关于 MCP Server for Bitcoin Lightning
MCP Server for Bitcoin Lightning 将本地 Lightning Network Daemon(lnd)封装为 MCP 服务,供 Agentic 系统与 Lightning Network 交互。它通过 SSE 提供连接,依赖正在运行的 lnd。
主要功能
- 01连接本地 lnd
- 02通过 MCP 封装 Lightning Network 通信
- 03使用 SSE 传输
适用场景
- 01让 Agentic 系统与 Lightning Network 交互
- 02通过 LangGraph 连接 Lightning MCP 服务
MCP 相关
该服务通过 MCP 向客户端提供与本地 lnd 通信的 Lightning Network 能力,并使用 SSE 传输。
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。
暂未收录安装方式
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
还没有获取到工具列表
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
Bitcoin Lightning MCP 服务
此仓库使用 https://github.com/ehallmark/btc-lightning-client 与本地 Lightning Network Daemon(lnd)通信,并将其封装为 Model Context Protocol(MCP)服务。此 MCP 服务可与 Agentic 系统配合使用,以与 Lightning Network 交互。
前置条件
- Python >= 3.10
- 使用
uv进行包管理 - 你的机器上必须运行 Lightning Network Daemon(
lnd)。如需了解有关lnd的更多信息,请访问 https://github.com/lightningnetwork/lnd。
运行 MCP 服务
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
连接到 MCP 服务
此服务使用 SSE 进行传输。
使用 LangGraph 框架时,你可以通过以下适配器连接到它:
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
评论
支持 Markdown
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。