
Agentset MCP Server
Agentset MCP Server er en open source-platform, der muliggør Retrieval-Augmented Generation (RAG) med agentiske funktioner, så AI-assistenter kan forbindes til ...

agent-kit-mcp-server forbinder AI-agenter til Solana-blockchainen og åbner op for dataforespørgsler, ressourcehåndtering og udviklingsautomatisering for Solana-baserede projekter.
FlowHunt giver et ekstra sikkerhedslag mellem dine interne systemer og AI-værktøjer, hvilket giver dig granulær kontrol over hvilke værktøjer der er tilgængelige fra dine MCP-servere. MCP-servere hostet i vores infrastruktur kan problemfrit integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-platforme som ChatGPT, Claude og forskellige AI-editorer.
agent-kit-mcp-server er en implementering af en Model Context Protocol (MCP) server, der er designet til at bygge bro mellem AI-assistenter og eksterne ressourcer, specifikt i Solana-økosystemet. Dens primære funktion er at muliggøre AI-drevne udviklingsarbejdsgange ved at give struktureret adgang til blockchain-data, API-endpoints og andre Solana-relaterede tjenester. Ved at agere som mellemled faciliterer denne MCP-server opgaver som forespørgsel af on-chain data, håndtering af blockchain-ressourcer og integration af eksterne API’er i udvikleres og AI-agenters arbejdsgange. Dette forbedrer mulighederne for store sprogmodeller (LLM’er) og værktøjer til at automatisere, ræsonnere over og interagere med Solana-baserede applikationer og data, hvilket strømliner operationer som kodeudforskning, analyse af smart contracts og håndtering af blockchain-ressourcer.
Ingen prompt-skabeloner blev fundet i repository-filerne.
Ingen eksplicitte MCP-ressourcer blev dokumenteret i de tilgængelige filer.
Ingen værktøjer blev eksplicit defineret i en server.py eller tilsvarende fil i den refererede mappe.
mcpServers-objektet med følgende JSON-udsnit:{
"agent-kit-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
}
}
For at sikre API-nøgler, brug miljøvariabler i din konfiguration:
{
"agent-kit-mcp-server": {
"env": {
"SOLANA_API_KEY": "${SOLANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOLANA_API_KEY}"
}
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"env": {
"SOLANA_API_KEY": "${SOLANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOLANA_API_KEY}"
}
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"env": {
"SOLANA_API_KEY": "${SOLANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOLANA_API_KEY}"
}
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"env": {
"SOLANA_API_KEY": "${SOLANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOLANA_API_KEY}"
}
}
}
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:
{
"agent-kit-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og egenskaber. Husk at ændre “agent-kit-mcp-server” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.
| Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
|---|---|---|
| Oversigt | ✅ | Oversigt er udarbejdet ud fra kontekst og mappenavn |
| Liste over Prompts | ⛔ | Ingen prompt-skabeloner fundet |
| Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte MCP-ressourcer dokumenteret |
| Liste over Værktøjer | ⛔ | Ingen værktøjer fundet i server.py (eller lignende) |
| Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel med miljøvariabel inkluderet |
| Sampling-support (mindre vigtigt i vurderingen) | ⛔ | Ingen reference til sampling-support i filerne |
Baseret på ovenstående er denne MCP-server på et meget tidligt eller minimalt stadie, hvor de fleste avancerede MCP-funktioner (prompts, værktøjer, ressourcer) endnu ikke er implementeret eller dokumenteret. Opsætnings- og sikkerhedsinstruktionerne er standard, men manglen på reelle funktioner begrænser dens anvendelighed i produktionsmiljøer.
| Har en LICENSE-fil? | ⛔ (ingen LICENSE-fil fundet) |
|---|---|
| Har mindst ét værktøj | ⛔ |
| Antal forks | 0 |
| Antal stjerner | 0 |
Vores vurdering:
På grund af manglende implementerede funktioner (ingen værktøjer, prompts eller ressourcer fundet) og manglende licens scorer denne MCP-server i øjeblikket 2/10 for praktisk anvendelighed, men har potentiale, hvis den videreudvikles og dokumenteres.
agent-kit-mcp-server er en Model Context Protocol (MCP) server, der forbinder AI-assistenter til Solana-blockchainen og muliggør adgang til blockchain-data, API-integration og arbejdsgangsautomatisering for Solana-udviklere.
Den gør det muligt for AI-agenter at forespørge Solana-blockchain-data, håndtere blockchain-ressourcer, integrere Solana med eksterne API'er, udforske smart contracts og automatisere udviklingsarbejdsgange.
Tilføj agent-kit-mcp-server-konfigurationen til din MCP-komponent i FlowHunt, og angiv transport og URL til din server. Når den er sat op, kan dine AI-agenter tilgå Solana-data og ressourcer.
Der er i øjeblikket ingen prompt-skabeloner eller værktøjer inkluderet. Serveren er i en tidlig fase og tilbyder primært infrastruktur til fremtidig udvikling og integration.
API-nøgler bør gemmes som miljøvariabler i din konfiguration for at sikre, at de ikke eksponeres i kode eller logs, i henhold til gængse sikkerhedspraksisser.
Forstærk dine Solana-udviklingsarbejdsgange ved at forbinde AI-agenter til blockchain-data og ressourcer med agent-kit-mcp-server.
Agentset MCP Server er en open source-platform, der muliggør Retrieval-Augmented Generation (RAG) med agentiske funktioner, så AI-assistenter kan forbindes til ...
AgentQL MCP Server integrerer avanceret webdataudtræk i AI-arbejdsgange og muliggør problemfri hentning af strukturerede data fra websider via tilpassede prompt...
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.


