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MPC Tally API Server

MPC Tally API Server

本地服务
github.com/crazyrabbitLTC开发工具790 周前更新

关于 MPC Tally API Server

MPC Tally API Server 是一个 MCP 服务,用于从 Tally API 获取 DAO 治理信息。它以 TypeScript 和 GraphQL 构建,目前向 AI Agent 和其他 MCP 客户端提供可排序、分页的 DAO 列表。

主要功能

  1. 01按指定条件列出 DAO
  2. 02按 ID、名称、探索状态或热度排序
  3. 03对 DAO 结果分页
  4. 04使用 TypeScript 和 GraphQL 构建
  5. 05支持 Bun 测试运行器

适用场景

  1. 01浏览热门 DAO
  2. 02按名称或探索状态查找 DAO
  3. 03分批获取分页的 DAO 列表

MCP 相关

将 Tally API 的 DAO 列表功能作为 list_daos MCP 函数提供,并支持排序和基于游标的分页。

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

MPC Tally API 服务

一个用于与 Tally API 交互的模型上下文协议(MCP)服务。此服务允许 AI Agent 获取 DAO 信息,包括其治理数据、提案和元数据。

功能

  • 按受欢迎程度或探索状态对 DAO 排序并列出
  • 获取全面的 DAO 元数据,包括社交链接和治理信息
  • 支持分页,便于处理大型结果集
  • 使用 TypeScript 和 GraphQL 构建
  • 使用 Bun 的测试运行器实现完整的测试覆盖

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/mpc-tally-api-server.git
cd mpc-tally-api-server

# Install dependencies
bun install

# Build the project
bun run build

配置

  1. 在根目录中创建 .env 文件:
TALLY_API_KEY=your_api_key_here
  1. 从 Tally 获取 API 密钥

⚠️ 安全提示:妥善保管 API 密钥:

  • 切勿提交 .env 文件
  • 不要在日志或错误消息中泄露 API 密钥
  • 如果 API 密钥泄露,请将其轮换
  • 使用环境变量进行配置

使用方法

运行服务
# Start the server
bun run start

# Development mode with auto-reload
bun run dev
Claude Desktop 配置

将以下内容添加到 Claude Desktop 配置中:

{
  "tally": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/mpc-tally-api-server/build/index.js"
    ],
    "env": {
      "TALLY_API_KEY": "your_api_key_here"
    }
  }
}

可用脚本

  • bun run clean - 清理构建目录
  • bun run build - 构建项目
  • bun run start - 运行构建后的服务
  • bun run dev - 在开发模式下运行并自动重新加载
  • bun test - 运行测试
  • bun test --watch - 以监视模式运行测试
  • bun test --coverage - 运行测试并生成覆盖率报告

API 函数

该服务提供以下 MCP 函数:

list_daos

按指定条件对 DAO 排序并列出。

参数:

  • limit(可选):要返回的 DAO 最大数量(默认值:20,最大值:50)
  • afterCursor(可选):用于分页的游标
  • sortBy(可选):DAO 的排序方式(默认值:popular)
    • 选项:"id"、"name"、"explore"、"popular"

许可证

MIT

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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。