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bridge-metrics-mcp

bridge-metrics-mcp 是一个 MCP 服务器,提供实时跨链桥指标,使 AI 代理能够分析区块链网络间的流动性、交易流和性能。它提供列出链、列出桥、获取历史交易量、每日代币统计和桥交易摘要等工具,并附带分析桥交易量和比较桥的提示词示例。该服务器使用 Python 3.10 或更高版本,推荐使用 uv 进行依赖管理,可通过 uv 同步安装依赖并部署到 Claude Desktop。

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工具介绍

用途

bridge-metrics-mcp 是一个 MCP(模型上下文协议)服务器,旨在为 AI 代理提供实时的跨链桥指标,使其能够分析区块链网络之间的流动性、交易流和性能。

主要能力

该服务器提供以下工具,可通过 JSON-RPC 或兼容客户端的自然语言提示访问:

  • list_chains:从 DeFiLlama 列出所有链的 slug,按总锁定价值(TVL)降序排列。无参数。输出表格包含 Name、Gecko ID、Token Symbol、Chain ID、TVL 列。
  • list_bridges:列出所有桥,按 24 小时交易量排序,可选包含链信息。参数 include_chains(布尔值,默认 False)。输出表格包含 ID、Name、Display Name、Last 24h Volume、Chains 列。
  • get_historical_volumes:获取链或桥的历史交易量数据,日期格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS。参数 chain(字符串,必需),bridge_id(整数,可选)。输出表格包含 Date、Deposit USD、Withdraw USD、Deposit Txs、Withdraw Txs 列。
  • get_day_stats:获取 24 小时代币交易量明细,按存款 USD 价值排序。参数 timestamp(整数,必需),chain(字符串,必需),bridge_id(整数,可选)。输出表格包含 Token ID、Symbol、Decimals、Deposit Amount、Deposit USD Value、Withdraw Amount、Withdraw USD Value 列。
  • get_transactions:获取特定桥的交易摘要,按时间戳排序。参数 bridge_id(整数,必需),start_timestamp、end_timestamp、source_chain、address、limit(全部可选)。输出表格包含 Tx Hash、Timestamp、Block、From、To、Token、Amount、Type、Chain、Bridge Name、USD Value 列。

此外,还包含提示词示例:

  • analyze_bridge_volume:分析特定桥的交易量数据。
  • compare_bridges:根据指定指标(如 weeklyVolume)比较两个桥。

使用方式

环境要求

  • Python:版本 3.10 或更高。
  • uv:Python 的包和虚拟环境管理器(推荐用于依赖管理)。

安装步骤

  1. 克隆仓库:
    git clone https://github.com/kukapay/bridge-metrics-mcp.git
    cd bridge-metrics-mcp
    
  2. 安装依赖:
    uv sync
    
  3. 安装到 Claude Desktop: 将服务器安装为 Claude Desktop 应用:
    uv run mcp install main.py --name "Bridge Metrics"
    
    配置文件参考:
    {
      "mcpServers": {
        "Bridge Metrics": {
          "command": "uv",
          "args": ["--directory", "/path/to/bridge-metrics-mcp", "run", "main.py"]
        }
      }
    }
    
    将 /path/to/bridge-metrics-mcp 替换为实际安装路径。

示例交互

以下是在兼容 MCP 客户端中使用自然语言提示的示例交互:

  • 示例 1:列出所有链(调用 list_chains)
  • 示例 2:列出桥及链信息(调用 list_bridges(include_chains=True))
  • 示例 3:获取链的历史交易量(调用 get_historical_volumes(chain="ethereum"))
  • 示例 4:获取桥的每日代币统计(调用 get_day_stats(timestamp=1752499200, chain="ethereum", bridge_id=1))
  • 示例 5:分析桥交易量(调用 get_historical_volumes(chain="polygon", bridge_id=1),然后调用 analyze_bridge_volume)

适用场景

适用于需要实时跨链桥数据的 AI 代理分析场景,例如监控流动性、比较不同桥的性能、分析历史交易量和交易流。

限制

项目使用 MIT 许可证。其他限制信息暂未提供。