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title: "區塊鏈資料的 MCP：在你的 AI 助手中使用所有 Alchemy API"
description: "將 Alchemy MCP server 連接到你的 coding agent，用一般語言詢問鏈上問題。橫跨 100+ 條鏈的 168 項以上工具，支援 OAuth 登入，無需本地安裝。"
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# 區塊鏈資料的 MCP：在你的 AI 助手中使用所有 Alchemy API

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  alt="Alchemy MCP Server"
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打開 Claude，問一個你平常會寫腳本來處理的問題：「目前 USDC 借貸市場中，供應 APY 最高的是哪一個？」

幾秒後它就給出答案：Aave、Compound、Morpho 上的即時利率，已排序，並標示每個市場所在的鏈。不用寫腳本，不用從文件裡複製端點，不用去找正確的合約地址。你問了，你的助理讀了鏈上資料，然後告訴你答案。

之所以能做到這點，是因為你的助理連接了 [Alchemy MCP server](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)：一個託管服務，將每個 Alchemy 區塊鏈 API 都暴露為 AI 助理可以在一般對話中呼叫的工具。鏈上問題的回答方式，就跟你的助理回答程式碼庫問題一樣。

## 剛剛發生了什麼

程式碼助理擅長推理，不擅長猜測。如果你向它索取即時區塊鏈資料，卻沒有給它取得資料的真實方法，它通常會捏造一個不存在的端點，或給你來自訓練資料的過時數字。智慧是有的，但與現實的連結沒有。

[MCP](https://modelcontextprotocol.io/) 補上了這個缺口。當你的助理透過 MCP 連接到 Alchemy 時，「目前 USDC 借貸市場中哪個最好」就不再是一個靠模式比對回答的問題，而是變成一個靠實際讀取鏈上資料來回答的問題：呼叫合約、抓取當前利率，回傳這一分鐘的真實數字。

## 什麼是區塊鏈資料的 MCP？

MCP，即 Model Context Protocol，是一個連接 AI 助理與外部工具、資料的開放標準。可以把它想成一個通用插頭。工具提供者暴露一組能力，助理發現這些能力，從此之後助理就能在一般對話中呼叫這些能力。

[Alchemy MCP server](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server) 就是區塊鏈資料的這個插頭。它將 Alchemy 的 API 介面暴露為你的助理可以取用的工具：共 168 個，涵蓋 [100+ 條鏈](https://www.alchemy.com/rpc-api)。代幣餘額、NFT 持有狀況、交易紀錄、投資組合資料、價格、gas 估算、交易模擬、trace、原始 RPC 呼叫。只要是 Alchemy API 能做的事，你的助理都能透過 MCP 做到。

因為 MCP 是一個標準，而不是針對某個特定應用程式的外掛，你只需連接一次，其餘的事助理都會處理。不需要安裝到你的專案中，也不需要串接任何 SDK。伺服器跑在 `https://mcp.alchemy.com/mcp`，你的助理連上它，工具就出現了。

## 每一個 Alchemy API，現在都能被你的助理呼叫

真正有用的地方不在於任何單一工具，而在於整個介面一次全部可用，讓你的助理可以像你一樣把多個步驟串在一起。

問「過去 24 小時內，哪些錢包向 Base 上的 Aave 供應了超過 $1M 的 USDC」，它可以抓取轉帳紀錄、過濾、加總。問「這個錢包裡有什麼」，它可以讀取餘額、代幣 metadata、NFT 持有狀況，並給你一份乾淨的摘要。問「送出這筆交易前先模擬一下」，它可以執行模擬，在花任何 gas 之前告訴你結果會是什麼。

這些都是你在開發過程中已經會問的問題。平常每一個問題都是一趟繞路：找端點、寫呼叫、解析回應、閱讀結果。有了助理內建的每一個 Alchemy API，這趟繞路就縮短成一句話。

伺服器將工具分為三類。**Admin** 工具管理你的 Alchemy 帳號與應用程式。**RPC** 工具涵蓋標準 EVM JSON-RPC、Solana RPC、Token API、transfers、模擬、tracing、debug 以及帳戶抽象化。**Data** 工具呼叫 Alchemy 的 REST API，取得 NFT、價格與多鏈投資組合資料。在你執行 `select_app` 之後，data 與 RPC 工具會在該次工作階段中使用該應用程式的憑證。完整工具清單請見 [MCP server 文件](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)。

## 適用於你已經在用的助理

Alchemy MCP server 不綁定於單一模型或單一應用程式。它適用於 Claude、Cursor、Codex、ChatGPT 以及其他相容 MCP 的用戶端。你帶著你已經在用的助理來，Alchemy 就負責連上它。不需要採用任何專屬模型，之後也不需要拆掉重來。

這很重要，因為最合適的工具，就是已經開在你編輯器旁邊的那個。MCP 融入其中，而不是要求你改變工作方式。

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## 要怎麼設定？

你只需把伺服器加進助理的 MCP 設定一次，依提示用你的 Alchemy 帳號登入，然後就可以開始提問。驗證方式是透過託管伺服器 `https://mcp.alchemy.com/mcp` 上的 OAuth。不需要複製 API key，也不需要跑本地程序。

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  providerUid="Qtq4cbOazeY"
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若使用 **Cursor**，將以下內容加進 `~/.cursor/mcp.json`（全域層級）或 `.cursor/mcp.json`（專案層級），然後重新啟動編輯器：

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

若使用 **Claude Code**，執行：

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

若使用 **Codex**：

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

你的助理第一次呼叫 Alchemy 工具時，會開啟瀏覽器視窗進行 OAuth 登入。之後，告訴它選擇一個應用程式（例如「幫我選擇 Base mainnet 的 Alchemy app」），讓 RPC 與 Data 工具知道該使用哪一組憑證。

Claude Desktop、VS Code Copilot 以及其他 MCP 用戶端的特定設定步驟，請見 [Alchemy MCP server 文件](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)。你也可以用 [Alchemy CLI](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-cli) 的 `alchemy install mcp` 指令一次串接好伺服器。

連接完成後，這些工具就在那裡等你使用。打開一個對話，用一般語言問一個鏈上問題，你的助理就會自己找到對的 Alchemy API 來呼叫。

## 什麼時候該用 MCP、CLI，或 Skills

如果你想要在對話中得到答案：探索資料、檢查狀態、在寫程式前先驗證一個想法，MCP 是最快的方式。不需要安裝到你的 repo 中，問了就能讀到答案。

如果你想要助理從終端機採取行動，例如建立 repo、幫測試錢包加值，或執行指令，那 [Alchemy CLI](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-cli) 更合適。而如果你想要它把正確的 Alchemy 整合程式碼寫進要上線的應用程式，[Agent Skills](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-agent-skills) 會載入完整的 API 規格，讓產生出來的程式碼一開始就用對端點、驗證方式與分頁方式。

大多數專案最後會三者都用到。MCP 通常是起點，因為提問是最省力的切入方式。

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            "Shipping application code that calls Alchemy APIs with correct patterns baked in",
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  }}
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在 [Alchemy for agents](https://www.alchemy.com/agents) 可以看到這些元件如何彼此搭配。

## 開始向你的助理提出鏈上問題

服務超過 1 億使用者、涵蓋 100+ 條鏈、可用性達 99.99% 的同一套基礎設施，現在你可以直接跟它對話。連接 [Alchemy MCP server](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)，問問你的助理鏈上發生了什麼事，看它用真實資料回答你。