Vector GraphQL MCP Server
JussCubs
README
Vector GraphQL MCP 服务器
此 MCP 服务器提供用于查询 Vector GraphQL API 的工具:
fetch_leaderboard
: 获取 Vector 排行榜数据fetch_profile
: 获取详细的交易者个人资料数据fetch_token_data
: 获取热门 Solana 代币fetch_token_broadcasts
: 获取特定代币的广播
设置
# 克隆仓库
git clone https://github.com/JussCubs/mcp-server-test.git
cd mcp-server-test
# 使用 uv 安装依赖项
uv add "mcp[cli]" httpx
如果您没有安装 uv,您可以按照 https://github.com/astral-sh/uv 上的说明进行安装。
或者,您可以使用 pip:
pip install -r requirements.txt
用法
# 在开发模式下使用 MCP Inspector 运行
uv run mcp dev vector_server.py
# 或者如果您使用 pip
mcp dev vector_server.py
# 在 Claude Desktop 中安装
uv run mcp install vector_server.py
# 或者如果您使用 pip
mcp install vector_server.py
故障排除
如果您看到类似 The package 'mcp==X.X.X' does not have an extra named 'cli'
的警告,您可能需要单独安装 CLI 工具:
pip install mcp httpx "click>=8.0" "rich>=10.0" "typer>=0.9.0"
工具文档
fetch_leaderboard
获取 Vector 排行榜数据:
leaderboard_type
: 排行榜类型(默认值:'PNL_WIN')
fetch_profile
获取 Vector 交易者的详细个人资料数据:
username
: 要获取的 Vector 用户名
fetch_token_data
从 Vector 获取热门 Solana 代币。 此工具没有参数,并返回具有 5 分钟广播活动的热门代币。
fetch_token_broadcasts
获取特定代币的广播:
token_id
: Vector 代币 ID
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。