Ergo MCP-server

Hva gjør “Ergo” MCP-serveren?

Ergo MCP (Model Context Protocol)-serveren er designet for å koble AI-assistenter med Ergo-blokkjede-økosystemet, og gir sømløs tilgang til on-chain data og relaterte tjenester. Ved å fungere som en bro mellom AI-klienter og blokkjededata, gir Ergo MCP-serveren utviklere og AI-systemer mulighet til å utføre oppgaver som å hente blokkjedetransaksjoner, analysere tokenholdere og samhandle med ulike ressurser eksponert av Ergo-økosystemet. Denne serveren forbedrer utviklingsarbeidsflyter ved å gjøre det mulig for AI-agenter å integrere blokkjededata i sine resonnement- eller automatiseringskjeder, noe som er spesielt nyttig for oppgaver som dataanalyse, blokkjedemonitorering eller automatisert rapportering.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler kunne identifiseres i arkivfilene.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser ble beskrevet i de tilgjengelige filene.

Liste over verktøy

Ingen verktøy ble funnet i en server.py eller tilsvarende fil for verktøyeksponering i den oppførte arkivstrukturen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Blokkjedetransaksjonsanalyse
  Utviklere og AI-agenter kan hente og analysere transaksjonsdata fra Ergo-blokkjeden, noe som muliggjør brukstilfeller som svindeldeteksjon, transaksjonsvisualisering eller porteføljeovervåking for brukere.

• Overvåking av tokenholdere
  Serveren kan potensielt legge til rette for overvåking av fordeling og endringer i tokenholdere over tid, noe som er nyttig for styring, forskning eller planlegging av airdrops.

• Utforskning av blokkjededata
  Gir mulighet for interaktiv utforskning av Ergo-blokkjeden, slik at utviklere kan hente ut spesifikke adresser, blokker eller transaksjoner for innsikt eller dashbordbygging.

• Integrasjon med AI-arbeidsflyter
  Ved å fungere som en MCP-server kan Ergo-data integreres direkte i AI-utviklingsmiljøer og arbeidsflyter, slik at rapportering kan automatiseres eller handlinger utløses basert på blokkjedehendelser.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Installer Node.js og sørg for at miljøet ditt støtter MCP-servere.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til Ergo MCP-serveren ved å bruke følgende JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "ergo-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ergo/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringer og start Windsurf på nytt.
5. Bekreft at serveren kjører ved å sjekke logger eller serverstatus.

Claude

1. Sørg for at Claude er installert og konfigurert for MCP-integrasjon.
2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil.
3. Legg til Ergo MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "ergo-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ergo/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Verifiser tilkobling.

Cursor

1. Installer Node.js og sett opp Cursor.
2. Åpne Cursors konfigurasjonsfil.
3. Sett inn serverkonfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "ergo-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ergo/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk at MCP-integrasjonen er aktiv.

Cline

1. Bekreft at Cline støtter MCP-servere og er riktig installert.
2. Rediger Clines konfigurasjonsfil.
3. Legg til Ergo MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "ergo-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@ergo/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Sørg for at serveren er tilgjengelig.

Sikring av API-nøkler

For å sikre API-nøkler, bruk miljøvariabler som vist nedenfor:

{
  "mcpServers": {
    "ergo-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ergo/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "ERGO_API_KEY": "${ERGO_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${ERGO_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

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

Oversikt

Mellom disse to tabellene tilbyr Ergo MCP-serveren for øyeblikket grunnleggende oppsett- og integrasjonsdokumentasjon, men mangler informasjon om konkrete verktøy, ressurser eller prompt-maler. Strukturen antyder potensiale, men fraværet av eksplisitt verktøy-/ressursekponering begrenser dagens praktiske verdi.
MCP-score: 3/10

MCP-score