Server MCP Algorand

Cosa fa il Server MCP “Algorand”?

Il Server MCP Algorand (Model Context Protocol) è uno strumento progettato per collegare assistenti AI con fonti di dati esterne, API e servizi, con particolare attenzione all’ecosistema della blockchain Algorand. Sfruttando la specifica MCP, permette a sviluppatori e agenti AI di interagire con risorse Algorand come dati blockchain, smart contract o informazioni sugli account. Questo server semplifica flussi di lavoro complessi, consentendo attività come interrogare stati della blockchain, gestire transazioni o integrare dati Algorand in soluzioni AI più ampie. Il suo ruolo principale è migliorare i flussi di sviluppo rendendo la blockchain Algorand più accessibile e operativa tramite interazioni LLM standardizzate.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna specifica “risorsa” MCP elencata nella documentazione o nei file disponibili.

Elenco degli Strumenti

Nessuno strumento esplicito elencato nei file del repository o nella documentazione.

Casi d’uso di questo Server MCP

• Recupero dati Blockchain: Permette a sviluppatori e agenti AI di accedere a dati in tempo reale o storici dalla blockchain Algorand, supportando analisi, monitoraggio o sviluppo di DApp.
• Interazione con Smart Contract: Facilita la comunicazione con smart contract Algorand, rendendo più semplice automatizzare chiamate a contract o gestire permessi all’interno di flussi AI.
• Gestione delle Transazioni: Assiste nella creazione, firma e trasmissione di transazioni sulla rete Algorand, semplificando soluzioni wallet e di pagamento per sviluppatori.
• Accesso alle informazioni degli account: Recupera saldi, asset e storici di transazione degli account utente, supportando integrazioni di wallet e strumenti di reporting.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Server MCP Algorand alla sezione mcpServers usando il seguente snippet JSON:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia attivo e accessibile.

Claude

1. Installa Node.js se necessario.
2. Modifica il file di configurazione di Claude.
3. Inserisci la configurazione del Server MCP Algorand:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma l’integrazione del server.

Cursor

1. Configura Node.js nel tuo ambiente.
2. Naviga al file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi quanto segue alla sezione mcpServers:

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

4. Riavvia Cursor dopo aver salvato.
5. Verifica la connettività.

Cline

1. Assicurati che Node.js sia presente.
2. Modifica la configurazione di Cline come segue:

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

3. Salva e riavvia Cline.
4. Assicurati che il server MCP sia operativo.

Protezione delle chiavi API

Memorizza le chiavi API sensibili (come ALGOD_API_KEY) in variabili d’ambiente invece di inserirle direttamente. Esempio:

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

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI può ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “algorand-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Sulla base delle tabelle sopra, l’implementazione MCP Algorand fornisce istruzioni chiare di configurazione e una panoramica, ma manca di documentazione su prompt, risorse, strumenti o funzionalità avanzate come il supporto sampling. La licenza open e la popolarità moderata sono punti positivi per l’adozione, ma la mancanza di documentazione sulle funzionalità ne abbassa il punteggio.

MCP Score