Servidor MCP Whale Tracker

¿Qué hace el servidor MCP “Whale Tracker”?

El servidor whale-tracker-mcp es una implementación en Python del Model Context Protocol (MCP) que conecta asistentes de IA con la API de Whale Alert para permitir el seguimiento y análisis en tiempo real de grandes transacciones de criptomonedas, comúnmente conocidas como movimientos de “ballenas”. Al exponer herramientas, recursos y plantillas de prompts a clientes compatibles con MCP, este servidor permite a desarrolladores, analistas y entusiastas de las criptomonedas monitorear transferencias significativas de blockchain directamente dentro de sus flujos de trabajo potenciados por LLM. Con funciones como llamadas asíncronas a la API, exposición de recursos y gestión segura de claves API, whale-tracker-mcp mejora el desarrollo impulsado por IA al hacer accesible la actividad de ballenas actualizada para conciencia contextual, análisis automatizado y automatización de flujos de trabajo.

Lista de Prompts

• query_whale_activity: Plantilla de prompt reutilizable para analizar patrones de transacciones de ballenas, opcionalmente filtrada por blockchain.

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Lista de Recursos

• whale://transactions/{blockchain}: Expone transacciones recientes de ballenas para una blockchain especificada como datos contextuales para LLMs y clientes.

Lista de Herramientas

• get_recent_transactions: Obtiene transacciones recientes de ballenas con filtros opcionales por blockchain, valor mínimo de transacción y límite de resultados.
• get_transaction_details: Recupera información detallada sobre una transacción de ballena específica mediante su ID único.

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Casos de uso de este servidor MCP

• Monitoreo de ballenas en tiempo real: Permite a desarrolladores y analistas rastrear grandes transacciones de criptomonedas a través de blockchains en tiempo real, ayudando en el análisis de sentimiento de mercado y estrategias de trading.
• Análisis de patrones de ballenas: Ofrece plantillas de prompt y recursos para que asistentes de IA analicen datos históricos y en vivo de transacciones, identificando tendencias y anomalías en el comportamiento de las ballenas.
• Alertas y reportes automatizados: Integra con herramientas de flujo de trabajo para notificar a usuarios o activar acciones cuando se detecten movimientos significativos de ballenas.
• Seguimiento específico por blockchain: Filtra y expone actividad de ballenas en blockchains particulares (ej. Bitcoin, Ethereum), apoyando investigaciones enfocadas o evaluación de riesgos.
• Enriquecimiento de apps potenciadas por LLM: Proporciona datos contextuales de transacciones de ballenas para mejorar la salida y razonamiento de aplicaciones de IA en trading, cumplimiento o análisis.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y Windsurf instalados.
2. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.config.json).
3. Agrega el servidor MCP Whale Tracker a la sección mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "whale-tracker": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "whale-tracker-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y accesible dentro de Windsurf.

Protección de claves API

Configura tu clave API de Whale Alert usando variables de entorno:

{
  "env": {
    "WHALE_ALERT_API_KEY": "<your_api_key_here>"
  }
}

Claude

1. Asegúrate de tener Node.js y Claude Desktop instalados.
2. Abre la configuración de Claude Desktop (usualmente claude.config.json).
3. Agrega el servidor MCP Whale Tracker de la siguiente manera:

   {
     "mcpServers": {
       "whale-tracker": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "whale-tracker-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda tu configuración y reinicia Claude Desktop.
5. Confirma la integración revisando que whale-tracker esté en la lista de herramientas.

Protección de claves API

Utiliza una entrada de variable de entorno:

{
  "env": {
    "WHALE_ALERT_API_KEY": "<your_api_key_here>"
  }
}

Cursor

1. Instala Node.js y Cursor.
2. Abre tu archivo de configuración de Cursor (por ejemplo, cursor.config.json).
3. Registra el servidor MCP Whale Tracker:

   {
     "mcpServers": {
       "whale-tracker": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "whale-tracker-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Cursor.
5. Verifica que el servidor esté disponible en la interfaz de Cursor.

Protección de claves API

Agrega tu clave API de forma segura:

{
  "env": {
    "WHALE_ALERT_API_KEY": "<your_api_key_here>"
  }
}

Cline

1. Asegúrate de tener Node.js y Cline instalados.
2. Abre la configuración de Cline (por ejemplo, cline.config.json).
3. Agrega el servidor MCP Whale Tracker al bloque mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "whale-tracker": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "whale-tracker-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Verifica que el servidor esté registrado.

Protección de claves API

Configura tu clave API como variable de entorno:

{
  "env": {
    "WHALE_ALERT_API_KEY": "<your_api_key_here>"
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "whale-tracker": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “whale-tracker” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Descripción general

Mi opinión: Whale Tracker MCP ofrece una integración enfocada y bien documentada para el seguimiento de ballenas cripto, con herramientas, prompt y recursos claramente expuestos. Sus instrucciones de configuración y seguridad son exhaustivas para entornos MCP. Las raíces y el muestreo no están documentados. El proyecto está mantenido, tiene estrellas/forks y es MIT. Lo calificaría con un 7/10: fuerte para su propósito y documentación, pero carece de funciones MCP avanzadas.

Puntuación MCP