Ergo MCP-server

Vad gör “Ergo” MCP-servern?

Ergo MCP (Model Context Protocol) Server är utformad för att koppla AI-assistenter till Ergo-blockkedjeekosystemet och möjliggör sömlös åtkomst till on-chain-data och relaterade tjänster. Genom att fungera som en brygga mellan AI-klienter och blockkedjedata ger Ergo MCP-servern utvecklare och AI-system möjlighet att utföra uppgifter som att fråga blockkedjetransaktioner, analysera tokeninnehavare och interagera med olika resurser som exponeras av Ergo-ekosystemet. Denna server förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att göra det möjligt för AI-agenter att integrera blockkedjedata i sitt resonemang eller sina automatiseringskedjor, vilket är särskilt värdefullt för uppgifter som dataanalys, blockkedjeövervakning eller automatiserad rapportering.

Lista över prompts

Inga promptmallar kunde identifieras i arkivets filer.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrevs i de tillgängliga filerna.

Lista över verktyg

Inga verktyg kunde hittas i en server.py eller motsvarande verktygsexponerande fil i den listade arkivstrukturen.

Användningsområden för denna MCP-server

• Blockkedjetransaktionsanalys
  Utvecklare och AI-agenter kan hämta och analysera transaktionsdata från Ergo-blockkedjan, vilket möjliggör användningsfall som bedrägeriupptäckt, transaktionsvisualisering eller portföljspårning för användare.

• Övervakning av tokeninnehavare
  Servern kan potentiellt möjliggöra övervakning av distribution och förändringar bland tokeninnehavare över tid, vilket är användbart för styrning, forskning eller planering av airdrops.

• Utforskning av blockkedjedata
  Möjliggör interaktiv utforskning av Ergo-blockkedjan, där utvecklare kan fråga specifika adresser, block eller transaktioner för att få insikter eller bygga dashboards.

• Integration med AI-arbetsflöden
  Genom att fungera som en MCP-server kan Ergo-data direkt integreras i AI-utvecklingsmiljöer och arbetsflöden, vilket gör det möjligt att automatisera rapportering eller trigga åtgärder baserat på blockkedjehändelser.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Installera Node.js och säkerställ att din miljö stödjer MCP-servrar.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Ergo MCP-servern med följande JSON-snutt:

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

4. Spara ändringar och starta om Windsurf.
5. Bekräfta att servern körs genom att kontrollera loggar eller serverstatus.

Claude

1. Säkerställ att Claude är installerad och konfigurerad för MCP-integration.
2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg till Ergo MCP-servern:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Verifiera anslutningen.

Cursor

1. Installera Node.js och konfigurera Cursor.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg in serverkonfigurationen:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera att MCP-integrationen är aktiv.

Cline

1. Bekräfta att Cline stödjer MCP-servrar och är korrekt installerad.
2. Redigera Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till Ergo MCP-servern:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Säkerställ att servern är åtkomlig.

Skydda API-nycklar

För att skydda API-nycklar, använd miljövariabler enligt nedan:

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

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “ergo-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Mellan dessa två tabeller erbjuder Ergo MCP-servern för närvarande grundläggande installations- och integrationsdokumentation, men saknar information om konkreta verktyg, resurser eller promptmallar. Strukturen tyder på potential, men avsaknaden av explicit verktygs-/resursexponering begränsar det praktiska värdet i nuläget.
MCP-poäng: 3/10

MCP-poäng