EduChain AI Agent Kit

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El kit de agente AI de EduChain es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que facilita la interacción con EDUCHAIN. Proporciona herramientas para obtener precios de tokens, datos de pool, gestión de billeteras y ejecución de intercambios de tokens. Soporta tanto operaciones centralizadas como descentralizadas, incluyendo detección de arbitraje y análisis de mercados externos, optimizando así la gestión de activos blockchain y actividades de trading.
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Creado por:
Apr 11 2025
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EduChain AI Agent Kit
El kit de agente AI de EduChain es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que facilita la interacción con EDUCHAIN. Proporciona herramientas para obtener precios de tokens, datos de pool, gestión de billeteras y ejecución de intercambios de tokens. Soporta tanto operaciones centralizadas como descentralizadas, incluyendo detección de arbitraje y análisis de mercados externos, optimizando así la gestión de activos blockchain y actividades de trading.
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Created by:
Apr 11 2025
SailFish
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¿Qué es EduChain AI Agent Kit?

Este servidor MCP para EDUCHAIN ofrece un conjunto robusto de funcionalidades incluyendo información en tiempo real sobre tokens y pools, gestión de billeteras, ejecución de intercambios y operaciones de arbitraje. Los usuarios pueden consultar precios de tokens, ver estadísticas de pools, revisar saldos de billetera y realizar intercambios de tokens con datos detallados sobre rutas e impacto en precios. También soporta envolver y desenvolver tokens EDU, permitiendo conversiones de activos eficientes. Con la integración de datos de mercado externo, mejora la detección de oportunidades de arbitraje entre CEX y DEX, haciéndolo adecuado para traders, desarrolladores y analistas blockchain que buscan herramientas DeFi integrales en una sola plataforma.

¿Quién usará EduChain AI Agent Kit?

  • Traders DeFi
  • Desarrolladores Blockchain
  • Analistas de Cripto
  • Gestores de Billetera

¿Cómo usar EduChain AI Agent Kit?

  • Paso 1: Configura tu entorno con Node.js y clona el repositorio
  • Paso 2: Instala las dependencias usando 'npm install'
  • Paso 3: Configura tu URL RPC y claves API en el archivo de configuración
  • Paso 4: Usa las funciones API proporcionadas para consultar información de tokens, verificar saldos o realizar intercambios
  • Paso 5: Ejecuta funciones de transacción como intercambiar o enviar tokens con los parámetros apropiados

Características y Beneficios Clave de EduChain AI Agent Kit

Las características principales
  • Obtener precios y detalles de tokens
  • Ver información y estadísticas de pools
  • Verificaciones de saldo y resumen de billeteras
  • Realizar intercambios de tokens incluyendo EDU y otros tokens
  • Detección de arbitraje entre CEX y DEX
  • Envolver y desenvolver tokens EDU
Los beneficios
  • Kit de herramientas completo para gestión de activos DeFi
  • Datos de mercado y liquidez en tiempo real
  • Soporta estrategias de trading automatizadas
  • Permite intercambios de tokens y operaciones de billetera sin problemas
  • Integración de datos de mercado externo para perspectivas de arbitraje

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de EduChain AI Agent Kit

  • Automatización de trading DeFi
  • Análisis de liquidez de tokens
  • Gestión de billetera para activos cripto
  • Detección de oportunidades de arbitraje
  • Operaciones de intercambio e intercambio de tokens

FAQs sobre EduChain AI Agent Kit

Desarrollador

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Herramientas de desarrollo

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Un cliente MCP minimalista con funciones de chat esenciales, que admite múltiples modelos e interacciones contextuales.
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Finanzas

Un servidor que gestiona recargas de saldo y transacciones a través de la API de Africa's Talking para múltiples países africanos.
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Conocimiento y memoria

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Un cliente MCP basado en Spring Boot que demuestra cómo manejar solicitudes y respuestas de chat en una aplicación robusta.
Aplicación de Spring Boot que proporciona una API REST para la inferencia de IA y la gestión de bases de conocimiento con integración de modelos de lenguaje.
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Proporciona memoria a largo plazo para LLMs almacenando y recuperando información contextual a través de estándares MCP.