加密情绪 MCP 服务器

MCP 服务器向 AI 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。

GitHub 许可证 Python 版本

特征

工具名称	描述	参数
`get_sentiment_balance`	获取指定时期内资产的平均情绪平衡。	`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次数。	`asset: str` ， `days: int = 7`
`alert_social_shift`	与之前的平均值相比，检测社交量的明显峰值或下降。	`asset: str` ， `threshold: float = 50.0` ， `days: int = 7`
`get_trending_words`	检索加密讨论中最热门的词汇，按一段时间内的得分进行排名。	`days: int = 7` ， `top_n: int = 5`
`get_social_dominance`	衡量某种资产在加密媒体讨论中所占的百分比。	`asset: str` ， `days: int = 7`

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" } } } }

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：“过去一周比特币的情绪平衡是多少？”
- 输出：“比特币过去 7 天的情绪平衡为 12.5。”
输入：“过去 5 天，社交媒体上提到以太坊多少次？”
- 输出：“过去 5 天以太坊的社交量被提及 8,432 次。”
输入：“告诉我最近比特币的社交量是否有很大的变化，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 1,000 飙升至 1,750。”
输入：“过去三天加密货币领域最热门的三个词是什么？”
- 输出：“过去 3 天最热门的 3 个词：‘减半’、‘牛市’、‘defi’。”
输入：“本周以太坊在社交媒体讨论中占据主导地位吗？”
- 输出：“过去 7 天以太坊的社会主导率为 18.7%。”

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

向 AI 代理提供加密货币情绪分析的 MCP 服务器。