Serveur Ergo MCP

Que fait le serveur “Ergo” MCP ?

Le serveur Ergo MCP (Model Context Protocol) est conçu pour connecter les assistants IA à l’écosystème de la blockchain Ergo, permettant un accès transparent aux données on-chain et aux services associés. Agissant comme un pont entre les clients IA et les données blockchain, le serveur Ergo MCP permet aux développeurs et aux systèmes IA d’effectuer des tâches telles que la requête de transactions blockchain, l’analyse des détenteurs de tokens et l’interaction avec diverses ressources exposées par l’écosystème Ergo. Ce serveur améliore les workflows de développement en rendant possible l’intégration des données blockchain dans le raisonnement ou les chaînes d’automatisation des agents IA, ce qui est particulièrement utile pour des tâches comme l’analytique de données, la surveillance blockchain ou le reporting automatisé.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’a pu être identifié dans les fichiers du dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’a été décrite dans les fichiers disponibles.

Liste des outils

Aucun outil n’a été trouvé dans un server.py ou un fichier équivalent exposant des outils dans la structure du dépôt listée.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analytique des transactions blockchain
  Les développeurs et agents IA peuvent récupérer et analyser les données de transaction de la blockchain Ergo, permettant des cas d’usage comme la détection de fraude, la visualisation des transactions ou le suivi de portefeuille utilisateur.

• Surveillance des détenteurs de tokens
  Le serveur peut potentiellement faciliter la surveillance de la distribution des détenteurs de tokens et des changements dans le temps, utile pour la gouvernance, la recherche ou la planification d’airdrops.

• Exploration des données blockchain
  Permet une exploration interactive de la blockchain Ergo, permettant aux développeurs de requêter des adresses, blocs ou transactions spécifiques afin d’obtenir des insights ou de construire des tableaux de bord.

• Intégration dans les workflows IA
  En servant de serveur MCP, les données Ergo peuvent être intégrées directement dans les environnements et workflows de développement IA, rendant possible l’automatisation du reporting ou le déclenchement d’actions sur la base d’événements blockchain.

Comment le mettre en place

Windsurf

1. Installez Node.js et assurez-vous que votre environnement supporte les serveurs MCP.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur Ergo MCP en utilisant le snippet JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "ergo-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ergo/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Windsurf.
5. Confirmez que le serveur fonctionne en vérifiant les logs ou l’état du serveur.

Claude

1. Assurez-vous que Claude est installé et configuré pour l’intégration MCP.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez le serveur Ergo MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "ergo-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ergo/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Vérifiez la connectivité.

Cursor

1. Installez Node.js et configurez Cursor.
2. Ouvrez le fichier de configuration Cursor.
3. Insérez la configuration du serveur :

   {
     "mcpServers": {
       "ergo-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ergo/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que l’intégration MCP est active.

Cline

1. Confirmez que Cline supporte les serveurs MCP et est correctement installé.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez le serveur Ergo MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "ergo-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ergo/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

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

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser les clés API, utilisez des variables d’environnement comme montré ci-dessous :

{
  "mcpServers": {
    "ergo-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ergo/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "ERGO_API_KEY": "${ERGO_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${ERGO_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “ergo-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Entre ces deux tableaux, le serveur Ergo MCP propose actuellement une documentation basique d’installation et d’intégration, mais manque d’informations sur des outils, ressources ou modèles de prompts concrets. Sa structure suggère un potentiel, mais l’absence d’exposition explicite d’outils/ressources limite la valeur pratique actuelle.
Score MCP : 3/10

Score MCP