Serveur Algorand MCP

Que fait le serveur « Algorand » MCP ?

Le serveur Algorand MCP (Model Context Protocol) est un outil conçu pour connecter les assistants IA à des sources de données, API et services externes, en se concentrant spécifiquement sur l’écosystème blockchain Algorand. En s’appuyant sur la spécification MCP, il permet aux développeurs et aux agents IA d’interagir avec des ressources Algorand telles que les données blockchain, les contrats intelligents ou les informations de compte. Ce serveur simplifie les workflows complexes, permettant des tâches comme l’interrogation des états de la blockchain, la gestion des transactions, ou l’intégration de données Algorand dans des solutions plus larges pilotées par l’IA. Son rôle principal est d’améliorer les workflows de développement en rendant la blockchain Algorand plus accessible et exploitable via des interactions LLM standardisées.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune « ressource » MCP spécifique n’est listée dans la documentation ou les fichiers disponibles.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est listé dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Récupération de données blockchain : Permet aux développeurs et aux agents IA d’accéder à des données temps réel ou historiques de la blockchain Algorand, pour l’analyse, la surveillance ou le développement de DApps.
• Interaction avec les contrats intelligents : Facilite la communication avec les contrats intelligents Algorand, simplifiant l’automatisation des appels de contrat ou la gestion des autorisations dans des workflows pilotés par l’IA.
• Gestion des transactions : Aide à la création, la signature et la diffusion de transactions sur le réseau Algorand, rationalisant les solutions de portefeuille et de paiement pour les développeurs.
• Accès aux informations de compte : Récupère les soldes de compte, les avoirs en actifs et l’historique des transactions pour les comptes utilisateurs, soutenant les intégrations de portefeuilles et les outils de reporting.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Ouvrez le fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur Algorand MCP à la section mcpServers à l’aide de l’extrait JSON suivant :

   {
     "algorand-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
       "env": {
         "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Claude

1. Installez Node.js si nécessaire.
2. Modifiez le fichier de configuration Claude.
3. Insérez la configuration du serveur Algorand MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "algorand-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
         "env": {
           "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez l’intégration du serveur.

Cursor

1. Configurez Node.js dans votre environnement.
2. Accédez au fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez ce qui suit à la section mcpServers :

   {
     "algorand-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
       "env": {
         "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Cursor après sauvegarde.
5. Vérifiez la connectivité.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est présent.
2. Modifiez la configuration de Cline comme suit :

   {
     "mcpServers": {
       "algorand-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
         "env": {
           "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
         }
       }
     }
   }
   

3. Sauvegardez et redémarrez Cline.
4. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API

Stockez les clés API sensibles (comme ALGOD_API_KEY) dans des variables d’environnement plutôt que de les coder en dur. Exemple :

{
  "algorand-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
    "env": {
      "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
    },
    "inputs": {}
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, saisissez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "algorand-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme outil avec accès à l’ensemble de ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer « algorand-mcp » par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après le tableau ci-dessus, la mise en œuvre du MCP Algorand propose des instructions d’installation claires et une vue d’ensemble, mais il manque la documentation concernant les prompts, ressources, outils ou fonctionnalités avancées comme la prise en charge de l’échantillonnage. Sa licence ouverte et une popularité modérée sont des points positifs pour l’adoption, mais le manque de documentation sur les fonctionnalités diminue sa note.

Score MCP