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title: "ブロックチェーンデータ向けMCP: すべてのAlchemy APIをAIアシスタントで"
description: "Alchemy MCPサーバーをコーディングエージェントに接続し、オンチェーンの質問を平易な言葉で行えます。168以上のツール、100以上のチェーンに対応、OAuthサインインでローカルインストールも不要です。"
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# ブロックチェーンデータ向けMCP: すべてのAlchemy APIをAIアシスタントで

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Claudeを開いて、普段ならスクリプトを書いて調べるような質問をしてみる。「今、USDCのレンディングマーケットの上位はどこで、supply APYが最も高いのはどれか？」

数秒後、答えが返ってくる。Aave、Compound、Morphoのライブレートをチェーンごとに並べて、ソートした状態で。スクリプトは不要。ドキュメントからエンドポイントをコピーする必要もない。正しいコントラクトアドレスを探し回ることもない。聞けば、アシスタントがチェーンを読んで答えてくれる。

これが機能するのは、アシスタントが[Alchemy MCP server](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)に接続されているからだ。これはAlchemyのすべてのブロックチェーンAPIを、AI assistantが通常の会話の中で呼び出せるツールとして公開する、ホスト型のサービスだ。オンチェーンの質問にも、アシスタントがすでにあなたのコードベースについての質問に答えているのと同じやり方で答えが返ってくる。

## 何が起きたのか

コーディングアシスタントは推論には強いが、当て推量には弱い。ライブのブロックチェーンデータを取得する実際の手段を与えずに問い合わせると、存在しないエンドポイントを作り出したり、学習データ由来の古い数字を返したりすることがよくある。知性はそこにある。現実への接続がないだけだ。

[MCP](https://modelcontextprotocol.io/)はそのギャップを埋める。アシスタントがMCPを通じてAlchemyに接続されていれば、「USDCのレンディングマーケットの上位は」という質問は、パターンマッチで済ませるものではなく、実際にチェーンを読んで答えるもの、つまりコントラクトを呼び出し、現在のレートを取得し、今この瞬間の実際の数字を返すものになる。

## ブロックチェーンデータ向けのMCPとは何か

MCP（Model Context Protocol）は、AI assistantを外部のツールやデータに接続するためのオープンな標準だ。共通のプラグと考えればいい。ツール提供者が一連の機能を公開し、アシスタントがそれを検出し、以降はアシスタントがそれらの機能を通常の会話の中で呼び出せるようになる。

[Alchemy MCP server](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)は、ブロックチェーンデータのためのそのプラグだ。AlchemyのAPI表面を、アシスタントが取り込んで使えるツールとして公開する。その数は168、対象チェーンは[100以上](https://www.alchemy.com/rpc-api)。トークンの残高、NFTの所有状況、トランザクション履歴、ポートフォリオデータ、価格、ガス見積もり、トランザクションのシミュレーション、トレース、生のRPC呼び出し。Alchemy APIでできることなら、MCPを通じてアシスタントにもできる。

MCPは特定の1つのアプリ向けのプラグインではなく標準なので、一度接続すればあとはアシスタントが処理する。プロジェクトにインストールするものはなく、組み込むべきSDKもない。サーバーは`https://mcp.alchemy.com/mcp`で稼働し、アシスタントがそこに接続すると、ツールが現れる。

## すべてのAlchemy APIが、今やアシスタントから呼び出せるものになる

有用なのは個々のツールそのものではない。全体の表面が一度に使えることで、アシスタントが自分でやるのと同じように各ステップを連結できる、という点だ。

「過去24時間でBase上のAaveに100万ドル以上のUSDCを供給したウォレットはどれか」と聞けば、転送履歴を取得し、フィルタリングし、合計を出せる。「このウォレットの中身は」と聞けば、残高、トークンのメタデータ、NFTの保有状況を読み取り、1つのきれいな要約にまとめて返せる。「このswapを送る前にシミュレートして」と聞けば、シミュレーションを実行し、ガスを使う前に何が起こるかを教えてくれる。

これらはビルド中にすでに自分で問いかけている質問だ。通常はそれぞれが回り道になる。エンドポイントを探し、呼び出しを書き、レスポンスを解析し、読む。すべてのAlchemy APIがアシスタントに入っていれば、その回り道は1つの文に圧縮される。

サーバーはツールを3つのカテゴリーに分類している。**Admin**ツールはAlchemyのアカウントとアプリを管理する。**RPC**ツールは標準のEVM JSON-RPC、Solana RPC、Token API、転送、シミュレーション、トレース、デバッグ、account abstractionをカバーする。**Data**ツールは、NFT、価格、マルチチェーンのポートフォリオデータ向けのAlchemyのREST APIを呼び出す。`select_app`を実行した後は、そのセッション中、dataとrpcのツールはそのアプリの認証情報を使う。ツールの全一覧は[MCP serverのドキュメント](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)を参照。

## すでに使っているアシスタントで機能する

Alchemy MCP serverは、特定の1つのモデルやアプリに縛られていない。Claude、Cursor、Codex、ChatGPT、その他MCP対応クライアントで機能する。すでに使っているアシスタントをそのまま使えばよく、Alchemyがそこに接続する。採用すべき独自モデルはなく、後から取り除くものもない。

これが重要なのは、正しいツールとはエディタの隣で既に開いているツールだということだ。MCPはそこに収まる。働き方を変えることを求めてはこない。

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  url="https://www.youtube.com/watch?v=LzaWFtmYMDU"
  provider="youtube"
  providerUid="LzaWFtmYMDU"
/>

## セットアップ方法

アシスタントのMCP設定にサーバーを一度追加し、求められたらAlchemyアカウントでサインインし、質問を始めればいい。認証は`https://mcp.alchemy.com/mcp`で稼働するホスト型サーバー上でのOAuthだ。APIキーをコピーする必要もなく、ローカルプロセスを動かす必要もない。

<ExternalVideo
  url="https://www.youtube.com/watch?v=Qtq4cbOazeY"
  provider="youtube"
  providerUid="Qtq4cbOazeY"
/>


**Cursor**の場合は、`~/.cursor/mcp.json`（グローバル）または`.cursor/mcp.json`（プロジェクト単位）に以下を追加し、エディタを再起動する。

<CodeSnippet
  language="json"
  code={`{
  "mcpServers": {
    "alchemy": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.alchemy.com/mcp"
    }
  }
}`}
/>

**Claude Code**の場合は、以下を実行する。

<CodeSnippet
  language="bash"
  code={`claude mcp add alchemy --transport http https://mcp.alchemy.com/mcp`}
/>

**Codex**の場合は次を実行する。

<CodeSnippet
  language="bash"
  code={`codex mcp add alchemy --url https://mcp.alchemy.com/mcp`}
/>

アシスタントが最初にAlchemyのツールを呼び出す際に、OAuthサインイン用のブラウザウィンドウが開く。その後、「Base mainnet用のAlchemyアプリを選択して」のように使うアプリを選ぶよう指示すれば、RPCとDataのツールがどの認証情報を使うか分かるようになる。

Claude Desktop、VS Code Copilot、その他のMCPクライアント向けの具体的な手順は[Alchemy MCP serverのドキュメント](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)にある。[Alchemy CLI](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-cli)の`alchemy install mcp`を使えば、1つのコマンドでサーバーを接続することもできる。

接続後は、ツールはそこにあるだけだ。チャットを開き、オンチェーンの質問を普通の言葉で問いかければ、アシスタントは自分で正しいAlchemy APIに手を伸ばす。

## MCP、CLI、Skillsをどう使い分けるか

会話の中で答えを得たいとき、MCPが最も速い道だ。データを探る、状態を確認する、コードを書く前にアイデアを手早く検証する、といった場面。リポジトリにインストールするものは何もない。問いかけて、読むだけだ。

ターミナルからアシスタントにアクションを実行させたいとき、リポジトリをセットアップしたり、テスト用ウォレットに資金を入れたり、コマンドを実行したりしたいときは、[Alchemy CLI](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-cli)のほうが向いている。そして、アシスタントに正しいAlchemyの統合コードを、実際にリリースするアプリの中に書かせたいときは、[Agent Skills](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-agent-skills)がAPIの仕様全体を読み込むので、生成されたコードは最初から正しいエンドポイント、認証、ページネーションを使うようになる。

多くのビルドでは、最終的にこの3つすべてを使うことになる。始まりはたいていMCPだ。質問することが、最も労力の少ない入り口だからだ。

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  table={{
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      { key: "option", width: 200, title: "", dataType: "object" },
      { key: "bestFor", width: 420, title: "Best for", dataType: "object" },
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            '<a href="https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server">MCP server</a>',
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            "Live onchain answers inside Cursor, Claude, Codex, or any MCP client, without writing fetch code",
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            "Terminal workflows: sends, swaps, bridges, admin, and scripting the same surface your agent can call",
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            '<a href="https://www.alchemy.com/docs/alchemy-agent-skills">Agent Skills</a>',
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            "Shipping application code that calls Alchemy APIs with correct patterns baked in",
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        },
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      },
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  }}
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各要素の組み合わせ方については[Alchemy for agents](https://www.alchemy.com/agents)を参照。

## アシスタントにオンチェーンの質問を始めよう

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