Grok AI (Solana Blockchain Analysis)

🚀 Grok AI MCP サーバー

このGrok AI MCPサーバーは、Node.jsベースのサーバーで、xAI Grok APIを統合しています。Solanaブロックチェーンやその他のシナリオに対して、強力な人工知能分析ツールを提供します。このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用して、取引、アドレス、画像、一般的なクエリの分析に使用する一連のツールを公開し、Grokの高度な機能（視覚能力を含む）を活用します。

🚀 クイックスタート

Grok AI MCPサーバーを使い始めるには、以下の手順に従ってください。

前提条件

1. Node.js：Node.jsとnpmがインストールされていることを確認してください。
2. Git：リポジトリをクローンするために必要です。
3. xAIアカウント：登録してAPIアクセストークンを取得してください。

インストール

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/your-repository.git
cd grok-ai-mcp-server

# 依存関係をインストールする
npm install

環境変数の設定

.envファイルを作成し、以下の内容を追加してください。

XAI_API_KEY=あなたのxAI APIトークン
PORT=3000

サーバーの起動

# サーバーを起動する
node index.js

デフォルトでは、サーバーは http://localhost:3000 で実行されます。

✨ 主な機能

1. トランザクション分析

ツール名：analyze_transaction 説明：Solanaトランザクション署名を分析し、スクリーンショットと詳細データをサポートします。 入力：

• signature（必須）：トランザクション署名（文字列）
• screenshot（オプション）：Base64エンコードされた画像（文字列）
• details（オプション）：追加のトランザクションデータを含むJSON文字列 例：

{
  "name": "analyze_transaction",
  "arguments": {
    "signature": "5y2...abc",
    "screenshot": "data:image/jpeg;base64,...",
    "details": "{\"amount\": \"1.5 SOL\", \"program\": \"Tokenkeg...\"}"
  }
}

2. アドレス分析

ツール名：analyze_address 説明：Solanaアドレスを分析し、スクリーンショットをサポートします。 入力：

• address（必須）：Solanaアドレス（文字列）
• screenshot（オプション）：Base64エンコードされた画像（文字列） 例：

{
  "name": "analyze_address",
  "arguments": {
    "address": "7xK...xyz",
    "screenshot": "data:image/jpeg;base64,..."
  }
}

3. 画像分析

ツール名：analyze_image 説明：ユーザーのプロンプトに基づいて画像を分析します。 入力：

• prompt（必須）：質問または指示（文字列）
• image（オプション）：Base64エンコードされた画像（文字列）
• url（オプション）：画像へのURL（文字列） 例：

{
  "name": "analyze_image",
  "arguments": {
    "prompt": "この画像の内容を説明してください。",
    "image": "data:image/jpeg;base64,...",
    "url": "https://example.com/image.jpg"
  }
}

4. 一般的なクエリ

ツール名：generic_query 説明：ユーザーのプロンプトに基づいてテキスト回答を提供します。 入力：

• prompt（必須）：質問または指示（文字列） 例：

{
  "name": "generic_query",
  "arguments": {
    "prompt": "ブロックチェーン技術の基本原理を説明してください。"
  }
}

📚 ドキュメント

概要

Grok AI MCPサーバーの目的は以下の通りです。

• Solanaブロックチェーンのトランザクション署名とアドレスの詳細な洞察を分析する。
• Base64またはURLベースの画像を処理し、Grokの視覚機能を使用する。
• 一般的な質問に回答し、コンテキストと画像をサポートする。
• 標準の入出力でMCP SDKを実行する。
• 拡張性と使いやすさに重点を置いて設計されており、必要に応じてさらに多くのツールと機能を追加できる。

使用方法

1. ツールの一覧表示：ListToolsRequestSchema リクエストを送信して、利用可能なツールのリストを取得します。
2. ツールの呼び出し：CallToolRequestSchema を使用して必要なツールを呼び出し、必要に応じてパラメーターを調整します。

設定

• プロジェクト構造：

  ├── index.js        # メインサーバーコード
  ├── package.json    # 依存関係とスクリプト
  ├── .env            # 環境変数（追跡されない）
  └── README.md       # このファイル
  

サーバーの拡張

新しいツールを追加するには、以下の手順を実行します。

1. ListToolsRequestSchema のツール定義を更新します。
2. CallToolRequestSchema のスイッチ文に対応するハンドラーを追加します。
3. 新しい処理ロジックを実装します。

エラー処理

サーバーはMCPエラーコードを使用します。

• InvalidParams：入力が不足しているか無効です。
• MethodNotFound：未知のツールが要求されました。

貢献ガイド

貢献を歓迎します！以下の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します（git checkout -b feature/new-tool）。
3. 変更をコミットします（git commit -m "Add new tool"）。
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/new-tool）。
5. プルリクエストを開きます。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• MCP SDKを使用して構築されています。
• xAIのGrok APIによってサポートされています。
• Solana開発者コミュニティからインスピレーションを得ています。