tgtc-mcp-server

让 AI 一句话查 BSC 代币数据。

在 AI 客户端里直接查 BSC 链上安全 / 行情 / 持仓 / 聪明钱 / 钱包 / 推特舆情 / 翻译——SDK 有什么能力，AI 就有什么能力（完整 9 工具版）。

为什么用 MCP

MCP（Model Context Protocol）是 AI 领域的通用接入标准——一次接入，所有支持本地 MCP 的 AI 客户端都能用你的数据：Claude Desktop、Cursor、Qoder CN 等，不需要为每个 AI 单独写集成。开发者装好之后，在对话里说一句「查一下这个 CA」，AI 自己决定调用你的工具、拿真实数据回答。

它能做什么

每个工具的参数、可选值、限制条件都写在工具描述里——AI 能精确理解「查什么、怎么查、有什么约束」。

安装与配置

uvx tgtc-mcp-server

需要 API Key（TGTC Bot 免费领取试用次数），配置为环境变量 TGTC_API_KEY。

Claude Desktop

claude_desktop_config.json 的 mcpServers 里加：

{
  "mcpServers": {
    "tgtc": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tgtc-mcp-server"],
      "env": { "TGTC_API_KEY": "你的 Key" }
    }
  }
}

Cursor

全局 ~/.cursor/mcp.json 或项目 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "tgtc": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tgtc-mcp-server"],
      "env": { "TGTC_API_KEY": "你的 Key" }
    }
  }
}

Cursor Agent 模式自动识别，敏感调用会先请求确认。

其他支持本地 MCP 的 AI 客户端

同样方式接入：添加 MCP 服务时选 STDIO 类型，命令填 uvx，参数填 tgtc-mcp-server，环境变量填 TGTC_API_KEY。

远程 hosted 版（可选，部署到服务器）

本地 stdio 只服务桌面 AI 客户端；要在网页版 AI（千问 / 元宝 / 豆包等）里使用，把 MCP server 托管到你的服务器（streamable-http 模式）：

# Docker 独立容器部署，内存上限 200M
docker compose -f docker-compose.mcp.yml up -d

• 端口只绑 127.0.0.1，公网流量走 nginx 反代（见 nginx.mcp.conf）
• 每个请求需 Authorization: Bearer <你的 API Key>——同一把 Key 即门禁、即扣次凭证
• AI 客户端接入：URL 填 https://你的域名/mcp，鉴权选 Bearer，令牌填你的 API Key

对话示例

用户：这个 0xbbc9...7777 能碰吗？

AI（自动调用 tgtc_token + tgtc_sentiment）：链上安全审计显示合约未开源、交易税 5%，X 舆情热度偏低、提及量不足……静态检查不代表可卖出。

用户：最近聪明钱在买什么 BSC 币？

AI（自动调用 tgtc_trades）：最近 24h 聪明钱买入较多的代币：……（附剩余次数）

用户：把这句英文推特翻译成中文

AI（自动调用 tgtc_translate）：……

计费透明

每次调用返回都带剩余次数与本次扣次——AI 会把它带进回答，余额一眼可见：

[TGTC] remaining=9800 used=1 cache_hit=false · 不是投资建议 · Key: tgtcbot.com

• 缓存命中不扣次
• 参数错误（422）不扣次
• 每次调用按你的 Key 扣次，消耗的是你自己的次数

安全

• 本地 stdio 模式，不暴露任何远程端口
• Key 只存在于你自己的环境变量，不进代码、不进日志
• 每个工具按你 Key 的扣次模型计费

开发

python -m pytest tests/ -v

相关

• Python SDK：tgtc-sdk-python
• 开发者文档：tgtc-api-docs
• 官网：https://www.tgtcbot.com