Crypto Sentiment MCP Server

Crypto Sentiment MCP Server

一个为 AI Agent 提供加密货币情绪分析的 MCP 服务，利用 Santiment 汇总的社交媒体和新闻数据追踪市场情绪并发现新兴趋势。

功能

• 情绪分析：获取特定加密货币的情绪平衡（正面与负面）。
• 社交媒体声量追踪：监控社交媒体提及总量，并发现显著变化（激增或下降）。
• 社交媒体主导度：衡量某项资产在加密货币媒体讨论中所占的份额。
• 热门词汇：识别加密货币讨论中最热门的词汇。

工具

工具名称	描述	参数
get_sentiment_balance	获取某项资产在指定时间段内的平均情绪平衡。	asset: str、days: int = 7
get_social_volume	获取某项资产在社交媒体上的提及总数。	asset: str、days: int = 7
alert_social_shift	检测社交媒体声量相较于此前平均值是否显著激增或下降。	asset: str、threshold: float = 50.0、days: int = 7
get_trending_words	获取加密货币讨论中的热门词汇，并按指定时间段内的得分排序。	days: int = 7、top_n: int = 5
get_social_dominance	衡量某项资产在加密货币媒体讨论中所占的比例。	asset: str、days: int = 7

前提条件

• Python：3.10 或更高版本
• Santiment API Key：从 Santiment 获取免费或付费密钥。

安装

1. 克隆代码库：

   git clone https://github.com/kukapay/crypto-sentiment-mcp.git
   cd crypto-sentiment-mcp
   

2. 配置客户端：

   {
     "mcpServers": {
       "crypto-sentiment-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["--directory", "path/to/crypto-sentiment-mcp", "run", "main.py"],
         "env": {
           "SANTIMENT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

示例

以下是通过兼容 MCP 的客户端与服务交互时，自然语言输入及其对应输出的示例：

• 输入：“过去一周比特币的情绪平衡是多少？”

  • 输出：“过去 7 天，比特币的情绪平衡为 12.5。”

• 输入：“过去 5 天，以太坊在社交媒体上被提及了多少次？”

  • 输出：“过去 5 天，以太坊的社交媒体声量为 8,432 次提及。”

• 输入：“请告诉我最近比特币的社交媒体声量是否有较大变化，阈值设为 30%。”

  • 输出：“过去 24 小时，比特币的社交媒体声量激增了 75.0%，从平均 1,000 次增至 1,750 次。”

• 输入：“过去 3 天，加密货币领域最热门的 3 个词是什么？”

  • 输出：“过去 3 天最热门的 3 个词是：‘halving’、‘bullrun’、‘defi’。”

• 输入：“本周以太坊在社交媒体讨论中的主导度有多高？”

  • 输出：“过去 7 天，以太坊的社交媒体主导度为 18.7%。”

许可证

本项目采用 MIT License 许可，详情请参阅 LICENSE 文件。