Cryptoapis MCP Prepare Transactions
@cryptoapis-io/mcp-prepare-transactions
用于构建未签名的EVM交易,支持原生币转账、可替代代币转账和NFT转账。
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npx @cryptoapis-io/mcp-prepare-transactions --api-key YOUR_API_KEY
@cryptoapis-io/mcp-prepare-transactions
用于构建未签名的EVM交易,支持原生币转账、可替代代币转账和NFT转账。
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npx @cryptoapis-io/mcp-prepare-transactions --api-key YOUR_API_KEY
@cryptoapis-io/mcp-simulate
用于在广播前模拟EVM交易并预览结果的开发工具,支持所有EVM兼容区块链。
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npx @cryptoapis-io/mcp-simulate --api-key YOUR_API_KEY
CoinGecko MCP Server是一个基于FastMCP的自定义服务器,用于与Claude Desktop集成,实时获取加密货币价格和相关数据。
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uv run fastmcp dev main.py
一个用于获取实时和历史加密货币市场数据的MCP服务器,通过CoinMarketCap API提供价格、市场统计和转换工具。
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uv run server.py
一个基于FastAPI后端和React + Vite前端的加密货币数据查看工具,支持通过REST获取行情数据并通过WebSocket实时更新。
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python -m pip install -r .\requirements.txt
一个基于CoinMarketCap API的加密货币价格追踪和市场数据服务,提供实时价格查询、市场数据获取和顶级加密货币排名功能。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Python的MCP服务器,提供实时和历史加密货币市场数据,适用于AI助手和开发者获取加密货币价格和市场信息。
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pip install -r requirements.txt
一个基于FastMCP和CCXT的实时和历史加密货币市场数据服务,为AI代理和MCP兼容客户端提供数据支持。
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python -m venv .venv
基于Rust的MCP服务器,允许AI代理检查以太坊余额、获取代币价格并构建模拟Uniswap交易而无需广播链上交易。
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docker run -d \
一个基于FastAPI和CCXT的高性能加密货币市场数据服务器,提供实时和历史价格数据,强调效率、抽象、可靠性和测试覆盖。
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pip install -r requirements.txt
@modelcontextprotocol/inspector
一个提供比特币和加密货币数据的MCP服务器,通过CoinGecko API获取实时市场数据。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
一个轻量级的MCP兼容服务器,用于通过CCXT获取实时和历史加密货币市场数据,包括缓存、错误处理和模块化架构。
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python -m venv .venv
一个基于Python的轻量级加密货币市场数据服务器,提供实时价格跟踪、历史数据查询和简洁的Web界面。
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python server.py
一个基于FastAPI和CCXT的微型加密货币价格服务器,提供实时价格、历史OHLCV数据、基本缓存层和全面测试。
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python -m venv venv
一个提供加密货币新闻、价格和情感分析等数据的MCP服务器,通过FastMCP框架实现快速访问。
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pip install bach-crypto_news51
一个基于AI的MCP协议服务器,提供加密货币新闻的情感分析、趋势预测和市场监控功能。
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docker run -d \
一个封装CryptoPanic Developer API的只读服务,提供AI友好的结构化加密新闻数据。
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uv run crypto-news-mcp
@cryptyx/mcp-server
Cryptyx项目的MCP服务器实现,用于支持相关功能和服务。
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npx @cryptyx/mcp-server
@hayodev/crystallize-mcp
Crystallize MCP是一个为无头电商平台提供AI代理读写访问的服务,支持产品目录、订单、客户数据管理,并具有深度链接回Crystallize UI、安全预览写入操作和个人数据掩码功能。
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npx @hayodev/crystallize-mcp --setup
一个用于生成精确晶体结构的Model Context Protocol (MCP)服务器,支持DFT、量子化学和凝聚态物理计算。
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pip install -r requirements.txt