Cryo MCP 🧊

用于Cryo区块链数据提取工具的模型完成协议（MCP）服务器。通过实现MCP协议的API服务器，Cryo MCP允许您轻松地从任何兼容MCP的客户端查询区块链数据。

针对LLM用户的：SQL查询工作流程指南

当使用此MCP服务器在区块链数据上运行SQL查询时，请遵循以下工作流程：

1. 下载数据 使用 query_dataset：

   result = query_dataset(
       dataset="blocks",  # 或者 "transactions", "logs" 等
       blocks="15000000:15001000",  # 或者使用 blocks_from_latest=100
       output_format="parquet"  # 重要：使用parquet以支持SQL
   )
   files = result.get("files", [])  # 获取返回的文件路径
   

2. 探索模式 使用 get_sql_table_schema：

   # 检查文件中可用的列
   schema = get_sql_table_schema(files[0])
   # 现在您可以查看所有列、数据类型和样本数据
   

3. 运行SQL 使用 query_sql：

   # 选项1：简单的表引用（DuckDB会将表名与文件匹配）
   sql_result = query_sql(
       query="SELECT block_number, timestamp, gas_used FROM blocks",
       files=files  # 传递步骤1中的文件
   )
   
   # 选项2：使用read_parquet()和显式的文件路径
   sql_result = query_sql(
       query=f"SELECT block_number, timestamp, gas_used FROM read_parquet('{files[0]}')",
       files=files  # 传递步骤1中的文件
   )
   

或者，使用组合方法 query_blockchain_sql：

# 选项1：简单的表引用
result = query_blockchain_sql(
    sql_query="SELECT * FROM blocks",
    dataset="blocks",
    blocks_from_latest=100
)

# 选项2：使用read_parquet()
result = query_blockchain_sql(
    sql_query="SELECT * FROM read_parquet('/path/to/file.parquet')",  # 路径无关紧要
    dataset="blocks",
    blocks_from_latest=100
)

完整的示例，请参见 examples/sql_workflow_example.py。

功能

• 完全访问Cryo数据集：通过API服务器查询任何Cryo数据集
• MCP集成：无缝与MCP客户端集成
• 灵活的查询选项：支持所有主要的Cryo过滤和输出选项
• 区块范围选项：查询特定区块、最新区块或相对范围
• 合约过滤：按合约地址过滤数据
• 最新区块访问：轻松访问最新的Ethereum区块数据
• 多种输出格式：支持JSON、CSV和Parquet
• 模式信息：获取详细的模式信息和样本数据
• SQL查询：直接针对下载的区块链数据运行SQL查询

安装（可选）

如果您将直接使用 uvx 运行该工具，则不需要执行此操作。

# 使用UV安装（推荐）
uv tool install cryo-mcp

要求

• Python 3.8+
• uv
• 已安装的 Cryo
• 访问Ethereum RPC端点
• DuckDB（用于SQL查询功能）

快速开始

使用Claude Code

1. 运行 claude mcp add 以获得交互式提示。
2. 输入 uvx 作为要运行的命令。
3. 输入 cryo-mcp --rpc-url <ETH_RPC_URL> [--data-dir <DATA_DIR>] 作为参数。
4. 或者，提供 ETH_RPC_URL 和 CRYO_DATA_DIR 作为环境变量。

新的 claude 实例现在可以访问配置为击中您的RPC端点并存储指定目录数据的Cryo。

可用工具

Cryo MCP公开了以下MCP工具：

list_datasets()

返回所有可用的Cryo数据集列表。

示例：

client.list_datasets()

query_dataset()

使用各种过滤选项查询Cryo数据集。

参数：

• dataset (str): 要查询的数据集名称（例如，'blocks', 'transactions', 'logs'）
• blocks (str, 可选): 区块范围规范（例如，'1000:1010'）
• start_block (int, 可选): 开始区块编号（替代blocks）
• end_block (int, 可选): 结束区块编号（替代blocks）
• use_latest (bool, 可选): 如果为True，则查询最新区块
• blocks_from_latest (int, 可选): 从最新区块开始包括的区块数
• contract (str, 可选): 用于过滤的合约地址
• output_format (str, 可选): 输出格式（'json', 'csv', 'parquet'）
• include_columns (list, 可选): 除了默认列外要包含的列
• exclude_columns (list, 可选): 从默认列中排除的列

示例：

# 获取区块15M到15.01M之间的交易
client.query_dataset('transactions', blocks='15M:15.01M')

# 获取最新100个区块中特定合约的日志
client.query_dataset('logs', blocks_from_latest=100, contract='0x1234...')

# 获取仅最新的区块
client.query_dataset('blocks', use_latest=True)

lookup_dataset()

获取有关特定数据集的详细信息，包括模式和样本数据。

参数：

• name (str): 要查找的数据集名称
• sample_start_block (int, 可选): 样本数据的起始区块
• sample_end_block (int, 可选): 样本数据的结束区块
• use_latest_sample (bool, 可选): 使用最新区块作为样本
• sample_blocks_from_latest (int, 可选): 从最新区块开始的样本区块数

示例：

client.lookup_dataset('logs')

get_latest_ethereum_block()

返回关于最新Ethereum区块的信息。

示例：

client.get_latest_ethereum_block()

SQL查询工具

Cryo MCP包括几个用于针对区块链数据运行SQL查询的工具：

query_sql()

针对已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parquet文件路径列表。如果为None，则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

示例：

# 针对所有可用文件运行
client.query_sql("SELECT * FROM read_parquet('/path/to/blocks.parquet') LIMIT 10")

# 针对特定文件运行
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，自动下载所需的任何数据。

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，'blocks', 'transactions'）
• blocks (str, 可选): 区块范围规范
• start_block (int, 可选): 开始区块编号
• end_block (int, 可选): 结束区块编号
• use_latest (bool, 可选): 如果为True，则查询最新区块
• blocks_from_latest (int, 可选): 从最新区块开始包括的区块数
• contract (str, 可选): 用于过滤的合约地址
• force_refresh (bool, 可选): 即使存在数据也强制下载新数据
• include_schema (bool, 可选): 在结果中包含模式信息

示例：

# 自动下载所需的数据，然后运行SQL查询
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()

列出所有可用的可以使用SQL查询的表。

示例：

client.list_available_sql_tables()

get_sql_table_schema()

获取特定parquet文件的模式。

参数：

• file_path (str): parquet文件的路径

示例：

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。

示例：

client.get_sql_examples()

配置选项

启动Cryo MCP服务器时，您可以使用这些命令行选项：

• --rpc-url URL: Ethereum RPC URL（覆盖ETH_RPC_URL环境变量）
• --data-dir PATH: 存储下载数据的目录（覆盖CRYO_DATA_DIR环境变量，默认为~/.cryo-mcp/data/）

环境变量

• ETH_RPC_URL: 当未通过命令行指定时使用的默认Ethereum RPC URL
• CRYO_DATA_DIR: 当未通过命令行指定时使用的默认存储下载数据的目录

高级用法

针对区块链数据的SQL查询

Cryo MCP允许您针对区块链数据运行强大的SQL查询，结合SQL的灵活性和Cryo的数据提取能力：

两步SQL查询流程

您可以将数据提取和查询分为两个独立的步骤：

# 步骤1：下载数据并获取文件路径
download_result = client.query_dataset(
    dataset="transactions",
    blocks_from_latest=1000,
    output_format="parquet"
)

# 步骤2：使用文件路径运行SQL查询
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查询流程

为了方便，您也可以使用处理两个步骤的组合函数：

# 获取消耗最多gas的合约
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
)

# 查找交易最多的区块
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"
)

# 分析事件日志的主题
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
)

注意：对于SQL查询，始终使用 output_format="parquet" 下载数据以确保与DuckDB的最佳性能。当使用 query_blockchain_sql 时，应在SQL中直接引用文件路径使用 read_parquet() 函数。

使用区块范围查询

Cryo MCP支持Cryo的全部区块规范语法：

# 使用区块编号
client.query_dataset('transactions', blocks='15000000:15001000')

# 使用K/M表示法
client.query_dataset('logs', blocks='15M:15.01M')

# 使用相对于最新区块的偏移量
client.query_dataset('blocks', blocks_from_latest=100)

合约过滤

按合约地址过滤日志和其他数据：

# 获取USDC合约的所有日志
client.query_dataset('logs', 
                    blocks='16M:16.1M', 
                    contract='0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48')

列选择

仅包含您需要的列：

# 获取仅区块编号和时间戳
client.query_dataset('blocks', 
                    blocks='16M:16.1M', 
                    include_columns=['number', 'timestamp'])

开发

项目结构

cryo-mcp/
├── cryo_mcp/           # 主包目录
│   ├── __init__.py     # 包初始化
│   ├── server.py       # 主MCP服务器实现
│   ├── sql.py          # SQL查询功能
├── tests/              # 测试目录
│   ├── test_*.py       # 测试文件
├── pyproject.toml      # 项目配置
├── README.md           # 项目文档

运行测试

uv run pytest

许可证

MIT

致谢

• 基于Paradigm的出色工具Cryo
• 使用MCP协议进行API通信