Behavioural Prediction MCP Server

🚀 行为预测MCP服务器

行为预测MCP服务器提供由人工智能驱动的工具，用于分析钱包行为预测、欺诈检测和拉地毯式诈骗预测。开发者和平台可通过MCP协议集成这些工具，以保护DeFi用户、监控流动性风险，并对钱包或合约的可信度进行评分。

🚀 快速开始

服务器信息

✨ 主要特性

本服务器提供以下基于人工智能的工具：

• 预测性欺诈检测工具：预测给定钱包地址发生欺诈活动的可能性，并进行反洗钱检查。
• 预测性行为分析工具：预测钱包地址的意图，分析其过去的链上历史，并提供个性化建议。
• 预测性拉地毯式诈骗检测工具：预测哪些流动性池或合约未来可能发生拉地毯式诈骗。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，暂不提供。

💻 使用示例

基础用法

Node.js示例

import { MCPClient } from "mcp-client";

const client = new MCPClient("https://prediction.mcp.chainaware.ai/");

const result = await client.call("predictive_rug_pull", {
  apiKey: "your_api_key",
  network: "BNB",
  walletAddress: "0x1234..."
});

console.log(result);

Python示例

from mcp_client import MCPClient

client = MCPClient("https://prediction.mcp.chainaware.ai/")

res = client.call("chat", {"query": "What is the rug pull risk of 0x1234?"})
print(res)

高级用法

文档未提及高级用法示例，暂不提供。

📚 详细文档

可用工具

1. 预测性欺诈检测工具

• ID：predictive_fraud
• 描述：此人工智能算法可在欺诈活动发生前预测给定钱包地址发生欺诈的可能性（准确率约98%），并进行反洗钱检查。当用户需要对区块链地址进行风险评估或提前预警时可使用。
• 示例用例：
  • 与vitalik.eth交互是否安全？
  • 此地址的欺诈状态如何？
  • 我的新钱包是否有被用于欺诈的风险？
• 输入参数： | 名称 | 类型 | 是否必需 | 描述 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | apiKey | 字符串 | ✅ | 用于身份验证的API密钥 | | network | 字符串 | ✅ | 区块链网络（ETH、BNB、POLYGON、TON、BASE、TRON、HAQQ） | | walletAddress | 字符串 | ✅ | 要评估的钱包地址 |
• 输出（JSON）：

{
    "message": "string",              // 人类可读的状态消息
    "walletAddress": "string",        // 十六进制地址 
    "status": "Fraud",                // 欺诈状态（Fraud,Not Fraud,New Address）
    "probabilityFraud": "0.00–1.00",  // 十进制概率
    "token": "string",                // 
    "lastChecked": "ISO‑8601 timestamp",
    "forensic_details": {             // 深度法医分析明细
    /* ...其他指标... */
    },
    "createdAt": "ISO‑8601 timestamp", 
    "updatedAt": "ISO‑8601 timestamp"
}

• 错误情况：
  • 403 Unauthorized → apiKey无效
  • 400 Bad Request → network或walletAddress格式错误
  • 500 Internal Server Error → 临时下游故障

2. 预测性行为分析工具

• ID：predictive_behaviour
• 描述：此人工智能驱动的引擎可预测钱包地址的意图或下一步可能的操作，分析其过去的链上历史，并提供个性化建议。当需要进行以下操作时可使用：
  • 预测下一步最佳行动和意图（“此地址会存款、交易还是质押？”）
  • 评估风险承受能力和经验概况
  • 进行类别细分（如NFT、DeFi、桥接使用情况）
  • 根据历史模式提供自定义建议
• 示例用例：
  • “此地址下一步会做什么？”
  • “用户是高风险还是有经验的用户？”
  • “为ETH网络上的0x1234...推荐最佳DeFi策略。”
• 输入参数： | 名称 | 类型 | 是否必需 | 描述 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | apiKey | 字符串 | ✅ | 用于身份验证的API密钥 | | network | 字符串 | ✅ | 区块链网络（ETH、BNB、BASE、HAQQ） | | walletAddress | 字符串 | ✅ | 要评估的钱包地址 |
• 输出（JSON）：

{
    "message":           "string",                    // 例如 “Success” 或错误文本  
    "walletAddress":     "string",                    // 回显输入  
    "status":            "string",                    // 欺诈状态（Fraud,Not Fraud,New Address）  
    "probabilityFraud":  "0.00–1.00",                 // 十进制欺诈分数  
    "lastChecked":       "ISO‑8601 timestamp",        // 例如 “2025‑01‑03T16:19:13.000Z”  
    "forensic_details":  { /* 法医指标字典 */ },  
    "categories":        [ { "Category":"string", "Count":int }, … ],  
    "riskProfile":       [ { "Category":"string", "Balance_age":float }, … ],  
    "segmentInfo":       "JSON‑string of segment counts",  
    "experience":        { "Type":"Experience", "Value":int },  
    "intention":         {                              
    "Type":"Intentions",  
    "Value": { "Prob_Trade":"High", "Prob_Stake":"Medium", … }  
    },  
    "protocols":         [ { "Protocol":"string","Count":int }, … ],  
    "recommendation":    { "Type":"Recommendation", "Value":[ "string", … ] },  
    "createdAt":         "ISO‑8601 timestamp",  
    "updatedAt":         "ISO‑8601 timestamp"  
}

• 错误情况：
  • 403 Unauthorized → apiKey无效
  • 400 Bad Request → network或walletAddress格式错误
  • 500 Internal Server Error → 临时下游故障

3. 预测性拉地毯式诈骗检测工具

• ID：predictive_rug_pull
• 描述：此人工智能引擎可预测哪些流动性池或合约未来可能发生拉地毯式诈骗。当需要在用户向风险池存款前发出警告或监控链上智能合约安全时可使用。
• 示例用例：
  • “如果我质押资产，这个新的DeFi池会发生拉地毯式诈骗吗？”
  • “监控我的流动性池头寸是否有未来被利用的潜在风险。”
• 输入参数： | 名称 | 类型 | 是否必需 | 描述 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | apiKey | 字符串 | ✅ | 用于身份验证的API密钥 | | network | 字符串 | ✅ | 区块链网络（ETH、BNB、BASE、HAQQ） | | walletAddress | 字符串 | ✅ | 智能合约或流动性池地址 |
• 输出（JSON）：

{
  "message": "Success",
  "contractAddress": "0x1234...",
  "status": "Fraud",
  "probabilityFraud": 0.87,
  "lastChecked": "2025-10-25T12:45:00Z",
  "forensic_details": { /* 链上指标字典 */ }, 
  "createdAt": "2025-10-25T12:45:00Z",
  "updatedAt": "2025-10-25T12:45:00Z"
}

• 错误情况：
  • 403 Unauthorized → apiKey无效
  • 400 Bad Request → network或walletAddress格式错误
  • 500 Internal Server Error → 临时下游故障

服务配置

{
  "type": "http",
  "config": {
    "mcpServers": {
      "behavioural_prediction_mcp": {
        "type": "http",
        "url": "https://prediction.mcp.chainaware.ai/sse",
        "description": "行为预测MCP服务器提供由人工智能驱动的工具，用于分析钱包行为预测、欺诈检测和拉地毯式诈骗预测。",
        "headers":{
          "x-api-key":""
        },
        "params":{
          "walletAddress":"",
          "network":""
        },
        "auth": {
          "type": "api_key",
          "header": "X-API-Key"
        }
      }
    }
  }
}

集成说明

• 与所有MCP客户端（Node、Python、浏览器）兼容。
• 使用服务器发送事件（SSE）进行实时响应。
• JSON模式符合MCP规范。
• 可能会应用速率限制。
• 生产端点需要API密钥。

访问策略

MCP服务器的生产使用需要API密钥。若要请求访问，可通过以下链接订阅列出的可用计划：https://chainaware.ai/pricing

🔧 技术细节

文档未提及技术实现细节，暂不提供。

📄 许可证

客户端示例代码采用MIT许可证。服务器实现和后端逻辑为专有内容，保持私有。