DexPaprika MCP Server

Hva gjør “DexPaprika” MCP Server?

DexPaprika MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server utformet for å gi tilgang på forespørsel til sanntids- og historiske data om krypto-tokens, desentralisert børs (DEX)-handel og likviditet på tvers av flere blokkjeder. Den muliggjør naturlige språkspørringer gjennom et standardisert grensesnitt, slik at AI-assistenter som Claude kan hente sanntidsdata om tokens, pooler og DEX-er uten behov for API-nøkler eller komplisert konfigurasjon. DexPaprika MCP gir utviklere og AI-baserte agenter mulighet til å utforske markedstrender, analysere tokenytelse, utføre DeFi-analyse og støtte avanserte arbeidsflyter som porteføljetracking og teknisk analyse—alt via programmert tilgang til DexPaprika API.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er listet opp i repository eller dokumentasjon.

Liste over Verktøy

Ingen eksplisitte verktøy eller verktøydefinisjoner finnes i server.py eller tilsvarende filer i repository.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Tokenanalyseverktøy: Spor prisbevegelser, endringer i likviditetsdybde og volummønstre for enkelt-tokens.
• DEX-sammenligninger: Analyser gebyrstrukturer, volum og tilgjengelige pooler på ulike desentraliserte børser.
• Likviditetspool-analyse: Overvåk endringer i TVL (Total Value Locked), beregn impermanent loss og vurder prisimpakt i pooler.
• Markedsanalyse: Utfør sammenligninger av tokens på tvers av kjeder, identifiser volummønstre og overvåk handelsaktivitet på tvers av blokkjeder.
• Porteføljetrackere: Muliggjør sanntidssporing av porteføljeverdi, analyse av historisk ytelse og oppdagelse av avkastningsmuligheter for DeFi-porteføljer.
• Teknisk analyse: Bruk historiske OHLCV-data (Open, High, Low, Close, Volume) for trender, mønstergjenkjenning og indikatorberegninger.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til DexPaprika MCP Server med følgende JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "dexpaprika-mcp",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører ved å sjekke etter MCP server is running at http://localhost:8010.

Claude

1. Installer serveren globalt:

   npm install -g dexpaprika-mcp
   

2. Start serveren:

   dexpaprika-mcp
   

3. I Claude-konfigurasjonen, legg inn følgende snutt:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "dexpaprika-mcp",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft tilkoblingen i Claude-appen.

Cursor

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
2. Åpne Cursors MCP-serverkonfigurasjon.
3. Legg til DexPaprika MCP Server:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "dexpaprika-mcp",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sørg for at MCP-serveren er tilgjengelig.

Cline

1. Installer Node.js som forutsetning.
2. Rediger Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn MCP-serverkonfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "dexpaprika-mcp",
         "args": []
       }
     ]
   }
   

4. Start Cline på nytt for å bruke endringene.
5. Sjekk logger for å bekrefte tilkobling.

Sikre API-nøkler

DexPaprika MCP krever ikke API-nøkler for bruk, men hvis du trenger å legge til miljøvariabler, kan du bruke:

{
  "env": {
    "EXAMPLE_KEY": "${EXAMPLE_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "example_input": "value"
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn detaljene til MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “dexpaprika-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: Ikke nevnt

Basert på dette gir DexPaprika MCP en nyttig krypto- og DEX-analyse-server for MCP/AI-arbeidsflyter, men er svært tynn på dokumenterte prompt-maler, verktøy eller ressurser, og nevner ikke Roots- eller Sampling-støtte. Serveren er lett å sette opp, krever ingen API-nøkler og er åpen kildekode, men dokumentasjonen kunne vært utvidet for rikere integrasjoner.

MCP Score