고래 추적기 MCP 서버

“고래 추적기” MCP 서버는 무엇을 하나요?

whale-tracker-mcp 서버는 Python 기반의 Model Context Protocol(MCP) 구현체로, AI 어시스턴트와 Whale Alert API를 연결하여 흔히 “고래”라고 불리는 대규모 암호화폐 트랜잭션을 실시간으로 추적·분석할 수 있게 해줍니다. 이 서버는 MCP 호환 클라이언트에 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿을 제공하여 개발자, 분석가, 암호화폐 애호가들이 LLM 기반 워크플로우 내에서 주요 블록체인 이체를 직접 모니터링할 수 있도록 합니다. 비동기 API 호출, 리소스 노출, 안전한 API 키 관리 등과 같은 기능을 통해 whale-tracker-mcp는 AI 기반 개발 환경에서 최신 고래 활동 데이터를 맥락 인식, 자동 분석, 워크플로우 자동화에 활용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

• query_whale_activity: 블록체인별 필터링이 가능한 고래 트랜잭션 패턴 분석용 재사용 프롬프트 템플릿

리소스 목록

• whale://transactions/{blockchain}: 특정 블록체인의 최신 고래 트랜잭션을 LLM 및 클라이언트의 맥락 데이터로 제공합니다.

도구 목록

• get_recent_transactions: 블록체인, 최소 트랜잭션 금액, 결과 개수 등 필터 옵션과 함께 최근 고래 트랜잭션을 조회합니다.
• get_transaction_details: 고래 트랜잭션 고유 ID로 해당 트랜잭션의 상세 정보를 불러옵니다.

MCP 서버 활용 사례

• 실시간 고래 모니터링: 개발자와 분석가가 여러 블록체인에서 대형 암호화폐 트랜잭션을 실시간 추적하여 시장 심리 분석 및 트레이딩 전략에 활용
• 고래 패턴 분석: AI 어시스턴트가 과거 및 실시간 트랜잭션 데이터를 분석하여 고래 행동의 트렌드와 이상 징후를 파악할 수 있도록 프롬프트·리소스 제공
• 자동 알림 및 리포트: 워크플로우 도구와 연동해 주요 고래 이동 감지 시 사용자 알림 또는 자동 액션 트리거
• 블록체인별 추적: 비트코인, 이더리움 등 특정 블록체인만 필터링해 고래 활동을 노출·연구하거나 리스크 평가 지원
• LLM 기반 앱 데이터 강화: 트레이딩, 컴플라이언스, 분석 등 AI 앱의 출력·추론 품질 향상을 위한 맥락 고래 트랜잭션 데이터 제공

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 고래 추적기 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "whale-tracker": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "whale-tracker-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 Windsurf 내에서 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

환경 변수로 Whale Alert API 키를 설정하세요:

{
  "env": {
    "WHALE_ALERT_API_KEY": "<your_api_key_here>"
  }
}

Claude

1. Node.js와 Claude Desktop이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude Desktop 설정 파일(보통 claude.config.json)을 여세요.
3. 아래와 같이 고래 추적기 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "whale-tracker": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "whale-tracker-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. 도구 목록에서 whale-tracker가 보이는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

환경 변수 항목을 추가하세요:

{
  "env": {
    "WHALE_ALERT_API_KEY": "<your_api_key_here>"
  }
}

Cursor

1. Node.js와 Cursor를 설치하세요.
2. Cursor 설정 파일(예: cursor.config.json)을 여세요.
3. 고래 추적기 MCP 서버를 등록하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "whale-tracker": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "whale-tracker-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 인터페이스에서 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정

API 키를 안전하게 추가하세요:

{
  "env": {
    "WHALE_ALERT_API_KEY": "<your_api_key_here>"
  }
}

Cline

1. Node.js와 Cline이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일(예: cline.config.json)을 여세요.
3. mcpServers 블록에 고래 추적기 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "whale-tracker": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "whale-tracker-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 서버가 정상 등록되었는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

API 키를 환경 변수로 설정하세요:

{
  "env": {
    "WHALE_ALERT_API_KEY": "<your_api_key_here>"
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "whale-tracker": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “whale-tracker"와 URL은 실제 MCP 서버 이름과 주소로 바꿔 입력하세요.

개요

의견: 고래 추적기 MCP는 암호화폐 고래 추적에 특화된 명확한 도구·프롬프트·리소스 노출과 충분한 설치·보안 안내를 제공하는 잘 문서화된 통합 솔루션입니다. 루트 및 샘플링 등 고급 MCP 기능은 미지원이지만, 프로젝트는 유지·관리되고 있으며, 별점/포크 수, MIT 라이선스 등도 명확합니다. 7/10을 주고 싶습니다: 목적성과 문서화는 우수하나, 고급 MCP 기능은 부족합니다.

MCP 점수