区块链数据 MCP：在 AI 助手中调用所有 Alchemy API

最后更新：2026年7月1日2 分钟阅读

打开 Claude,问一个你平时会写脚本来解决的问题:"目前 USDC 借贷市场排名前几位的是哪些,哪个的存款年化收益率最高?"

几秒钟后,它给出了答案:Aave、Compound、Morpho 上的实时利率,按数值排序,并标注了每个市场所在的链。没有写脚本,没有去文档里翻接口,也没有去找合约地址。你问了问题,你的助手读取了链上数据并告诉了你答案。

这之所以能实现,是因为你的助手连接了 Alchemy MCP server:一个托管服务,它将 Alchemy 的每一个区块链 API 都暴露为一个工具,供你的 AI 助手在对话中直接调用。链上问题得到解答的方式,和你的助手回答你代码库相关问题的方式是一样的。

刚才发生了什么

编程助手擅长推理,但不擅长猜测。如果你向它询问实时区块链数据,却没有给它获取这些数据的真实途径,它往往会编造一个并不存在的接口,或者给你一些来自训练数据的过时数字。智能是有的,但与现实的连接却没有。

MCP 填补了这个空缺。当你的助手通过 MCP 连接到 Alchemy 之后,"目前 USDC 借贷市场排名前几位"就不再是一个它靠模式匹配来回答的问题,而是一个它通过实际读取链上数据来回答的问题:调用合约、拉取当前利率,并返回这一刻的真实数字。

什么是面向区块链数据的 MCP?

MCP,即 Model Context Protocol,是一个用于将 AI 助手与外部工具和数据连接起来的开放标准。可以把它理解为一个通用插口。工具提供方暴露一组能力,助手发现这些能力,此后助手就可以在对话中直接调用这些能力。

Alchemy MCP server 就是面向区块链数据的这个插口。它将 Alchemy 的 API 能力暴露为你的助手可以直接使用的工具:共 168 个,覆盖 100+ 条链。代币余额、NFT 持有情况、交易历史、资产组合数据、价格、gas 估算、交易模拟、trace、原始 RPC 调用。只要是 Alchemy API 能做的事,你的助手就能通过 MCP 来做。

由于 MCP 是一个标准,而不是某个特定应用的插件,你只需连接一次,后续都交给助手处理。不需要在项目里安装任何东西,也不需要接入任何 SDK。服务运行在 https://mcp.alchemy.com/mcp,你的助手连接过去,工具就出现了。

每一个 Alchemy API,现在都可以被你的助手调用

真正有用的地方不在于某一个工具,而在于整个 API 能力一次性全部可用,这样你的助手就能像你一样,把多个步骤串联起来。

问"过去 24 小时里,哪些钱包向 Base 上的 Aave 存入了超过 100 万美元的 USDC",它可以拉取转账记录、筛选、再求和。问"这个钱包里有什么",它可以读取余额、代币元数据和 NFT 持有情况,给你一份整理好的摘要。问"发送之前先模拟一下这笔交易",它可以运行模拟并告诉你结果,而不需要实际花费 gas。

这些都是你在开发过程中本来就会问的问题。通常每一个都是一次绕路:找接口、写调用、解析响应、阅读结果。当助手接入了每一个 Alchemy API 之后,这个绕路就压缩成了一句话。

该服务将工具分为三类。Admin 工具用于管理你的 Alchemy 账户和应用。RPC 工具覆盖标准的 EVM JSON-RPC、Solana RPC、代币 API、转账、模拟、tracing、debug 以及账户抽象。Data 工具调用 Alchemy 的 REST API,涉及 NFT、价格以及多链资产组合数据。运行 select_app 之后,data 和 RPC 工具会在本次会话中使用该应用的凭证。完整工具列表见 MCP server 文档。

它适配你已经在用的助手

Alchemy MCP server 不绑定某一个模型或某一个应用。它可以配合 Claude、Cursor、Codex、ChatGPT 以及其他兼容 MCP 的客户端使用。你带着自己已经在用的助手来就行,Alchemy 负责接入。不需要采用任何专有模型,以后也不需要拆掉重来。

这一点很重要,因为最合适的工具就是那个已经开在你编辑器旁边的工具。MCP 融入其中,而不是要求你改变自己的工作方式。

我该如何设置?

你只需在助手的 MCP 配置中添加一次该服务,在提示时用你的 Alchemy 账户登录,就可以开始提问了。认证方式是通过 https://mcp.alchemy.com/mcp 上托管服务的 OAuth 完成的。不需要复制 API key,也不需要运行本地进程。

对于 Cursor,把以下内容添加到 ~/.cursor/mcp.json(全局)或 .cursor/mcp.json(项目级),然后重启编辑器:

jsonCopied
{
"mcpServers": {
  "alchemy": {
    "type": "streamable-http",
    "url": "https://mcp.alchemy.com/mcp"
  }
}
}

对于 Claude Code,运行:

bash

Copied

claude mcp add alchemy --transport http https://mcp.alchemy.com/mcp

对于 Codex:

bash

Copied

codex mcp add alchemy --url https://mcp.alchemy.com/mcp

你的助手第一次调用 Alchemy 工具时,会弹出一个浏览器窗口用于 OAuth 登录。之后,让它选择一个应用(例如,"为我选择 Base mainnet 对应的 Alchemy 应用"),这样 RPC 和 Data 工具就知道该使用哪一套凭证。

Claude Desktop、VS Code Copilot 以及其他 MCP 客户端的具体设置步骤,请参阅 Alchemy MCP server 文档。你也可以通过 Alchemy CLI 中的 alchemy install mcp 一条命令完成该服务的接入。

连接完成后,这些工具就一直在那里。打开一个对话,用自然语言问一个链上问题,你的助手会自己找到合适的 Alchemy API 来调用。

什么时候该用 MCP、CLI 还是 Skills

当你想在对话中直接得到答案时——探索数据、检查状态、在写代码之前先验证一个想法——MCP 是最快的路径。不需要在你的仓库里安装任何东西。问了就能看到结果。

当你想让助手从终端里采取实际动作——搭建仓库、给测试钱包充值、执行命令——Alchemy CLI 更合适。而当你想让它把正确的 Alchemy 集成代码写进一个要上线的应用时,Agent Skills 会加载完整的 API 规范,让生成的代码第一次就用对接口、认证方式和分页逻辑。

大多数项目最终会同时用到这三者。MCP 通常是起点,因为提问是进入的成本最低的方式。

	Best for
MCP server	Live onchain answers inside Cursor, Claude, Codex, or any MCP client, without writing fetch code
Alchemy CLI	Terminal workflows: sends, swaps, bridges, admin, and scripting the same surface your agent can call
Agent Skills	Shipping application code that calls Alchemy APIs with correct patterns baked in

在 Alchemy for agents 中查看这些部分是如何组合在一起的。