Serwer Whale Tracker MCP

Do czego służy serwer “Whale Tracker” MCP?

Serwer whale-tracker-mcp to implementacja Model Context Protocol (MCP) oparta na Pythonie, która łączy asystentów AI z Whale Alert API, umożliwiając monitorowanie i analizę dużych transakcji kryptowalutowych, potocznie nazywanych “ruchami wielorybów”, w czasie rzeczywistym. Udostępniając narzędzia, zasoby i szablony promptów klientom zgodnym z MCP, serwer ten pozwala deweloperom, analitykom i entuzjastom kryptowalut monitorować znaczące transfery na blockchainie bezpośrednio w przepływach opartych na LLM. Dzięki funkcjom takim jak asynchroniczne wywołania API, udostępnianie zasobów i bezpieczne zarządzanie kluczami API, whale-tracker-mcp usprawnia rozwój AI, udostępniając aktualne dane o aktywności wielorybów do świadomości kontekstowej, analizy automatycznej i automatyzacji przepływów.

Lista promptów

• query_whale_activity: Wielokrotnego użytku szablon promptu do analizy wzorców transakcji wielorybów, opcjonalnie filtrowany według blockchaina.

Lista zasobów

• whale://transactions/{blockchain}: Udostępnia najnowsze transakcje wielorybów dla wybranego blockchaina jako dane kontekstowe dla LLM i klientów.

Lista narzędzi

• get_recent_transactions: Pobiera najnowsze transakcje wielorybów z opcjonalnymi filtrami blockchaina, minimalnej wartości transakcji i limitem wyników.
• get_transaction_details: Pobiera szczegółowe informacje o konkretnej transakcji wieloryba na podstawie jej unikalnego ID.

Zastosowania tego serwera MCP

• Monitorowanie wielorybów w czasie rzeczywistym: Umożliwia deweloperom i analitykom śledzenie dużych transakcji kryptowalutowych na blockchainach w czasie rzeczywistym, wspierając analizę sentymentu rynkowego i strategie handlowe.
• Analiza wzorców wielorybów: Udostępnia szablony promptów i zasoby dla asystentów AI do analizy historycznych i bieżących danych transakcyjnych w celu identyfikacji trendów i anomalii w zachowaniach wielorybów.
• Automatyczne alerty i raportowanie: Integracja z narzędziami do przepływów pracy w celu powiadamiania użytkowników lub wyzwalania akcji, gdy wykryte zostaną znaczące ruchy wielorybów.
• Śledzenie specyficzne dla blockchaina: Filtrowanie i udostępnianie aktywności wielorybów na wybranych blockchainach (np. Bitcoin, Ethereum), wspierając ukierunkowane badania lub ocenę ryzyka.
• Wzbogacenie aplikacji opartych na LLM: Dostarczanie kontekstowych danych o transakcjach wielorybów w celu poprawy wyników i wnioskowania aplikacji AI w handlu, zgodności lub analityce.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i Windsurf.
2. Znajdź swój plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer Whale Tracker MCP do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny w Windsurf.

Zabezpieczenie klucza API

Ustaw swój klucz API Whale Alert poprzez zmienne środowiskowe:

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

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i Claude Desktop.
2. Otwórz konfigurację Claude Desktop (zazwyczaj claude.config.json).
3. Dodaj serwer Whale Tracker MCP w następujący sposób:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude Desktop.
5. Potwierdź integrację, sprawdzając obecność whale-tracker na liście narzędzi.

Zabezpieczenie klucza API

Dodaj wpis ze zmienną środowiskową:

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

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i Cursor.
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny Cursor (np. cursor.config.json).
3. Zarejestruj serwer Whale Tracker MCP:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy serwer jest dostępny w interfejsie Cursor.

Zabezpieczenie klucza API

Dodaj swój klucz API w bezpieczny sposób:

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

Cline

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i Cline.
2. Otwórz konfigurację Cline (np. cline.config.json).
3. Dodaj serwer Whale Tracker MCP do bloku mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj rejestrację serwera.

Zabezpieczenie klucza API

Ustaw swój klucz API jako zmienną środowiskową:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zmienić “whale-tracker” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na własny adres serwera MCP.

Podsumowanie

Moja opinia: Whale Tracker MCP oferuje wyspecjalizowaną, dobrze udokumentowaną integrację do śledzenia wielorybów w krypto z jasnym zestawem narzędzi, promptem i zasobami. Instrukcje dotyczące konfiguracji i bezpieczeństwa są szczegółowe dla środowisk MCP. Korzenie i sampling nie są udokumentowane. Projekt jest utrzymywany, ma gwiazdki/forci i jest na licencji MIT. Oceniam na 7/10: mocny pod kątem celu i dokumentacji, ale brakuje zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena MCP