Dune Analytics MCP 服务器

通过 FlowHunt 的 MCP 集成，将 Dune Analytics 与您的 AI 智能体相连接，实现实时区块链数据获取、分析与报告。

Blockchain Analytics AI Tools MCP

“Dune Analytics” MCP 服务器的功能是什么？

Dune Analytics MCP 服务器是一个模型上下文协议（MCP）服务器，作为 Dune Analytics 与 AI 智能体之间的桥梁。其主要目的是通过允许助手以编程方式获取和执行 Dune 查询，实现区块链分析数据与 AI 驱动工作流的无缝集成。通过将 Dune Analytics 数据以工具形式暴露，开发者和 AI 客户端可以在自动化或智能体工作流中实现实时区块链数据获取、分析和报告。服务器输出为 CSV 格式，确保与下游数据处理的兼容性，非常适用于链上分析、仪表盘生成和开发环境中的自动报告等任务。

Prompt 列表

仓库或文档中未列出明确的 prompt 模板。

资源列表

文档或代码中未描述或暴露明确的资源。

工具列表

get_latest_result
- 通过查询 ID 获取 Dune Analytics 查询的最新结果。输出为包含查询结果的 CSV 格式字符串。
run_query
- 按查询 ID 执行指定的 Dune Analytics 查询并获取结果，同样以 CSV 格式字符串返回数据。

此 MCP 服务器的应用场景

区块链数据分析
- 通过 AI 智能体直接运行 Dune Analytics 查询，实现区块链数据的自动获取与分析。
仪表盘生成
- 通过 MCP 接口获取与更新 Dune Analytics 数据，驱动动态仪表盘或报告工具。
自动化加密市场报告
- 让机器人或助手生成区块链活动、DeFi 协议或代币分析的最新报告。
基于数据的智能合约监控
- 通过查询 Dune 实现对智能合约或链上事件的实时监控与结果呈现。
研究与数据科学工作流
- 通过自动化 Dune 查询嵌入数据科学管道，加速加密研究的数据实验和采集。

如何进行设置

Windsurf

确保已安装 Python 3.10+ 和有效的 Dune Analytics API 密钥。
在 Windsurf 配置文件中找到 mcpServers 部分。

添加 Dune Analytics MCP 服务器，使用如下 JSON 片段：

{
  "mcpServers": {
    "dune-analytics": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

保存配置并重启 Windsurf。
通过界面发起 Dune 查询进行验证。

API 密钥安全设置： 在环境变量中设置 DUNE_API_KEY。示例：

{
  "mcpServers": {
    "dune-analytics": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"],
      "env": {
        "DUNE_API_KEY": "${DUNE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "DUNE_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Claude

通过 Smithery CLI 安装服务器：

npx -y @smithery/cli install @kukapay/dune-analytics-mcp --client claude

确保 DUNE_API_KEY 已作为环境变量设置。
在 Claude Desktop 确认 MCP 服务器已列出并运行。
使用命令行界面直接运行 Dune 查询。
验证输出为 CSV 格式。

Cursor

安装 Python 3.10+ 并获取 Dune API 密钥。

在 Cursor 配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "dune-analytics": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

在环境或配置中设置 API 密钥。
重启 Cursor 并测试连接。

Cline

确保已安装 Python 3.10+ 并准备好您的 API 密钥。

在 Cline 配置中添加 MCP 服务器定义：

{
  "mcpServers": {
    "dune-analytics": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"]
    }
  }
}

在 shell 或环境变量中导出 DUNE_API_KEY。
重启 Cline 并运行示例查询进行验证。

API 密钥安全通用建议： 请始终通过环境变量设置 API 密钥，避免在明文配置文件中暴露密钥。

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，首先在流程中添加 MCP 组件并连接到您的 AI 智能体：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用以下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

{
  "dune-analytics": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用此 MCP，访问其所有功能和能力。请记得将 “dune-analytics” 替换为实际名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

部分	是否可用	详情/备注
概览	✅	Dune Analytics MCP 使 AI 智能体可访问 Dune 数据
Prompt 列表	⛔	未提供 prompt 模板
资源列表	⛔	未列出明确资源
工具列表	✅	get_latest_result, run_query
API 密钥安全	✅	需要在环境中设置 DUNE_API_KEY
采样支持（评估时不重要）	⛔	未提及

我们的看法

Dune Analytics MCP 服务器简单明了，聚焦于将 Dune Analytics 查询作为工具提供，对于区块链分析工作流非常有价值。但它缺少 prompt 模板和明确资源，也未提及如 roots 或采样等高级 MCP 特性。其安装和使用文档详尽。0–10 分推荐指数我们给 6/10，主要原因在于其功能清晰、文档完善，但在 MCP 特性支持广度上有限。