Dune Analytics MCPサーバー

「Dune Analytics」MCPサーバーとは？

Dune Analytics MCPサーバーは、Dune AnalyticsとAIエージェントをつなぐModel Context Protocol（MCP）サーバーです。主な目的は、Dune Analyticsのブロックチェーン分析データをAI駆動のワークフローにシームレスに統合することで、アシスタントがDuneクエリをプログラム的に取得・実行できるようにすることです。Dune Analyticsデータをツールとして提供することで、開発者やAIクライアントはリアルタイムでブロックチェーンデータの取得・分析・レポーティングを自動化やエージェントワークフロー内で行えます。サーバーのCSV出力形式は下流のデータ処理との互換性が高く、オンチェーン分析やダッシュボード生成、自動レポーティングなど開発環境での利便性を高めます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

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リソース一覧

ドキュメントやコード上で明示的に説明・公開されているリソースはありません。

ツール一覧

• get_latest_result
  • 指定したDune AnalyticsクエリIDの最新結果を取得します。出力はクエリ結果を含むCSV形式の文字列です。
• run_query
  • 指定したDune AnalyticsクエリIDを実行し、結果を取得します。こちらもCSV形式の文字列で返却します。

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このMCPサーバーのユースケース

• ブロックチェーンデータ分析
  • AIエージェントからDune Analyticsクエリを実行し、ブロックチェーンデータの取得・分析を自動化します。
• ダッシュボード生成
  • MCPインターフェース経由でDune Analyticsデータを取得・更新し、動的ダッシュボードやレポーティングツールを実現します。
• 暗号市場の自動レポーティング
  • ボットやアシスタントがブロックチェーン活動やDeFiプロトコル、トークン分析等の最新レポートを自動生成できます。
• データドリブンなスマートコントラクト監視
  • Duneクエリで特定イベントを抽出し、スマートコントラクトやオンチェーンイベントのリアルタイム監視に活用できます。
• 研究・データサイエンスワークフロー
  • データサイエンスパイプラインにDuneクエリの自動化を組み込み、暗号資産リサーチのための迅速な実験・データ取得を促進します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.10以上と有効なDune Analytics APIキーを用意します。
2. Windsurfの設定ファイル内でmcpServersセクションを探します。
3. 以下のJSONスニペットを追加してDune Analytics MCPサーバーを登録します:

   {
     "mcpServers": {
       "dune-analytics": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. インターフェースからテスト用のDuneクエリを発行し、セットアップを確認します。

APIキーのセキュリティ対策: 環境変数でDUNE_API_KEYを設定しましょう。例:

{
  "mcpServers": {
    "dune-analytics": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"],
      "env": {
        "DUNE_API_KEY": "${DUNE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "DUNE_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Smithery CLIを使い、サーバーをインストールします:

   npx -y @smithery/cli install @kukapay/dune-analytics-mcp --client claude
   

2. DUNE_API_KEYを環境変数として設定します。
3. Claude DesktopでMCPサーバーがリストされ稼働していることを確認します。
4. コマンドインターフェースからDuneクエリを直接実行します。
5. 出力がCSV形式で返ることを確認します。

Cursor

1. Python 3.10+をインストールし、Dune APIキーを取得します。
2. Cursorの設定ファイルに以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "dune-analytics": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

3. 環境または設定でAPIキーを指定します。
4. Cursorを再起動し、接続をテストします。

Cline

1. Python 3.10+がインストールされ、APIキーを用意しておきます。
2. Clineの設定ファイルに以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "dune-analytics": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

3. シェルや環境変数でDUNE_API_KEYをエクスポートします。
4. Clineを再起動し、サンプルクエリで動作確認します。

APIキーのセキュリティ対策（全プラットフォーム共通）: APIキーは必ず環境変数を利用し、設定ファイルに平文で書かないようにしましょう。

FlowHuntフロー内でのMCP活用方法

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに組み込むには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP configurationセクションに下記JSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

{
  "dune-analytics": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして全機能にアクセス可能になります。“dune-analytics"部分は実際の名称に、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

総評

Dune Analytics MCPサーバーはDune Analyticsクエリへのアクセスをツールとして提供する、シンプルかつ実用的な構成でブロックチェーン分析ワークフローに有用です。一方で、プロンプトテンプレートや明示的なリソース、rootsやサンプリング等の高度なMCP機能には対応していません。セットアップや使用方法のドキュメントは明快です。0～10点で評価するなら6/10。ユーティリティ性・ドキュメントの良さはあるものの、MCP機能の幅広さにはやや制限があります。

MCPスコア