Crypto Sentiment MCP Server

一个提供加密货币情绪分析的MCP服务器，利用Santiment聚合的社会媒体和新闻数据来跟踪市场情绪并检测新兴趋势。

功能

• 情绪分析：获取特定加密货币的情绪平衡（正面与负面）。
• 社交量追踪：监控社交媒体提及总数，并检测显著变化（峰值或下降）。
• 社交主导度：衡量资产在加密媒体讨论中所占的比例。
• 热门词汇：识别加密货币讨论中最流行的词汇。

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平衡。	asset: str, days: int = 7
get_social_volume	获取资产在社交媒体上的提及总数。	asset: str, days: int = 7
alert_social_shift	检测与之前平均值相比，社交量的显著峰值或下降。	asset: str, threshold: float = 50.0, days: int = 7
get_trending_words	获取加密货币讨论中的顶级热门词汇，按分数排名。	days: int = 7, top_n: int = 5
get_social_dominance	测量资产在加密媒体讨论中占据的比例。	asset: str, days: int = 7

预备条件

• Python: 3.10 或更高版本
• Santiment API Key: 从Santiment获取免费或付费的API密钥。

安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/kukapay/crypto-sentiment-mcp.git
   cd crypto-sentiment-mcp
   

2. 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"
         }
       }
     }
   }
   

示例

以下是通过MCP兼容客户端与服务器交互时的自然语言输入及其对应的输出示例：

• 输入："过去一周比特币的情绪平衡如何？"

  • 输出："过去7天比特币的情绪平衡是12.5。"

• 输入："过去5天以太坊在社交媒体上被提及了多少次？"

  • 输出："过去5天以太坊的社交媒体提及次数是8,432次。"

• 输入："最近比特币的社交媒体提及量是否有大幅变化，阈值设为30%？"

  • 输出："比特币的社交媒体提及量在过去24小时内上升了75.0%，从平均1,000次增加到1,750次。"

• 输入："过去3天加密货币讨论中的前3个热门词汇是什么？"

  • 输出："过去3天的前3个热门词汇是：'减半'，'牛市'，'去中心化金融'。"

• 输入："本周以太坊在社交媒体讨论中的主导度是多少？"

  • 输出："过去7天以太坊的社交媒体主导度是18.7%。"

许可证

本项目根据MIT许可证发布 - 查看LICENSE文件了解详情。