Serveur DexPaprika MCP

Que fait le serveur “DexPaprika” MCP ?

Le serveur DexPaprika MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour fournir à la demande des données en temps réel et historiques sur les tokens crypto, l’activité de trading sur les échanges décentralisés (DEX) et la liquidité sur plusieurs blockchains. Il permet des requêtes en langage naturel via une interface standardisée, rendant possible pour des assistants IA comme Claude de récupérer des données en direct sur les tokens, pools et DEX sans avoir besoin de clés API ni de configuration complexe. DexPaprika MCP donne aux développeurs et agents IA la possibilité d’explorer les tendances du marché, analyser la performance des tokens, réaliser des analyses DeFi et prendre en charge des workflows avancés comme le suivi de portefeuille et l’analyse technique, tout cela par un accès programmatique à l’API DexPaprika.

Liste des prompts

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Liste des ressources

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Liste des outils

Aucun outil ou définition d’outil explicite n’est trouvé dans server.py ou des fichiers équivalents du dépôt.

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Cas d’usage de ce serveur MCP

• Outils d’analyse de tokens : Suivi des variations de prix, changements de profondeur de liquidité et schémas de volume pour chaque token.
• Comparaisons de DEX : Analyse des structures de frais, des volumes et des pools disponibles sur différents échanges décentralisés.
• Analyses de pools de liquidité : Surveillance des changements de TVL (valeur totale verrouillée), calcul des pertes impermanentes et évaluation des impacts de prix dans les pools de liquidité.
• Analyse de marché : Réalisation de comparaisons de tokens inter-chaînes, identification des tendances de volume et surveillance des métriques d’activité de trading sur les blockchains.
• Suivi de portefeuilles : Permet le suivi en temps réel de la valeur du portefeuille, l’analyse des performances historiques et la découverte d’opportunités de rendement pour les portefeuilles DeFi.
• Analyse technique : Utilisation des données OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) historiques pour l’identification de tendances, la reconnaissance de motifs et le calcul d’indicateurs.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur DexPaprika MCP avec l’extrait JSON suivant :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "dexpaprika-mcp",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne en recherchant MCP server is running at http://localhost:8010.

Claude

1. Installez le serveur globalement :

   npm install -g dexpaprika-mcp
   

2. Démarrez le serveur :

   dexpaprika-mcp
   

3. Dans la configuration de Claude, ajoutez l’extrait suivant :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "dexpaprika-mcp",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Confirmez la connexion dans l’application Claude.

Cursor

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez la configuration du serveur MCP de Cursor.
3. Ajoutez le serveur DexPaprika MCP :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "dexpaprika-mcp",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Assurez-vous que le serveur MCP est accessible.

Cline

1. Installez Node.js au préalable.
2. Modifiez votre fichier de configuration Cline.
3. Insérez la configuration du serveur MCP :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "dexpaprika-mcp",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Redémarrez Cline pour appliquer les modifications.
5. Vérifiez les logs pour assurer la connectivité.

Sécurisation des clés API

DexPaprika MCP ne nécessite pas de clé API pour fonctionner, mais si vous souhaitez ajouter des variables d’environnement, vous pouvez utiliser :

{
  "env": {
    "EXAMPLE_KEY": "${EXAMPLE_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "example_input": "value"
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “dexpaprika-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et de personnaliser l’URL selon votre configuration.

Vue d’ensemble

Support Roots : Non mentionné

En résumé, DexPaprika MCP propose un serveur d’analyses crypto et DEX utile pour les workflows MCP/IA, mais il est très pauvre en modèles de prompts, outils ou ressources documentés, et ne mentionne pas le support Roots ou Sampling. Le serveur est facile à configurer, ne nécessite aucune clé API et est open source, mais la documentation pourrait être étoffée pour des intégrations plus riches.

Score MCP