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机器学习推理服务器

Allora MCP服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器实现，用于从Allora网络获取机器学习推理数据，为AI系统提供预测市场数据的无缝集成。

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使用说明

MCP 服务器

这是一个模型上下文协议（MCP）服务器实现，用于从Allora网络获取机器学习推理，通过模型上下文协议提供对Allora预测市场数据的访问。

概述

Allora MCP服务器允许AI系统和应用程序通过标准化的模型上下文协议（MCP）访问Allora预测市场数据，从而将预测市场数据无缝集成到AI工作流程中。此服务器提供对Allora主题、市场预测和推理数据的直接访问。

先决条件

快速启动

Docker：

docker run -p 3001:3001 -e PORT=3001 -e ALLORA_API_KEY=your_api_key alloranetwork/mcp-server

# Or with environment variables in a file:
docker run -p 3001:3001 --env-file .env alloranetwork/mcp-server

docker-compose:

docker-compose up

npx:

npx @alloralabs/mcp-server

Node.js：

npm run start

API

服务器运行后，您可以使用任何MCP客户端与之交互。服务器公开以下端点：

  • GET /sse -MCP通信的SSE连接端点
  • POST /messages -MCP通信的消息端点

将您的LLM/工具指向http://localhost:3001/sse开始使用服务器。

可用工具

工具名称 描述 参数
list_all_topics 获取所有Allora主题的列表 无
get_inference_by_topic_id 获取特定主题的推理数据 topicID：编号

Claude使用示例

当连接到Claude或其他兼容MCP的AI系统时，您可以通过以下方式访问Allora数据：

What topics are available in Allora?

或者获取具体的推理数据：

What is the current prediction for BTC price in 8 hours?

贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

  1. 分叉存储库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

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