使用说明

项目简介

Dune Analytics MCP 服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，旨在为AI代理提供访问Dune Analytics数据的能力。它通过标准化的JSON-RPC接口，将Dune Analytics的强大查询功能暴露为可调用的工具（Tools）。

主要功能点

• 获取最新结果: AI代理可以通过调用工具，获取指定Dune Analytics查询的最新执行结果，无需重新运行。
• 执行查询: AI代理可以触发并执行指定的Dune Analytics查询，并在查询完成后获取结果。
• CSV 输出: 所有查询结果均以CSV格式的字符串返回，方便AI代理解析和处理结构化数据。

安装步骤

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/kukapay/dune-analytics-mcp.git
   cd dune-analytics-mcp
   

2. 安装依赖: 确保安装了Python 3.10 或更高版本。然后安装项目所需的依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   (注: requirements.txt 文件通常包含 httpx, pandas, python-dotenv 等依赖)
3. 设置Dune API Key: 获取您的Dune Analytics API Key (https://dune.com/settings/api)。 创建一个名为 '.env' 的文件在项目根目录，并添加如下内容：

   DUNE_API_KEY=your_api_key_here
   

   或者，将其设置为系统环境变量：

   export DUNE_API_KEY="your_api_key_here"
   

服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

该MCP服务器需要由一个兼容的MCP客户端启动和连接（例如Smithery CLI集成的客户端）。客户端通常需要以下配置信息来启动服务器进程并与其通信：

• 服务器名称: Dune Analytics (客户端界面显示名称)
• 启动命令 (Command): 'python' (或您的Python解释器路径)
• 命令参数 (Args): '["main.py"]' (指定要执行的服务器主文件)
• 环境变量 (Environment): 需要确保 'DUNE_API_KEY' 环境变量在服务器进程启动时被设置，值为您的Dune API Key。可以在客户端配置中直接指定，或确保在运行环境已设置。

具体配置方式取决于您使用的MCP客户端软件。

基本使用方法 (AI代理交互)

一旦服务器运行并通过MCP客户端连接到AI代理，代理就可以通过JSON-RPC调用服务器提供的工具。以下是代理可能调用的工具及其用途：

1. 'get_latest_result':
   • 用途: 获取指定'query_id'的Dune查询的最新结果。
   • 参数: 'query_id' (整数，必需) - 要获取结果的Dune查询ID。
   • 返回: CSV格式的字符串，包含查询结果数据。
2. 'run_query':
   • 用途: 执行指定'query_id'的Dune查询。请注意，执行可能需要时间。
   • 参数: 'query_id' (整数，必需) - 要执行的Dune查询ID。
   • 返回: CSV格式的字符串，包含查询结果数据（在查询完成后）。

AI代理会根据用户指令，识别需要调用的工具及其参数，然后向MCP服务器发起调用请求。