加密情感MCP服务器
MCP服务器，为人工智能代理提供加密货币情绪分析，利用Santiment的聚合社交媒体和新闻数据来跟踪市场情绪并检测新兴趋势。
特性
- 情感分析：检索特定加密货币的情绪平衡（积极与消极）。
- 社交流量跟踪：监控社交媒体上的总提及次数，并检测重大变化（峰值或下降）。
- 社会支配性：衡量资产在加密媒体中所占的讨论份额。
- 热门词汇：确定加密货币讨论中最受欢迎的术语。
工具
| 工具名称 | 描述 | 参数 |
|---|---|---|
get_sentiment_balance | 获取指定时间段内资产的平均情绪余额。 | asset: str, days: int = 7 |
get_social_volume | 获取某项资产在社交媒体上被提及的总数。 | asset: str, days: int = 7 |
alert_social_shift | 与之前的平均值相比，检测社交量的显著峰值或下降。 | asset: str, threshold: float = 50.0, days: int = 7 |
get_trending_words | 检索加密讨论中最热门的单词，按一段时间内的分数排名。 | days: int = 7, top_n: int = 5 |
get_social_dominance | 衡量资产主导的加密媒体讨论的百分比。 | asset: str, days: int = 7 |
先决条件
- python：3.10或更高
- Santiment API密钥：从以下网址获取免费或付费密钥 圣体.
安装
- 克隆存储库:
git clone https://github.com/kukapay/crypto-sentiment-mcp.git
cd crypto-sentiment-mcp- 配置客户端:
{
"mcpServers": {
"crypto-sentiment-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "path/to/crypto-sentiment-mcp", "run", "main.py"],
"env": {
"SANTIMENT_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}例子
以下是通过MCP兼容客户端与服务器交互时自然语言输入及其相应输出的示例：
- 输入：“上周比特币的情绪平衡如何？”
- 输出“比特币过去7天的情绪平衡为12.5。
- 输入：“在过去的5天里，以太坊在社交媒体上被提及了多少次？”
- 输出：“以太坊在过去5天的社交量为8432次提及。”
- 输入：“告诉我，比特币的社交量最近是否发生了很大变化，阈值为30%。”
- 输出：“比特币的社交量在过去24小时内飙升了75.0%，从平均1000飙升至1750。”
- 输入：“过去3天加密货币领域最热门的3个词是什么？”
- 输出：“过去3天最热门的三个词：‘减半’、‘牛市’、‘defi’。”
- 输入：“以太坊在本周的社交媒体讨论中有多占主导地位？”
- 输出“以太坊在过去7天的社交主导地位为18.7%。”
许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。