Algorand MCP Server

Do czego służy “Algorand” MCP Server?

Algorand MCP (Model Context Protocol) Server to narzędzie zaprojektowane do łączenia asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, ze szczególnym uwzględnieniem ekosystemu blockchain Algorand. Dzięki wykorzystaniu specyfikacji MCP umożliwia deweloperom i agentom AI interakcję z zasobami Algorand, takimi jak dane blockchain, smart kontrakty czy informacje o kontach. Serwer ten upraszcza złożone procesy, pozwalając na zadania takie jak zapytania o stan blockchaina, zarządzanie transakcjami czy integrację danych Algorand z szerszymi rozwiązaniami AI. Jego główną rolą jest usprawnianie procesów deweloperskich poprzez uczynienie blockchaina Algorand bardziej dostępnym i użytecznym dzięki standaryzowanym interakcjom LLM.

Lista promptów

W repozytorium nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani plikach nie ma wymienionych konkretnych “zasobów” MCP.

Lista narzędzi

W plikach repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono żadnych narzędzi.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Pobieranie danych z blockchaina: Umożliwia deweloperom i agentom AI dostęp do danych w czasie rzeczywistym lub historycznych z blockchaina Algorand, wspierając analitykę, monitoring czy rozwój DAppów.
• Interakcja ze smart kontraktami: Ułatwia komunikację ze smart kontraktami Algorand, co pozwala automatyzować wywołania kontraktów lub zarządzać uprawnieniami w workflow opartych na AI.
• Zarządzanie transakcjami: Pomaga w tworzeniu, podpisywaniu i nadawaniu transakcji w sieci Algorand, usprawniając rozwiązania portfelowe i płatnościowe dla deweloperów.
• Dostęp do informacji o kontach: Pobiera saldo konta, aktywa i historie transakcji dla kont użytkowników, wspierając integracje portfeli i narzędzia raportowe.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Algorand MCP Server do sekcji mcpServers używając poniższego fragmentu JSON:

   {
     "algorand-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
       "env": {
         "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli to wymagane.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Claude.
3. Wstaw konfigurację Algorand MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "algorand-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
         "env": {
           "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź integrację serwera.

Cursor

1. Skonfiguruj Node.js w swoim środowisku.
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cursor.
3. Dodaj poniższy fragment do sekcji mcpServers:

   {
     "algorand-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
       "env": {
         "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
       }
     }
   }
   

4. Po zapisaniu zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź połączenie.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest obecny.
2. Edytuj konfigurację Cline jak poniżej:

   {
     "mcpServers": {
       "algorand-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
         "env": {
           "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
         }
       }
     }
   }
   

3. Zapisz i zrestartuj Cline.
4. Upewnij się, że serwer MCP działa.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj wrażliwe klucze API (takie jak ALGOD_API_KEY) w zmiennych środowiskowych zamiast wpisywać je na stałe. Przykład:

{
  "algorand-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@GoPlausible/algorand-mcp@latest"],
    "env": {
      "ALGOD_API_KEY": "${ALGOD_API_KEY}"
    },
    "inputs": {}
  }
}

Jak używać tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji MCP systemowego wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “algorand-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższych tabel implementacja Algorand MCP zapewnia jasne instrukcje konfiguracji i przegląd, ale brakuje dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów, narzędzi czy zaawansowanych funkcji, jak sampling support. Otwarte licencjonowanie i umiarkowana popularność sprzyjają adopcji, lecz brak opisu funkcjonalności obniża ocenę.

Ocena MCP