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Nebulablock Mcp Server

Nebulablock Mcp Server

本地服务
github.com/Nebula-Block-Data开发工具171 周前更新

关于 Nebulablock Mcp Server

Nebulablock Mcp Server 是官方 NebulaBlock API 的 MCP 服务,面向需要在 MCP 兼容环境中调用该 API 的用户。项目使用 fastmcp 构建,并支持通过命令行参数或 .env 文件配置 API 密钥。

主要功能

  1. 01使用 fastmcp 构建
  2. 02通过 API 密钥连接 NebulaBlock API
  3. 03支持命令行参数配置密钥
  4. 04支持 .env 文件配置密钥
  5. 05提供单元测试和集成测试

适用场景

  1. 01在 MCP 客户端中调用 NebulaBlock API
  2. 02通过命令行参数提供 API 密钥
  3. 03使用 .env 文件配置 API 密钥

MCP 相关

该 MCP 服务使用 fastmcp 暴露 NebulaBlock API 功能,供 MCP 客户端调用;README 未列出具体工具。

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

NebulaBlock API MCP

此仓库包含官方的 NebulaBlock API Model Context Protocol(MCP)服务。该服务集成了 fastmcp 库,将 NebulaBlock API 的全部功能作为可访问的工具提供,使其能够在任何兼容 MCP 的环境中实现无缝、高效的交互。

项目结构

.
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py
│   ├── main.py
│   ├── tools.py
│   └── mcp_project.egg-info/
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_main.py
├── scripts/
├── docs/
├── .env.example
├── .gitignore
├── pyproject.toml
├── README.md
└── uv.lock
  • src/:包含主要应用程序源代码,包括配置和工具定义。
  • tests/:包含单元测试和集成测试。
  • scripts/:用于存放实用脚本(例如,设置和数据生成)。
  • docs/:用于存放补充文档。
  • .env.example:环境变量示例文件。
  • .gitignore:指定要忽略的有意不跟踪的文件。
  • pyproject.toml:项目元数据和构建系统配置,包括依赖项和项目信息。
  • README.md:此文档文件。
  • uv.lock:uv 依赖管理的锁定文件。

安装和设置

按照以下步骤设置并运行此项目:

  1. 克隆仓库(如适用):

    git clone https://github.com/Nebula-Block-Data/api-mcp
    cd mcp-project
    
  2. 创建虚拟环境: 强烈建议使用虚拟环境管理项目依赖项。

    python3 -m venv .venv
    
  3. 激活虚拟环境:

    • macOS/Linux:
source .venv/bin/activate
  1. 安装依赖项: 此项目使用 pyproject.toml 管理依赖项。先安装 setuptools,然后以可编辑模式安装项目。
    uv pip install -e .
    
    这将安装 fastmcp 以及 pyproject.toml 中指定的其他依赖项。

运行 NebulaBlock API MCP 服务

要启动 NebulaBlock API MCP 服务:

uv run -m src.main

你应该会看到类似以下的输出:[05/29/25 17:32:58] INFO Starting MCP server 'FastMCP' with transport 'stdio'

配置 API 密钥

可通过两种方式配置 NebulaBlock API 密钥:

  1. 使用 --api-key 命令行参数: 运行应用程序时,可以直接提供 API 密钥:

    python -m src.main --api-key your_nebula_block_api_key
    

    此方法会覆盖 .env 文件中设置的任何 API 密钥。

  2. 使用 .env 文件: 在项目根目录创建名为 .env 的文件,并在其中添加 API 密钥:

    NEBULA_BLOCK_API_KEY=your_nebula_block_api_key
    

    如果未提供 --api-key 参数,应用程序会自动从此文件加载 API 密钥。

运行测试

要运行单元测试,请确保已激活虚拟环境并安装了 pytest(运行 pip install -e . 时会一并安装):

pytest

你应该会看到表明测试通过的输出。

与 MCP 客户端集成

要使用 NebulaBlock API MCP 服务,需要配置 MCP 客户端(例如,安装了 MCP 扩展的 VS Code)以连接到此服务。以下是 settings.json 文件的示例配置:

{
  "mcpServers": {
    "nebula": {
      "command": "~/path/to/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "~/path/to/nebulablock_mcp",
        "run",
        "-m",
        "src.main",
        "--api-key=YOUR_API_KEY"
      ]
    }
  }
}
  • 将 ~/path/to/uv 替换为 uv 可执行文件的实际路径。
  • 将 ~/path/to/nebulablock_mcp 替换为项目目录的实际路径。
  • 将 YOUR_API_KEY 替换为实际的 NebulaBlock API 密钥。

许可证

此项目基于 MIT 许可证授权。详情请参阅 LICENSE 文件(如已创建)。

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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。