區塊鏈資料的 MCP：在你的 AI 助手中使用所有 Alchemy API

最後更新：2026年7月1日2 分鐘閱讀

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：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 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 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。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。

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。

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。

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：

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

若使用 Claude Code，執行：

bash

Copied

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

若使用 Codex：

bash

Copied

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。你也可以用 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 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 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。

	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 可以看到這些元件如何彼此搭配。