
Serwer Model Context Protocol (MCP)
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...

agent-kit-mcp-server łączy agentów AI z blockchainem Solana, odblokowując możliwość zapytań o dane, zarządzania zasobami i automatyzacji rozwoju dla projektów opartych o Solana.
FlowHunt zapewnia dodatkową warstwę bezpieczeństwa między Twoimi systemami wewnętrznymi a narzędziami AI, dając Ci szczegółową kontrolę nad tym, które narzędzia są dostępne z Twoich serwerów MCP. Serwery MCP hostowane w naszej infrastrukturze można bezproblemowo zintegrować z chatbotem FlowHunt oraz popularnymi platformami AI, takimi jak ChatGPT, Claude i różne edytory AI.
agent-kit-mcp-server to implementacja serwera Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do połączenia asystentów AI z zasobami zewnętrznymi, w szczególności w ekosystemie Solana. Jego główną funkcją jest umożliwienie przepływów pracy wspieranych przez AI poprzez uporządkowany dostęp do danych blockchain, punktów końcowych API oraz innych usług związanych z Solaną. Pełniąc rolę pośrednika, ten serwer MCP umożliwia takie zadania jak zapytania o dane on-chain, zarządzanie zasobami blockchain oraz integrację zewnętrznych API w przepływie pracy deweloperów i agentów AI. Zwiększa to możliwości dużych modeli językowych (LLM) i narzędzi w zakresie automatyzacji, analizowania i interakcji z aplikacjami oraz danymi opartymi na Solanie, usprawniając działania takie jak eksploracja kodu, analiza smart kontraktów i zarządzanie zasobami blockchain.
Nie znaleziono szablonów promptów w plikach repozytorium.
Nie udokumentowano wyraźnych zasobów MCP w dostępnych plikach.
Nie zdefiniowano żadnych narzędzi w pliku server.py ani podobnym w referencyjnym katalogu.
mcpServers za pomocą poniższego fragmentu JSON:{
  "agent-kit-mcp-server": {
    "command": "npx",
    "args": ["@agent-kit/mcp-server@latest"]
  }
}
Aby zabezpieczyć klucze API, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji:
{
  "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}"
    }
  }
}
Używanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
  "agent-kit-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia, z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zmienić “agent-kit-mcp-server” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.
| Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi | 
|---|---|---|
| Przegląd | ✅ | Przegląd na podstawie kontekstu i nazwy katalogu | 
| Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono szablonów promptów | 
| Lista zasobów | ⛔ | Brak udokumentowanych zasobów MCP | 
| Lista narzędzi | ⛔ | Nie znaleziono narzędzi w server.py (lub podobnym) | 
| Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykład użycia zmiennych środowiskowych podano | 
| Obsługa sampling (mniej istotna w ocenie) | ⛔ | Brak odniesień do sampling w plikach | 
Na podstawie powyższego ten serwer MCP jest na bardzo wczesnym lub minimalnym etapie, a większość zaawansowanych funkcji MCP (prompty, narzędzia, zasoby) nie została jeszcze zaimplementowana lub udokumentowana. Instrukcje konfiguracji i bezpieczeństwa są standardowe, lecz brak rzeczywistych funkcji ogranicza jego użyteczność w środowisku produkcyjnym.
| Czy posiada LICENSE | ⛔ (nie znaleziono pliku LICENSE) | 
|---|---|
| Czy zawiera choć jedno narzędzie | ⛔ | 
| Liczba forków | 0 | 
| Liczba gwiazdek | 0 | 
Nasza opinia:
Ze względu na brak zaimplementowanych funkcji (brak narzędzi, promptów czy zasobów) i brak licencji, ten serwer MCP obecnie uzyskuje ocenę 2/10 pod względem praktycznej użyteczności, choć ma potencjał, jeśli zostanie dalej rozwinięty i udokumentowany.
agent-kit-mcp-server to serwer Model Context Protocol (MCP), który łączy asystentów AI z blockchainem Solana, umożliwiając dostęp do danych blockchain, integrację API i automatyzację przepływów pracy dla deweloperów Solana.
Umożliwia agentom AI zapytania o dane blockchain Solana, zarządzanie zasobami blockchain, integrację Solany z zewnętrznymi API, eksplorację smart kontraktów oraz automatyzację przepływów pracy deweloperskiej.
Dodaj konfigurację agent-kit-mcp-server do komponentu MCP w FlowHunt, określając transport i URL swojego serwera. Po skonfigurowaniu agenci AI uzyskują dostęp do danych i zasobów Solana.
Obecnie nie są dołączone żadne szablony promptów ani narzędzia. Serwer jest na wczesnym etapie i głównie zapewnia infrastrukturę pod przyszły rozwój i integrację.
Klucze API powinny być przechowywane jako zmienne środowiskowe w konfiguracji, aby nie były ujawniane w kodzie ani logach, zgodnie z najlepszymi praktykami bezpieczeństwa.
Przyspiesz swoje przepływy pracy deweloperskiej Solana, łącząc agentów AI z danymi blockchain i zasobami przy użyciu agent-kit-mcp-server.
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Mesh Agent MCP Server łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, tworząc pomost między dużymi modelami językowymi (LLM) a rzeczywistymi...
PAIML MCP Agent Toolkit firmy Pragmatic AI Labs to serwer MCP niewymagający konfiguracji, zaprojektowany, aby uczynić przepływy pracy agentów AI bardziej determ...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.


