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MCP Server · 数据服务

Cryo MCP Server

Cryo MCP是一个基于MCP协议的区块链数据提取API服务器,提供灵活的查询选项和SQL支持,适用于区块链数据分析和研究。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 10
API集成PythonClaudeSQL查询

快速开始

作者 / 组织
z80dev
提供方
z80dev
运行时
Python

工具数量

10

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

91

仓库热度

收录来源

3 个

MCP World

选型结论

Cryo MCP Server 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 10 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install \"duckdb>=0.7.1\"

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 10 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

低温MCP🧊

模型完成协议(MCP)服务器 低温 区块链数据提取工具。

Cryo-MCP允许您通过实现MCP协议的API服务器访问Cryo强大的区块链数据提取功能,从而轻松从任何兼容MCP的客户端查询区块链数据。

面向LLM用户:SQL查询工作流指南

当使用此MCP服务器对区块链数据运行SQL查询时,请遵循以下工作流程:

  1. 下载数据 随着 query_dataset:
   result = query_dataset(
       dataset="blocks",  # or "transactions", "logs", etc.
       blocks="15000000:15001000",  # or use blocks_from_latest=100
       output_format="parquet"  # important: use parquet for SQL
   )
   files = result.get("files", [])  # Get the returned file paths
  1. 探索架构 随着 get_sql_table_schema:
   # Check what columns are available in the file
   schema = get_sql_table_schema(files[0])
   # Now you can see all columns, data types, and sample data
  1. 运行SQL 随着 query_sql:
   # Option 1: Simple table reference (DuckDB will match the table name to file)
   sql_result = query_sql(
       query="SELECT block_number, timestamp, gas_used FROM blocks",
       files=files  # Pass the files from step 1
   )

   # Option 2: Using read_parquet() with explicit file path
   sql_result = query_sql(
       query=f"SELECT block_number, timestamp, gas_used FROM read_parquet('{files[0]}')",
       files=files  # Pass the files from step 1
   )

或者,使用以下组合方法 query_blockchain_sql:

# Option 1: Simple table reference
result = query_blockchain_sql(
    sql_query="SELECT * FROM blocks",
    dataset="blocks",
    blocks_from_latest=100
)

# Option 2: Using read_parquet()
result = query_blockchain_sql(
    sql_query="SELECT * FROM read_parquet('/path/to/file.parquet')",  # Path doesn't matter
    dataset="blocks",
    blocks_from_latest=100
)

有关完整的工作示例,请参见 examples/sql_workflow.example.py.

特性

  • 完全低温数据集访问:通过API服务器查询任何Cryo数据集
  • MCP集成:与MCP客户端无缝协作
  • 灵活的查询选项:支持所有主要的低温过滤和输出选项
  • 块范围选项:查询特定块、最新块或相对范围
  • 合同筛选:按合同地址筛选数据
  • 最新阻止访问:轻松访问最新的以太坊区块数据
  • 多种输出格式:JSON、CSV和Parquet支持
  • 架构信息:获取详细的数据集模式和示例数据
  • sql查询:直接对下载的区块链数据运行SQL查询

安装(可选)

如果您要使用以下命令运行该工具,则不需要这样做 uvx 直接。

# install with UV (recommended)
uv tool install cryo-mcp

需求

  • Python 3.8+
  • 紫外线
  • 工作装置 低温
  • 访问以太坊RPC端点
  • DuckDB(用于SQL查询功能)

快速开始

使用Claude代码

  1. 跑 claude mcp add 以获得交互式提示。
  2. 进入 uvx 作为运行命令。
  3. 进入 cryo-mcp --rpc-url [--data-dir ] 作为args
  4. 或者,提供 ETH_RPC_URL 和 CRYO_DATA_DIR 作为环境变量。

新实例 claude 现在,您将可以访问配置的cryo,以访问您的RPC端点并将数据存储在指定目录中。

可用工具

Cryo MCP暴露了以下MCP工具:

list_datasets()

返回所有可用Cryo数据集的列表。

例子:

client.list_datasets()

query_dataset()

使用各种过滤选项查询Cryo数据集。

参数:

  • dataset (str):要查询的数据集的名称(例如,“块”、“事务”、“日志”)
  • blocks (str,可选):块范围规范(例如“1000:1010”)
  • start_block (int,可选):开始块编号(块的替代)
  • end_block (int,可选):结束块编号(块的替代)
  • use_latest (bool,可选):如果为True,则查询最新块
  • blocks_from_latest (int,可选):从最新到包含的块数
  • contract (str,可选):要筛选的合约地址
  • output_format (str,可选):输出格式(json、csv、拼花地板)
  • include_columns (列表,可选):默认值旁边要包含的列
  • exclude_columns (列表,可选):要从默认值中排除的列

例子:

# Get transactions from blocks 15M to 15.01M
client.query_dataset('transactions', blocks='15M:15.01M')

# Get logs for a specific contract from the latest 100 blocks
client.query_dataset('logs', blocks_from_latest=100, contract='0x1234...')

# Get just the latest block
client.query_dataset('blocks', use_latest=True)

lookup_dataset()

获取特定数据集的详细信息,包括模式和示例数据。

参数:

  • name (str):要查找的数据集的名称
  • sample_start_block (int,可选):样本数据的起始块
  • sample_end_block (int,可选):样本数据的结束块
  • use_latest_sample (bool,可选):使用最新块作为示例
  • sample_blocks_from_latest (int,可选):从最新样本开始的块数

例子:

client.lookup_dataset('logs')

get_latest_ethereum_block()

返回有关最新以太坊区块的信息。

例子:

client.get_latest_ethereum_block()

SQL查询工具

Cryo MCP包括几个用于对区块链数据运行SQL查询的工具:

query_sql()

对下载的区块链数据运行SQL查询。

参数:

  • query (str):要执行的SQL查询
  • files (list,可选):要查询的拼花地板文件路径列表。如果为“无”,将使用数据目录中的所有文件。
  • include_schema (bool,可选):是否在结果中包含模式信息

例子:

# Run against all available files
client.query_sql("SELECT * FROM read_parquet('/path/to/blocks.parquet') LIMIT 10")

# Run against specific files
client.query_sql(
    "SELECT * FROM read_parquet('/path/to/blocks.parquet') LIMIT 10",
    files=['/path/to/blocks.parquet']
)

query_blockchain_sql()

使用SQL查询区块链数据,自动下载任何所需的数据。

参数:

  • sql_query (str):要执行的SQL查询
  • dataset (str,可选):要查询的数据集(例如,“块”、“事务”)
  • blocks (str,可选):块范围规范
  • start_block (int,可选):起始块编号
  • end_block (int,可选):结束块编号
  • use_latest (bool,可选):如果为True,则查询最新块
  • blocks_from_latest (int,可选):要包含的最新块之前的块数
  • contract (str,可选):要筛选的合约地址
  • force_refresh (bool,可选):强制下载新数据,即使它存在
  • include_schema (bool,可选):在结果中包含模式信息

例子:

# Automatically downloads blocks data if needed, then runs the SQL query
client.query_blockchain_sql(
    sql_query="SELECT block_number, gas_used, timestamp FROM blocks ORDER BY gas_used DESC LIMIT 10",
    dataset="blocks",
    blocks_from_latest=100
)

list_available_sql_tables()

列出可以用SQL查询的所有可用表。

例子:

client.list_available_sql_tables()

get_sql_table_schema()

获取特定拼花地板文件的模式。

参数:

  • file_path (str):拼花地板文件的路径

例子:

client.get_sql_table_schema("/path/to/blocks.parquet")

get_sql_examples()

获取不同区块链数据集的示例SQL查询。

例子:

client.get_sql_examples()

配置选项

启动Cryo MCP服务器时,您可以使用以下命令行选项:

  • --rpc-url URL:以太坊RPC URL(覆盖ETH_RPC_URL环境变量)
  • --data-dir PATH:用于存储下载数据的目录(覆盖CRY_data_DIR环境变量,默认为~/.neo-mcp/data/)

环境变量

  • ETH_RPC_URL:未通过命令行指定时使用的默认以太坊RPC URL
  • CRYO_DATA_DIR:未通过命令行指定时,用于存储下载数据的默认目录

高级用法

针对区块链数据的SQL查询

Cryo MCP允许您对区块链数据运行强大的SQL查询,将SQL的灵活性与Cryo的数据提取功能相结合:

两步SQL查询流

您可以将数据提取和查询分为两个单独的步骤:

# Step 1: Download data and get file paths
download_result = client.query_dataset(
    dataset="transactions",
    blocks_from_latest=1000,
    output_format="parquet"
)

# Step 2: Use the file paths to run SQL queries
file_paths = download_result.get("files", [])
client.query_sql(
    query=f"""
    SELECT 
        to_address as contract_address, 
        COUNT(*) as tx_count,
        SUM(gas_used) as total_gas,
        AVG(gas_used) as avg_gas
    FROM read_parquet('{file_paths[0]}')
    WHERE to_address IS NOT NULL
    GROUP BY to_address
    ORDER BY total_gas DESC
    LIMIT 20
    """,
    files=file_paths
)
组合SQL查询流

为了方便起见,您还可以使用处理这两个步骤的组合函数:

# Get top gas-consuming contracts
client.query_blockchain_sql(
    sql_query="""
    SELECT 
        to_address as contract_address, 
        COUNT(*) as tx_count,
        SUM(gas_used) as total_gas,
        AVG(gas_used) as avg_gas
    FROM read_parquet('/path/to/transactions.parquet')
    WHERE to_address IS NOT NULL
    GROUP BY to_address
    ORDER BY total_gas DESC
    LIMIT 20
    """,
    dataset="transactions",
    blocks_from_latest=1000
)

# Find blocks with the most transactions
client.query_blockchain_sql(
    sql_query="""
    SELECT 
        block_number, 
        COUNT(*) as tx_count
    FROM read_parquet('/path/to/transactions.parquet')
    GROUP BY block_number
    ORDER BY tx_count DESC
    LIMIT 10
    """,
    dataset="transactions",
    blocks="15M:16M"
)

# Analyze event logs by topic
client.query_blockchain_sql(
    sql_query="""
    SELECT 
        topic0, 
        COUNT(*) as event_count
    FROM read_parquet('/path/to/logs.parquet')
    GROUP BY topic0
    ORDER BY event_count DESC
    LIMIT 20
    """,
    dataset="logs",
    blocks_from_latest=100
)

备注:对于SQL查询,始终使用 output_format="parquet" 下载数据时,确保DuckDB的最佳性能。使用时 query_blockchain_sql,您应该使用 read_parquet() 功能。

使用块范围进行查询

Cryo MCP支持Cryo的全部块规范语法:

# Using block numbers
client.query_dataset('transactions', blocks='15000000:15001000')

# Using K/M notation
client.query_dataset('logs', blocks='15M:15.01M')

# Using offsets from latest 
client.query_dataset('blocks', blocks_from_latest=100)

合同筛选

按合同地址筛选日志和其他数据:

# Get all logs for USDC contract
client.query_dataset('logs', 
                    blocks='16M:16.1M', 
                    contract='0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48')

列选择

仅包含您需要的列:

# Get just block numbers and timestamps
client.query_dataset('blocks', 
                    blocks='16M:16.1M', 
                    include_columns=['number', 'timestamp'])

发展

项目结构

cryo-mcp/
├── cryo_mcp/           # Main package directory
│   ├── __init__.py     # Package initialization
│   ├── server.py       # Main MCP server implementation
│   ├── sql.py          # SQL query functionality
├── tests/              # Test directory
│   ├── test_*.py       # Test files
├── pyproject.toml      # Project configuration
├── README.md           # Project documentation

运行测试

uv run pytest

许可证

麻省理工学院

鸣谢

  • 建立在令人惊叹的之上 低温 Paradigm提供的工具
  • 使用 MCP协议 用于API通信

工具与能力

工具数量

10

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

区块链数据Python本地部署API服务器SQL查询数据分析以太坊

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 10 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Cryo MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install \"duckdb>=0.7.1\",运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Cryo MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Cryo MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Cryo MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Cryo MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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