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项目简介

这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，专门为与大型语言模型 (LLM) 客户端配合设计。它能够协助 LLM 执行 Web3 领域的代币研究任务，自动收集、分析并管理相关信息。

主要功能点

  • 全面研究: 支持对任何加密货币代币进行详细信息收集。
  • 多来源分析: 集成 CoinGecko, CoinMarketCap, DeFiLlama 等多个数据源进行研究。
  • 结构化报告: 能够生成涵盖技术基础、市场数据、社区情绪等方面的详细研究报告。
  • 资源管理: 自动存储搜索结果和获取的内容作为可引用的资源。
  • 状态追踪: 跟踪研究任务的进度和不同阶段的状态。

安装步骤

  1. 确保您已安装 Node.js (版本 v16 或更高)。
  2. 可以通过 Smithery 工具自动安装（推荐，尤其如果您使用支持 Smithery 的客户端如 Claude Desktop）： 运行命令 'npx -y @smithery/cli install web3-research-mcp --client claude'

服务器配置（供MCP客户端使用）

MCP 服务器通过标准输入/输出 (Stdio) 或其他协议与支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop, Cursor）通信。您需要将此服务器的启动信息添加到您的 MCP 客户端配置中。

通常，这意味着在客户端的配置文件（例如 'claude_desktop_config.json' 或 '~/.cursor/mcp.json'）的 'mcpServers' 部分添加一个配置项。这个配置项需要指定服务器的名称（通常是 'web3-research-mcp'）、启动服务器的可执行命令 ('command') 和相应的命令行参数 ('args')。

  • 服务器名称: 'web3-research-mcp'
  • 启动命令 ('command'): 'npx'
  • 启动参数 ('args'): '["-y", "web3-research-mcp@latest"]'

具体的JSON格式配置请参考该 GitHub 仓库的 README 文件。将配置添加到客户端文件后，重启客户端即可连接服务器。

基本使用方法

连接 MCP 服务器后，您的 LLM 客户端将能感知到此服务器提供的工具和 Prompt。

  1. 使用名为 'token-research' 的 Prompt 来启动对特定代币的研究。您需要提供代币的完整名称 ('tokenName') 和代币符号 ('tokenTicker') 作为参数。
  2. LLM 将根据 'token-research' Prompt 的指示，自动调用服务器提供的各种工具来执行研究任务。这些工具包括 'create-research-plan'（创建研究计划）、'search'（执行网络搜索）、'research-with-keywords'（使用关键词搜索）、'update-status'（更新研究进度）、'fetch-content'（获取网页内容）和 'list-resources'（列出已保存资源）等。
  3. 研究过程中产生的数据和搜索结果将作为资源保存在服务器端，LLM 或客户端可以通过 'research://resource/{id}' 形式的 URI 来引用和访问这些资源。
  4. 您可以通过监控 LLM 的工具调用输出来了解研究进展和获取结果摘要。

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