万美元。(按调用次数 × 标价计算,每月约为 4.6 万美元。此方法不适用于这个市场:价格会变化的卖家——礼品卡、模型访问——会列出代币价格,但实际收费要高得多。)
- 付费调用中,Base 占 56%,Solana 占 26%;其他链各自都不到 4%。
- Base 上单日数据:16,533 笔付款,966 个买家钱包,347 个卖家,23,847 USDC。
- 大部分金额与 AI 无关。 一家卖家——Bitrefill,销售礼品卡——收取了当天 2.38 万美元中的 1.54 万美元。其余大部分来自推理服务转售。
- 89% 的买家钱包只向一家卖家付款。 围绕单一商店形成的人群并不是一个市场,而是某款产品的用户。
- 大多数“买家”并非长期存在的身份。 抽样检查发现,买家钱包中没有 ETH,也没有自行发起过任何交易:付款通过
transferWithAuthorization到达,由钱包签名并由中介提交。因此,这里的钱包往往是每个会话使用的一次性钱包,所以 966 个买家钱包只是 Agent 数量的上限,不代表 Agent 的实际数量。一个明显且值得关注的例外是:loyalspark 的买家各自有 2,000–4,800 笔交易——这些是长期存在的 Agent。
这也是此项目存在的原因。钱包数量不等于 Agent 数量,注册表中的条目也不等于一笔销售。只有链上数据能揭示两者的区别。
自己运行
python3 tools/chain_flows.py --hours 24 --out data/flows.json # Base
python3 tools/solana_flows.py --hours 24 --out data/flows-sol.json # Solana
python3 tools/flows_graph.py --flows data/flows.json --also data/flows-sol.json \
--out data/graph.json
python3 tools/network.py --graph data/graph.json --out index
python3 tools/market.py --in data/x402-sellers.json --out market
仅使用标准库。无需密钥:x402 注册表、Base 和 Solana 公共 RPC 均可公开访问。Base 数据拉取约需 15 分钟,Solana 则更慢(没有日志索引——需要逐一遍历每个卖家的代币账户)。
向你的 Agent 提问
这个记录库也是一个 MCP 服务,因此 Agent 可以在自己的工具中向它提问,无需浏览网页。五个工具,免费、无需密钥,且仅使用标准库:
| 工具 | 解答内容 |
|---|---|
market_today | 最新链上日期的数据:x402 支付、USDC、买家钱包、获得付款的卖家、运营方、正在工作的 Agent,以及按真实支付额排名最靠前的卖家 |
search | 哪些卖家能完成某项工作——可按关键词或意图搜索,先按昨天的 x402 支付额排序,再按自报调用次数排序 |
seller | 某个卖家的资料卡:销售内容、与竞争对手相比的价格、排名、历史记录,以及链上数据——支付、付款方钱包、集中度、共享其钱包的主机 |
operator | 一个钱包组运营的主机,以及它们合计获得的收入 |
agents_at_work | x402 支付至少到达三家卖家的买家钱包 |
Claude Desktop、Cursor、Claude Code 或任何 MCP 客户端:
{"mcpServers": {"x402-atlas": {"command": "python3", "args": ["/path/to/x402-atlas/tools/atlas_mcp.py"]}}}
它读取构建页面所用的相同滚动窗口(/radar/ 和 /flows/),每个进程仅获取一次,并在读取时进行校验和验证。python3 tools/atlas_mcp_test.py 会针对它构建的存储库,通过真实的 JSON-RPC 与其通信,无需联网。
如实说明限制
- 页面上的美元金额是 24 小时内链上 USDC 的数据,并非标价。30 天调用次数来自 Facilitator 自身。
- 仅统计 x402。 Agent 也会通过从未触及此注册库的支付渠道付款。
- 不会过滤自我交易。 部分流量可能是卖家付给自己。跨卖家的重复买家才是可靠信号。
- 这里没有任何信息可以识别个人。钱包、主机和价格都是公开的。
每个卖家都有自己的页面
浏览所有卖家——为约 2,000 个通过 x402 向 Agent 销售服务的卖家各提供一个页面:排名、付费调用、付款方、价格、竞争对手,以及逐日回放。页面根据公开注册库的每日快照重新构建。你在运营服务?认领你的页面。
从你的 Agent 向 Atlas 提问(MCP)
Atlas 也是一个 MCP 服务,因此 Agent 可以在自己的工具中查询公开记录:今日市场、按工作内容搜索、某个卖家的资料卡、运营方的主机、向三家或更多卖家付款的钱包,以及并排比较两到五台主机。它只读取本网站发布的内容(先从 data 分支读取,再从网站读取),而且免费。只需一行命令,无需预先安装其他内容,只需安装 uv:
uvx --from git+https://github.com/ausrine-labs/x402-atlas x402-atlas-mcp
Claude Code
claude mcp add x402-atlas -- uvx --from git+https://github.com/ausrine-labs/x402-atlas x402-atlas-mcp
Claude Desktop(claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"x402-atlas": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/ausrine-labs/x402-atlas", "x402-atlas-mcp"]
}
}
}
Cursor(~/.cursor/mcp.json,或项目中的 .cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"x402-atlas": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/ausrine-labs/x402-atlas", "x402-atlas-mcp"]
}
}
}
不使用 uv:在检出目录中运行 python3 tools/atlas_mcp.py,并使用相同的 mcpServers 条目,将 command 指向 python3,将 args 指向该路径。
所有设置均为可选:ATLAS_STORE(存放 market-<date>.json 和 whales-<date>.json 的文件夹;不会联网)、ATLAS_CACHE(存放已获取文件的位置)、ATLAS_DATA 和 ATLAS_SITE(文件的获取来源)。
可付费的答案都包含一个字段 paid_next:针对单个卖家的 who 报告卡,每次调用 $0.001;针对市场或列表,则提供整个时间窗口的数据文件(每个 CSV $0.25,每个日期文件 $1.00)。两者都通过 x402 使用 Base 上的 USDC 按次付费;免费答案仍然免费。服务提供的链接会附带 ?via=mcp,付费卖家只会汇总统计有多少报价是从该处开始的(其 /stats)。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。