“크립토 센티먼트” MCP 서버는 무엇을 하나요?

크립토 센티먼트 MCP 서버는 암호화폐에 대한 실시간 및 과거 심리 분석을 AI 에이전트에 제공하도록 설계된 전문 도구입니다. Santiment의 집계된 소셜 미디어 및 뉴스 데이터를 활용하여, AI 기반 워크플로우가 시장 심리를 추적하고, 새로운 트렌드를 감지하며, 다양한 크립토 자산에 대한 담론을 분석할 수 있게 합니다. 이 MCP 서버는 AI 어시스턴트와 외부 심리 데이터 소스 간의 다리 역할을 하여, 개발자와 트레이더를 위한 의사결정 및 자동화 기능을 강화합니다. 심리 밸런스, 소셜 볼륨 추적, 트렌딩 단어 식별, 도미넌스 측정 등의 기능을 통해, 크립토 센티먼트 MCP 서버는 AI 개발 환경 내에서 데이터 기반의 암호화폐 분석을 가능하게 합니다.

프롬프트 목록

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리소스 목록

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도구 목록

• get_sentiment_balance: 지정한 암호화폐 자산의 기간별 평균 심리 밸런스(긍정 vs. 부정)를 조회합니다.
• get_social_volume: 특정 크립토 자산의 기간 내 전체 소셜 미디어 언급량을 가져옵니다.
• alert_social_shift: 자산의 소셜 볼륨이 이전 평균 대비 임계값 이상 급등 또는 급락한 경우를 감지합니다.
• get_trending_words: 암호화폐 토론에서 점수 기준으로 상위 인기 토픽(단어/용어)을 반환합니다.
• get_social_dominance: 주어진 기간 동안 특정 자산이 크립토 미디어 담론에서 차지하는 비율(도미넌스)을 측정합니다.

MCP 서버 활용 예시

• 시장 심리 분석: 개발자와 트레이더가 특정 자산의 시장 심리를 파악하여, 전략적인 트레이딩 의사결정을 지원합니다.
• 트렌드 감지: 트렌딩 단어 및 소셜 볼륨 분석을 통해, 시장을 움직이는 이벤트나 신규 인기 자산을 조기에 포착할 수 있습니다.
• 변동성 알림: 소셜 미디어 활동의 급격한 변화를 자동으로 감지하고 알림을 제공하여, 가격 급등락 전 신속히 대응할 수 있습니다.
• 포트폴리오 모니터링: AI 에이전트가 사용자의 포트폴리오 내 자산의 심리 및 도미넌스를 실시간 모니터링하여, 선제적 관리에 활용할 수 있습니다.
• 커뮤니티 참여도 분석: 커뮤니티 매니저와 마케터가 크립토 분야에서 어떤 프로젝트와 용어가 주목받거나 관심에서 멀어지는지 파악하는 데 도움을 줍니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Python 3.10+을 설치하고 Santiment API 키를 발급받으세요.
2. 저장소 복제:

   git clone https://github.com/kukapay/crypto-sentiment-mcp.git
   cd crypto-sentiment-mcp
   

3. 설정 파일 찾기: Windsurf의 설정 파일을 엽니다.
4. MCP 서버 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "crypto-sentiment-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["--directory", "path/to/crypto-sentiment-mcp", "run", "main.py"],
         "env": {
           "SANTIMENT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. 저장 후 Windsurf를 재시작하여 서버를 반영하세요.

Claude

1. Python 3.10+ 설치 및 Santiment API 키 발급.
2. 저장소 복제 및 디렉토리 이동.
3. Claude 설정 파일 수정.
4. 서버 항목 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "crypto-sentiment-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["--directory", "path/to/crypto-sentiment-mcp", "run", "main.py"],
         "env": {
           "SANTIMENT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Claude를 재시작하고 서버 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Python 3.10+ 설치 및 API 키 발급.
2. 저장소를 복제하여 폴더로 이동.
3. Cursor 설정 파일 열기.
4. MCP 설정 삽입:

   {
     "mcpServers": {
       "crypto-sentiment-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["--directory", "path/to/crypto-sentiment-mcp", "run", "main.py"],
         "env": {
           "SANTIMENT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. Cursor를 재시작하여 MCP 서버를 활성화하세요.

Cline

1. Python 3.10+ 설치 확인 및 Santiment API 키 발급.
2. 저장소를 원하는 디렉토리에 복제.
3. Cline 설정 파일 수정.
4. 다음 코드 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "crypto-sentiment-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": ["--directory", "path/to/crypto-sentiment-mcp", "run", "main.py"],
         "env": {
           "SANTIMENT_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

5. 저장 후 재시작하여 서버 실행 여부를 확인하세요.

API 키 보안

민감한 키는 MCP 서버 설정의 env 필드에 환경 변수로 저장하세요:

{
  "mcpServers": {
    "crypto-sentiment-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "path/to/crypto-sentiment-mcp", "run", "main.py"],
      "env": {
        "SANTIMENT_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 서버 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 이제 MCP를 도구로써 활용할 수 있으며 모든 기능 및 역량에 접근할 수 있습니다. “crypto-sentiment-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

| Roots 지원 | ⛔ | 언급 없음 |

상기 표를 바탕으로, 크립토 센티먼트 MCP 서버는 핵심 기능 및 설정에 대한 문서화는 충실하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, roots 및 샘플링 등 MCP의 고급기능 언급은 부족합니다. 크립토 심리 분석 워크플로우에는 충분히 활용 가능하지만, 추가 리소스 및 프롬프트 워크플로우 지원이 보완된다면 더 유용할 것입니다.

MCP 점수