使用说明

项目简介

NEAR MCP服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端,专注于为大型语言模型(LLM)和AI Agent提供与NEAR区块链安全交互的能力。通过此服务器,LLM可以执行诸如管理NEAR账户、查询余额、发送交易以及与智能合约交互等操作。

主要功能点

  • NEAR 账户管理: 允许LLM创建、导入和管理NEAR区块链上的账户。
  • 交易和合约交互: 支持LLM发起和签名交易,以及与NEAR智能合约进行交互。
  • 数据访问: 提供访问NEAR区块链数据的能力,例如账户余额和状态查询。
  • 工具集成: 内置一系列工具,如账户查看、交易发送、合约调用等,方便LLM使用。
  • 本地运行: 设计为本地运行,私钥存储在本地,强调安全性(但也提示了私钥安全风险)。
  • MCP 兼容: 遵循Model Context Protocol标准,易于集成到支持MCP协议的LLM客户端。

安装步骤

  1. 全局安装 (可选): 您可以通过 npm 全局安装 'near-mcp',以便直接使用 'near-mcp' 命令。
    npm install -g @nearai/near-mcp@latest
    或者,您可以使用 'npx' 直接运行而无需全局安装。

服务器配置

对于 MCP 客户端,您需要配置连接到 NEAR MCP 服务器的命令。以下是针对不同 MCP 客户端的配置示例,您需要根据您使用的客户端进行选择和配置。请注意,以下是配置信息示例,您无需手动编写代码。

针对 'claude code' 客户端的配置 (JSON 格式):

{
  "serverName": "near-mcp",
  "command": "npx",
  "args": ["@nearai/near-mcp@latest", "run"],
  "description": "NEAR MCP Server for blockchain interaction",
  "transport": "stdio"
}

配置参数说明:

  • 'serverName': 服务器名称,可以自定义,例如 "near-mcp"。
  • 'command': 运行服务器的命令,这里使用 'npx' 来运行 npm 包。
  • 'args': 传递给 'command' 的参数,指定要运行的 npm 包 '@nearai/near-mcp@latest' 和运行命令 'run'。
  • 'description': 服务器描述,用于客户端显示,例如 "NEAR MCP Server for blockchain interaction"。
  • 'transport': 传输协议,这里默认为 'stdio',表示使用标准输入输出流进行通信。

针对 'goose' 客户端的配置 (命令行配置):

在 'goose-configure' 界面中,按照提示输入以下信息:

◇  What type of extension would you like to add?
│  Command-line Extension

◇  What would you like to call this extension?
│  near-mcp

◇  What command should be run?
│  npx @nearai/near-mcp@latest run

◇  Please set the timeout for this tool (in secs):
│  60

'goose' 客户端会自动生成相应的配置,无需手动编辑 JSON。

基本使用方法

  1. 启动服务器: 根据您的安装方式,使用以下命令启动 NEAR MCP 服务器。

    • 如果全局安装: 'near-mcp run'
    • 如果使用 npx: 'npx @nearai/near-mcp@latest run'
  2. 配置 MCP 客户端: 在您的 MCP 客户端(如 'claude code', 'goose')中,添加并配置 NEAR MCP 服务器,填入上述相应的配置信息。

  3. 通过 LLM 客户端与 NEAR 互动: 现在您可以使用支持 MCP 协议的 LLM 客户端,通过自然语言指令,调用 NEAR MCP 服务器提供的工具,与 NEAR 区块链进行交互。例如,您可以让 LLM 查询您的 NEAR 账户余额,或者发送 NEAR 交易。

请参考 TOOLS.md 文件查看可用的工具列表和参数,以便在与 LLM 交互时有效利用这些工具。

安全提示: 请注意,NEAR MCP 服务器默认将私钥存储在本地,请确保运行环境的安全性。

信息

分类

AI与计算