当我们开始 @TaironAI 时，我们想要构建一个概念验证，连接一堆不同功能的 MCP 服务器，以便在一个地方理解 Model Context Protocol 如何连接加密基础设施的各个部分。 所以我们建立了一个策划的开源 MCP 服务器目录，供链和协议使用，这是一个测试的游乐场。 每个服务器都是不同的：有些用于 DeFi，有些用于链，有些用于社交数据。 它们本不应该连接，这只是一个原型的方式，看看有什么可能性。 在某个时刻，我们意识到这个游乐场正是市场所需要的：一个连接主要链和协议的单一 "大脑"，使它们的链上数据和功能可供 AI 访问。 我们需要一种结构化的方式来连接数据、操作和上下文跨协议。 所以我们开始从头编写自己的 MCP 服务器。 目标是标准化代码库，一个格式，一个风格，一组接口用于每种类型的集成。 一旦完成，我们转向一个更系统的结构，分为三个清晰的层次： 1️⃣ 链：Ethereum、Base、Arbitrum、Sonic、BNB Chain，以及一些较小/较新的即将上线的链，如 Plasma、HyperEVM、Telos、Sei、Monad + 一些非 EVM 链，如 Phala、Algorand、Secret…… 2️⃣ 流动性协议：Uniswap、Aerodrome、Aave、PancakeSwap、桥接等。 3️⃣ 分析和数据：DexScreener、CoinGecko、DeFiLlama、The Graph、区块浏览器和其他来源。 这就是我们所称的 MCP 超图的结构，一个连接的服务器网络，在这里数据、流动性和计算相遇。 超图不仅仅是连接链，它是创建一个层次，在这里 - 代理或开发者可以查询数据， - 执行链上操作， - 并在协议之间构建自动化，而无需每次重写集成。 每个 MCP 服务器都是一个拼图块，具有一致的格式、开放的接口和可验证的输出。我们添加的拼图块越多，网络就变得越强大。 我们专注于首先扩展 EVM 覆盖，同时保持其他 L1 并行推进。 下一步：将所有内容整合到一个超图端点，用户、开发者和企业可以通过 AI 与所有集成的链、链上协议、机器人和物联网项目进行交互。 一点一点，它正在成形。