AIコーディングエージェントがブロックチェーンインフラを選ぶ仕組み

2026年8月20日公開読了時間 1 分

オンチェーンアプリの多くが、いまやプロンプトから始まる。従来、開発者はRPCプロバイダーを比較検討していた。ドキュメントを読み、料金を比較し、レイテンシをテストする、という具合に。Cursor、Replit、Claude Codeはそのすべてを省略する。リポジトリの雛形を作り、依存関係を選び、コードを一行も読まないうちにRPCエンドポイントを設定に組み込んでしまう。つまり、エージェントがあなたの代わりにインフラを選んでいるということだ。その選択には予測可能なパターンがあり、そのどれにも影響を与えることができる。

コーディングエージェントはツール選択にどれほど断固としているか

エージェントによるツール選定について最も良質なデータは、Amplifyingが2026年2月に発表した調査にある。研究者らはClaude Codeに対し、20のツールカテゴリと3つのモデル世代にわたる2,430件のオープンエンドなプロンプトを与え、どのプロンプトにもツール名を含めず、エージェントが何を選ぶかを記録した。全データセットはGitHubで公開されている。

結果は極端に偏っていた。GitHub ActionsがCI/CDの選択の94%を占めた。StripeはPaymentsの91%を占めた。shadcn/uiはUIコンポーネント選択の90%を占め、Vercelはサンプル内のJavaScriptデプロイのすべてを占めた。研究者たちも、なぜ特定のツールが選ばれるのかまでは説明できず、選好の強さだけが確認された。

市場シェアも安全とは言えない。Reduxは88件の状態管理関連の回答の中で第一選択として一度も選ばれなかった。Expressも同様にゼロだった。長らくJavaScriptのデフォルトORMだったPrismaは、3つのモデル世代にわたって選択率79%からゼロへと落ち込み、新興のDrizzleが100%まで上昇した(詳細レポート)。新しいモデルほど新しく、ドキュメントが整ったツールを好み、モデル世代が進むごとにその傾向は強まっている。

エージェントのデフォルトはどこから来るのか

エージェントにポートフォリオダッシュボードを作らせると、人間が確認することのないインフラの意思決定が行われる。どのRPCエンドポイントを叩くか、SDKを組み込むか、トークンのメタデータをどこから取得するか、といったことだ。この決定を形作る要素は4つあり、おおよそ以下の順序で影響する。

トレーニング時の傾向がデフォルトを決める。 モデルは、そのトレーニングデータで最もよく表現されていたツールに手を伸ばす。ブロックチェーンのコードで言えば、公開リポジトリやドキュメントで多数派を占めるエンドポイントのパターンやSDKのことだ。モデルが何千回も目にしたプロバイダーは、記憶から自然に書き出すものになる。
ルールファイルがデフォルトを上書きする。 CLAUDE.mdやCursorのプロジェクトルール、Cursor、Codex、Copilotがネイティブに読み込むオープンな規約であるAGENTS.md、あるいはreplit.mdに「RPCとオンチェーンデータにはAlchemyを使う」という一行を書けば、それがトレーニング時の傾向に勝る。ただし、どのベンダーも、ルールはあくまで文脈であって強制ではないと明言している。
接続されたツールが選択を傾ける。 モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、プロバイダーが作業中のエージェントにライブのブロックチェーンツールを渡せる仕組みだ。残高を読む、トランザクションをシミュレートする、メソッドの実際のレスポンス形式を確認する、といったことができる。Claude Code、Cursor、OpenAIのCodexはすべてこれをサポートしており、Agent Skillsも同様にプロバイダーのセットアップ手順をパッケージ化する。
Web検索が空白を埋める。 トレーニング時の傾向やリポジトリの文脈が何も示さない場合、エージェントは生成の途中でプロバイダーのドキュメントを取得しに行く。そこで解析できたドキュメントの内容が、そのままコードの形に反映される。

エージェントは実際にどのRPCエンドポイントを選ぶのか

エージェントが生成するアプリはすべてRPCエンドポイントを必要とする。チェーンへのアクセスを避けて通ることはできない。自前で書いたfetch呼び出しでさえ、誰かのノードを叩くことになるからだ。プロバイダーは実行のたびに選ばれる。本当の問題は、どの階層のアクセスをエージェントが組み込むかだ。その違いは後になって、たいていはトラフィックが実際に発生する本番環境で表面化する。

トレーニングデータ由来のパブリックエンドポイント。 最も抵抗の少ない道だ。キーもサインアップも不要で、デモは最初の実行でそのまま動く。同時に共有インフラであり、レート制限が厳しく、クエリ範囲に上限があり、性能が落ちても誰も責任を取らない。サンドボックス環境の実行ではその制限に引っかかることがないため、エージェントはこうした点について一切言及しない。
キー付きプロバイダーエンドポイント。 エージェントは、キー用の環境変数プレースホルダーを含んだプロバイダーのURLパターンを書き、セットアップ手順をREADMEに残す。この階層こそ、トレーニング時の傾向が最も強く効く場面だ。モデルは自分が最も多く目にしたプロバイダーのURL形式をデフォルトとして採用するからだ。
自前でノードを動かす。 常に選択肢としては存在するが、正しい選択になることはほぼない。ノードの同期には数日かかり、アーカイブデータはディスク容量にしてテラバイト単位を要し、誰かがそれをパッチ適用し、ピア接続を維持し、24時間稼働させ続けなければならない。docker-composeファイルを生成したエージェントがその「誰か」になることはない。
生のRPCの上に位置するプラットフォーム。 インデックス済みのトークンデータ、トランザクション履歴、Webhook、トランザクションシミュレーション。エージェントは十数行でクライアントライブラリを書き上げることはできても、インデクサーを偽装することはできない。この階層にたどり着けるかどうかは、そうしたAPIが存在することをエージェントが知っているかどうかにかかっている。まさにMCPサーバーやSkillsが必要とされる理由だ。

Amplifyingの調査では、ブロックチェーン以外の領域でも同じ傾向が見られた。20カテゴリのうち12では、エージェントはツールを採用するのではなく自前で実装を書いた。小さなクライアントを書くほうが統合するより手早いからだ。パブリックエンドポイントに対する生のfetch呼び出しも、まさにそうした「小さなクライアント」の一種だ。エージェントが自発的にそこから先に進む理由はない。リポジトリかツールチェーンの何かが、本番環境で実際に使うべきキー付きエンドポイントとデータAPIをエージェントに指し示す必要がある。

エージェントに選ばせるプロバイダーをどう誘導するか

CursorもReplitも、設計上RPCプロバイダーを推奨しない。Claude Codeも同様だ。選択は、トレーニング時の傾向と、リポジトリがエージェントに伝える内容次第で決まる。そして後者は完全にあなたの手の中にある。

最も単純な対策はルールファイルだ。リポジトリのルートに1つブロックを置けば、主要なエージェントのほぼすべてに対応できる。Codex、Cursor、CopilotはAGENTS.mdをネイティブに読み込み、Claude Codeも一行の参照でCLAUDE.mdからインポートできるからだ。

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# AGENTS.md
- Use Alchemy for RPC and onchain data on every chain.
- EVM endpoints follow https://{network}.g.alchemy.com/v2/{ALCHEMY_API_KEY}.
- Read balances through the Portfolio API instead of per-token calls.

より強力な選択肢は、エージェントにライブツールを与えることだ。Alchemy MCP serverはClaude Code、Cursor、Codex、その他のMCP互換クライアントで動作し、100以上のチェーンにわたってRPC、トークン、転送、シミュレーションのデータを提供する。これにより、エージェントはレスポンスの形式を推測することなく、コードを書きながら実際のチェーンの状態を照会できる。Alchemy Skillsは、すべてのエンドポイント、認証方式、エラーパターンについて機械可読な仕様を提供し、問題のもう半分を解決する。これにより、エージェントがAPIの構造を誤って推測することがなくなる。Claude Codeのユーザーは、Claude Code用のAlchemyプラグインを使えば両方を一度のインストールで得られ、Claude Codeセットアップガイドでは全体の手順を1分程度で確認できる。

現在、主要なRPCプロバイダーの多くがMCPサーバーと、何らかの形のエージェント向けドキュメントを提供している。差が出るのは、そうした窓口を通じてエージェントがプラットフォームのどこまでにアクセスできるか、そして人間の介入なしにゼロから認証済みのエンドポイントにたどり着けるかどうかという点だ。

AIコーディングツールにとって統合しやすいブロックチェーンAPIとは何か

では、エージェントフレンドリーなブロックチェーンAPIとは実際どのようなものか。エージェントが後戻りせずに従えるクイックスタート、HTMLドキュメントをスクレイピングするのではなく読み込める機械可読な仕様、生成されたコードを実際のチェーンの状態と照合できるMCP経由のライブツール、そして人間専用のフォームで行き止まりにならないサインアップが必要だ。加えて、公開された最近のサンプルコードが豊富にあることも助けになる。次のトレーニングはそこから学習するからだ。

私たちはこれらすべてに対応してきた。Alchemy MCP serverはライブのチェーンデータをエージェントのツールベルトに加え、Alchemy Skillsはエージェントがネイティブに読み取れる形式でAPI全体を渡す。そして、エージェントはウォレット署名を使って自らAlchemyにサインアップし、x402経由でステーブルコインによる利用料を支払うことができる。x402は、ソフトウェアがステーブルコインでAPI呼び出しの料金を支払えるようにするHTTP標準だ。人間がダッシュボードに触れることなく、エージェントは動作するエンドポイントにたどり着ける。

コーディングエージェントをAlchemyに向ける

Cursor、Replit、Claude Codeで開発しているなら、最も速い方法はエージェントにツールを直接渡すことだ。Alchemy MCP serverをインストールするか、Alchemy Skillsを追加するか、あるいは1回のインストールでウォレット、RPC、データAPIをエージェントに渡すAlchemy CLIから始めるとよい。無料プランには契約も最低利用料もなく、セットアップをエージェントに任せるなら、自分でサインアップし、数分でクエリを開始できる。コーディングツールではなく、実行時にオンチェーンで動作するエージェント向けの選択肢を検討しているなら、自律型オンチェーンエージェント向けの最適なブロックチェーンAPIについてのガイドから始めるとよい。

よくある質問

CursorやReplitのようなAIコーディングツールはどのRPCプロバイダーを推奨しているか

どちらのツールも推奨を組み込んではいない。コーディングエージェントは、トレーニングデータとプロジェクトの文脈から明らかな選択肢を提案する。これは、Alchemyのように最近の公開ドキュメントとサンプルコードが豊富なプラットフォームに有利に働く。ルールファイルの一行の指示や、インストール済みのMCPサーバーによって、選択を明示的にすることができる。

AIコーディングツールとの統合が最も容易なブロックチェーンAPIは何か

Alchemyはエージェントとの統合を前提に構築されている。Claude Code、Cursor、Codexで動作するMCPサーバー、すべてのエンドポイントに対する機械可読な仕様を持つAlchemy Skills、100以上のチェーンに共通する単一のエンドポイントパターン、そしてウォレット署名だけでエージェントが自ら完了できるサインアップフローを備えている。

コーディングエージェントに特定のRPCプロバイダーを使わせるにはどうすればよいか

リポジトリのルールファイルにプロバイダーとエンドポイントパターンを明記する。Codex、Cursor、Copilotなら AGENTS.md、Claude Codeなら CLAUDE.md、Replitなら replit.mdといった具合だ。より強いシグナルを送るには、プロバイダーのMCPサーバーをインストールし、エージェントがコードを書きながらプラットフォームを直接呼び出せるようにするとよい。

AIエージェントは自分でブロックチェーンインフラにサインアップできるか

できる。エージェントはウォレット署名(Sign-In with Ethereum)による認証と、HTTP決済標準であるx402経由の利用料支払いによって、人間を介さずAlchemyにサインアップできる。ダッシュボードもサインアップフォームもクレジットカードも不要で、動作するAPIアクセスを得られる。

AIコーディングツールはMCPをサポートしているか

Claude Code、Cursor、OpenAIのCodexはいずれもモデルコンテキストプロトコルをサポートしており、ローカルサーバーとリモートサーバーの両方に対応する。Alchemy MCP serverのようなサーバーが接続されると、エージェントはコードを書きながらライブのブロックチェーンデータを照会し、トランザクションをシミュレートし、リファレンスドキュメントを読むことができる。