XRPL解析MCPをDocker化してLM Studioで動かす

XRPL解析MCPをDocker化してGHCRへ公開し、LM Studioで動かす Docker

XRP Ledger(XRPL)のオンチェーン流動性・活用状況・台帳統計(Tx数/手数料/混雑)・クジラ移動を、Windows上のLM StudioからMCPツールとして呼び出します。

本記事では、Node/TypeScript製のXRPL解析MCP
Dockerイメージ化 → LM Studioで利用するまでを、
ステップバイステップで解説します。

作業の前提

動作イメージ

  1. LM Studio(DockerでMCP起動)
  2. XRPL解析MCP(WebSocket接続)
  3. XRPLノード
  4. 解析結果をLM Studioに返す

最終ディレクトリ構成(完成形)

Step 1:作業ディレクトリxrpl-analytics-mcp/の作成

最終的な作業ディレクトリのディレクトリ構成は、下記の通りになります。

Step 2:XRPL解析MCPを作成

2-1 依存関係インストール

2-2 tsconfig.json 作成

作業ディレクトリに、tsconfig.jsonを作成する。

2-3 package.json にscripts 追加

2-4 MCP本体(src/index.ts)を作成する

以下の3ツールを実装する。

  • server_info(混雑確認)
  • fee(手数料確認)
  • live TPS(リアルタイム負荷推定)

src/index.ts

Step 3:ローカルビルドの実行

package.jsonの”build”: “tsc -p tsconfig.json”が実行され、dist/index.jsが生成される。

Step 4:Docker化

Dockerfileの作成

<OWNER> はGitHubユーザー名に後で置換します。

ローカル動作の確認

  • Dockerイメージを作成(build)する。
    (イメージ名を:xrpl-analytics-mcp、タグを:dev
  • 作成したDockerイメージからコンテナを起動(run)する。

エラーが表示されなければ、コンテナは終了しているのでCtrl + Cで終了する。

以下のコマンドを実行して、0が返却 なら正常終了している。

作成さしたDockerイメージを、下記で確認する。

Step 5:LM StudioでMCP登録

LM Studioのmcp.jsonに以下を追加する。

参考:WindowsでLM Studioを使ってローカルでgpt-oss-20bを動かす

Step 6:動作確認

台帳全体の状況(混雑・手数料・健全性)確認プロンプト例

基本確認プロンプト

TPS(トランザクション活性度)

オンチェーン流動性(AMM・DEX活用)確認プロンプト例

流動性状況分析プロンプト

DEX利用活性チェック

クジラ(大口資金移動)分析プロンプト

簡易クジラ分析

明確な閾値指定型

総合ダッシュボード型プロンプト

実運用向けテンプレ

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