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eth-mcp-server

eth-mcp-server

本地服务
github.com/qingfengzxr金融数据081 周前更新

关于 eth-mcp-server

eth-mcp-server 为 AI 助手提供以太坊数据工具和资源,涵盖余额、价格、Gas、区块、交易、费用估算及账户历史记录。

主要功能

  1. 01查询 ETH 余额
  2. 02获取 ETH 价格和 Gas 价格
  3. 03读取最新区块信息
  4. 04查看交易详情
  5. 05估算交易费用
  6. 06查询账户交易历史

适用场景

  1. 01查询以太坊地址余额
  2. 02查看当前网络 Gas 价格
  3. 03检查交易或最新区块
  4. 04查找账户交易历史

MCP 相关

它通过工具和资源向 MCP 客户端提供以太坊区块链能力,包括地址、价格、网络统计和交易信息。

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。

代码仓库

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

eth-mcp-server

一个痴迷于 ETH 的 MCP 服务,创建者仍在思索它的终极用途。目前,它只是用来好玩的!

关于 MCP

模型上下文协议(MCP)允许 AI 模型通过标准化的工具和资源访问实时数据并执行操作。此实现通过 MCP 框架为 AI 助手提供以太坊区块链功能。

功能

目前支持工具和资源

  • 获取任意以太坊地址的 ETH 余额
  • 查询当前以美元计价的以太坊价格
  • 获取以太坊网络当前的 Gas 价格
  • 获取最新区块信息
  • 查看交易详情
  • 估算交易费用
  • 查询账户交易历史

要求

  • Python 3.7+
  • web3.py
  • requests
  • mcp.server.fastmcp

安装

  1. 克隆代码库
  2. 安装所需依赖:
    pip install web3 requests
    pip install mcp mcp[cli]
    pip install uv
    
  3. 将代码中的 Etherscan API 密钥替换为你自己的密钥:
    ETHERSCAN_API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"
    
可用工具
  • get_eth_balance(address) - 获取某个地址的 ETH 余额
  • get_eth_price() - 获取当前以美元计价的以太坊价格
  • get_gas_price() - 获取以太坊网络当前的 Gas 价格
  • get_latest_block() - 获取最新区块信息
  • get_transaction(tx_hash) - 获取交易详情
  • estimate_tx_fee(gas_amount) - 估算交易费用
  • get_account_transactions(address, page, offset) - 获取账户交易历史
可用资源
  • ethereum://price - 以太坊价格信息
  • ethereum://stats - 以太坊网络统计信息
  • ethereum://address/{address} - 地址信息
  • ethereum://address/{address}/transactions - 地址交易历史

API 端点

此服务使用以下外部 API:

  • 通过 LlamaRPC 调用以太坊 JSON-RPC API
  • CoinGecko API,用于获取 ETH 价格
  • Etherscan API,用于获取交易历史

如何在 Cursor 中设置

  1. 打开 Cursor MCP 设置 README 配图

  2. 点击 Add new Global mcp server 按钮 README 配图

  3. 按照此示例设置配置,请将路径替换为你自己的路径 README 配图

{
  "mcpServers": {
    "eth": {
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/python /path/to/blockchain.py"
    }
  }
}
  1. 设置成功后,你可以在 Cursor 中通过聊天获取 ETH 信息。

示例

README 配图

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。