
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
agent-kit-mcp-server kobler AI-agenter til Solana-blokkjeden, og åpner for dataspørring, ressursadministrasjon og utviklingsautomatisering for Solana-baserte prosjekter.
agent-kit-mcp-server er en implementasjon av en Model Context Protocol (MCP) server utviklet for å koble AI-assistenter med eksterne ressurser spesielt i Solana-økosystemet. Hovedfunksjonen er å muliggjøre AI-drevne utviklingsprosesser ved å tilby strukturert tilgang til blokkjede-data, API-endepunkter og andre Solana-relaterte tjenester. Ved å fungere som mellomledd, muliggjør denne MCP-serveren oppgaver som å hente kjededata, administrere blokkjederessurser og integrere eksterne API-er i arbeidsflyten til utviklere og AI-agenter. Dette forbedrer evnen til store språkmodeller (LLMs) og verktøy til å automatisere, resonere rundt og samhandle med Solana-baserte applikasjoner og data, og effektiviserer operasjoner som kodeutforskning, smartkontraktanalyse og ressursstyring på blokkjeden.
Ingen promptmaler ble funnet i depotfilene.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser ble dokumentert i de tilgjengelige filene.
Ingen verktøy ble eksplisitt definert i en server.py eller lignende fil i referert katalog.
mcpServers
-objektet med følgende JSON-snutt:{
"agent-kit-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
}
}
For å sikre API-nøkler, bruk miljøvariabler i konfigurasjonen:
{
"agent-kit-mcp-server": {
"env": {
"SOLANA_API_KEY": "${SOLANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOLANA_API_KEY}"
}
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"env": {
"SOLANA_API_KEY": "${SOLANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOLANA_API_KEY}"
}
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"env": {
"SOLANA_API_KEY": "${SOLANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOLANA_API_KEY}"
}
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
}
}
{
"agent-kit-mcp-server": {
"env": {
"SOLANA_API_KEY": "${SOLANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOLANA_API_KEY}"
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:
{
"agent-kit-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og kapasiteter. Husk å endre “agent-kit-mcp-server” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Oversikten er utarbeidet fra kontekst og katalognavn |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen promptmaler funnet |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressurser dokumentert |
Liste over verktøy | ⛔ | Ingen verktøy funnet i server.py (eller lignende) |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempel på miljøvariabler er gitt |
Sampling-støtte (mindre viktig i vurdering) | ⛔ | Ingen referanse til sampling-støtte i filene |
Basert på ovenstående er denne MCP-serveren på et svært tidlig eller minimalt stadium, der de fleste avanserte MCP-funksjoner (prompter, verktøy, ressurser) ennå ikke er implementert eller dokumentert. Oppsett- og sikkerhetsinstruksjonene er standard, men mangelen på faktiske funksjoner begrenser nytten i produksjonsmiljøer.
Har en LISENS | ⛔ (ingen LICENSE-fil funnet) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | 0 |
Antall stjerner | 0 |
Vår vurdering:
Med mangel på implementerte funksjoner (ingen verktøy, promter eller ressurser funnet) og manglende lisens scorer denne MCP-serveren for øyeblikket 2/10 for praktisk nytte, men har potensial hvis den videreutvikles og dokumenteres.
agent-kit-mcp-server er en Model Context Protocol (MCP) server som kobler AI-assistenter til Solana-blokkjeden, og gir tilgang til blokkjede-data, API-integrasjon og arbeidsflytautomatisering for Solana-utviklere.
Den lar AI-agenter hente Solana-blokkjede-data, administrere blokkjederessurser, integrere Solana med eksterne API-er, utforske smarte kontrakter og automatisere utviklingsarbeidsflyter.
Legg til agent-kit-mcp-server-konfigurasjonen i din MCP-komponent i FlowHunt, og spesifiser transport og URL for din server. Når oppsettet er klart, kan AI-agentene dine få tilgang til Solana-data og ressurser.
For øyeblikket er ingen promptmaler eller verktøy inkludert. Serveren er i en tidlig fase og tilbyr primært infrastruktur for fremtidig utvikling og integrasjon.
API-nøkler bør lagres som miljøvariabler i din konfigurasjon for å sikre at de ikke eksponeres i kode eller logger, i tråd med vanlige sikkerhetsrutiner.
Superlad dine Solana-utviklingsprosesser ved å koble AI-agenter til blokkjede-data og ressurser med agent-kit-mcp-server.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
PAIML MCP Agent Toolkit fra Pragmatic AI Labs er en MCP-server uten behov for konfigurasjon, utviklet for å gjøre AI-agentarbeidsflyter mer deterministiske. Den...
Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...