# @chainrender/mcp 中文文档

规范地址：https://npmcn.com/package/%40chainrender/mcp/

版本：0\.10\.0
npm 元数据更新时间：2026-10-31T17:58:01.971Z
中文译文更新时间：2026-10-31T18:37:45.772Z
软件包许可：MIT

本文由上游 README 机器翻译，可能存在偏差，请结合原文核对 API、命令与配置。版权与许可归原作者所有。

原始 npm 页面：https://www.npmjs.com/package/%40chainrender/mcp
原文对照：https://npmcn.com/package/%40chainrender/mcp/?lang=original
项目主页：https://chainrender.org/
源码仓库：https://github.com/rfikki/chainrender

## 关键信息（来自 npm 元数据）

- 包体积（解压后）：71.7 kB，6 个文件
- 模块格式：ES Module
- TypeScript 类型：未声明
- 运行依赖：3 个
- 首次发布：2026-09-08T14:10:21.694Z
- 最新版本发布：2026-10-31T17:58:01.820Z
- 已发布版本数：16（近 12 个月 16 个）

## 中文简介

用于使用AI构建ChainRender应用程序的协议服务器-将SDK（词汇表，解析器类型的搜索，树检查，编译，分级，验证，审查，验证，医生）作为工具公开，以便AI助手可以构建可验证的，a级链上应用程序。

## 安装

```sh
npm install @chainrender/mcp
```

也可以使用：`pnpm add @chainrender/mcp`、`yarn add @chainrender/mcp`、`bun add @chainrender/mcp`

## README

# @chainrender / mcp

用于构建的模型上下文协议（MCP）服务器 **ChainRender** 人工智能应用。它将ChainRender SDK公开为 工具，所以说MCP的人工智能助手（在你的编辑器或MCP功能聊天）可以撰写，评分，编译和 完全链上验证； **甲级资质**可验证的应用程序。

## 原理：AI提出，SDK和链验证

ChainRender的设计使AI输出是 _可开支票_，不是盲目的；

-   **封闭的词汇** - AI不能表达一个无效的构造。
-   **`grade()`** -人工智能的信任要求是 _计算_，没有断言（A/B/C +分项细目）。
-   **确定的 `compile()`** -你复制了AI产生的哈希值。
-   **执行者的验证** 不安全的应用程序被拒绝；验证工具首先在本地捕获它。

## 工具

| 工具 | 它是做什么的 |
| --- | --- |
| `chainrender_vocabulary` | 封闭词汇表（节点类型和字段、枚举、功能、解析器类型）。 **第一次打电话。** 可选 `include` 只返回指定的部分。 |
| `chainrender_search_kinds` | 仅通过单词和数据边名称、一行摘要和参数名称查找解析器类型。 |
| `chainrender_describe_kind` | 一种完整的描述符：args， `argsEncoding`，数据优势，能力，笔记。 |
| `chainrender_check_node` | 根据所有内容检查Node树 `compile()` 读取;使用路径报告它将静默丢弃的内容。 |
| `chainrender_node_schema` | 节点树的严格JSON模式。 |
| `chainrender_grade` | 在部署前对a级组合（a /B/C +分解）进行评分。 |
| `chainrender_compile` | 将组合编译为其内容寻址哈希（确定性）。 |
| `chainrender_validate` | 在本地运行执行者等效检查（需要清单；可选的已知组件）。 |
| `chainrender_review` | Check + grade + compile + honesty findings +（可选）在一次调用中验证——finalize循环。 `pass` 这是“完成”的关键。通过 `chain` 把每个地址都和这条链比对。 |
| `chainrender_verify` | 证实的/反驳的/不确定的，有证据的，对一个事实： `kind-exists`， `export-exists`， `kind-deployed`， `contract-deployed`， `address-has-code`. |
| `chainrender_doctor` | 安装SDK和服务器vs npm；链。json与发布的地址页面；每个RPC可达；每个列出的合同都有代码。 |

服务器的 `instructions` （当客户端连接时发送） **从AI构建者开始**：模特不知道 ChainRender来自训练数据，其中每个事实都被发布，以及验证循环。与顶部相同的文本 [llms.txt](https://chainrender.org/docs/llms.txt).

**保持上下文较小：** 完整的词汇表约为59 KB，其中大部分是解析器类型。请求除 `resolverKinds` （`{"include":["nodeTypes","a11y","behavior","enums","capabilities","kinds","limits"]}`， ~5 KB)和 查找种类 `chainrender_search_kinds` → `chainrender_describe_kind`.

## 安装和运行

```bash
npm install -g @chainrender/mcp
chainrender-mcp            # runs on stdio
```

`chainrender_verify`， `chainrender_doctor` 和 `chainrender_review` 与 `chain` 读取已发布的部署记录 还有链条。用环境变量覆盖任何源：

| 变量 | 默认的 |
| --- | --- |
| `CHAINRENDER_CHAINS` | `https://chainrender.org/chains.json` （路径或URL） |
| `CHAINRENDER_ADDRESSES` | `https://chainrender.org/docs/reference/addresses.md` |
| `CHAINRENDER_RPC_<chainId>` | 链的 `rpc` 在chains.json |
| `CHAINRENDER_NPM_REGISTRY` | `https://registry.npmjs.org` |

## 从命令行查看树

对于AI提供给你的树，当AI不能运行MCP时（例如聊天模型或b谷歌AI Studio）：

```bash
npx -y @chainrender/mcp review app.json                  # human-readable report; exit 0 = pass, 1 = fail
npx -y @chainrender/mcp review app.json --chain sepolia  # also check every address against that chain
npx -y @chainrender/mcp review app.json --json           # the full result, as chainrender_review returns it
```

这是和 `chainrender_review` 工具和视觉构建器 **审查** 选项卡。粘贴打印好的 向AI报告并要求它修复每个道具。

## 在MCP客户端中配置

添加到客户端的MCP服务器配置(例如编辑器的 `mcp.json`):

```json
{
  "mcpServers": {
    "chainrender": { "command": "chainrender-mcp" }
  }
}
```

## AI工作流程

1.  人工智能呼叫 `chainrender_vocabulary` （瘦）学习它能写什么，和 `chainrender_search_kinds` / `chainrender_describe_kind` 对于它绑定的数据源，对每个数据源进行编码 `arg` 就像描述符说的。
2.  它从词汇表组成一个Node树(使用 `compose.*` 建筑的形状)。
3.  它调用 `chainrender_check_node` 并解决了所有问题 `compile()` 默默地丢弃未知字段和无效字段 枚举值。
4.  它调用 `chainrender_grade` 检查信任级别-并修复任何降低它的东西。
5.  它调用 `chainrender_verify` 对于每一个事实，它都依赖于（一种商品，一种出口，一份目标链上的合同，以及） 地址)，只使用已确认的内容。
6.  它调用 `chainrender_review` (与 `chain`)，并且不会报告应用程序完成，直到 `pass` 是真实的 诚实警告是固定的或解释的。
7.  人部署可重复的，分级的，验证的结果。

AI合成后的每一步都是一个 **验证**，不是信任。参见ChainRender文档： “与人工智能一起建造”和“指导人工智能”-也作为代理人的降价 [https://chainrender.org/docs/llms.txt](https://chainrender.org/docs/llms.txt).

## 状态

v0.9.0。包装货物 `@chainrender/client` （^0.16.0） -这些工具是SDK的薄包装器 `vocabulary()`， `checkNode()`， `nodeJsonSchema()`， `grade()`， `compileComponent()`， `validateApp()` 和 `honestyFindings()`； `verify` 和 `doctor` 读链。json，地址页和链(`src/chain.ts`）。 测试: `npm test` 根据本地模拟在工作室上驱动构建服务器。没有重复的逻辑；SDK是单一的 真相的来源。

## 常见问题

### @chainrender/mcp 是什么？

用于使用AI构建ChainRender应用程序的协议服务器-将SDK（词汇表，解析器类型的搜索，树检查，编译，分级，验证，审查，验证，医生）作为工具公开，以便AI助手可以构建可验证的，a级链上应用程序。

### 如何安装 @chainrender/mcp？

在项目目录运行 npm install @chainrender/mcp，或使用 pnpm add / yarn add / bun add。它还提供命令行工具 chainrender-mcp，可以用 npx chainrender-mcp 直接运行。

### @chainrender/mcp 支持 TypeScript 吗？

该包的 package\.json 没有声明类型入口。需要类型提示时，可以在 npm 上查找社区维护的 @types/chainrender\_\_mcp 是否存在。

### @chainrender/mcp 支持 ESM 还是 CommonJS？

以 ES Module 形式发布，推荐使用 import 引入。在 CommonJS 项目中，Node\.js 20\.19\+ / 22\.12\+ 可以直接 require\(\) 不含顶层 await 的 ES Module，更早的版本需要改用动态 import\(\)。

### @chainrender/mcp 可以商用吗？

@chainrender/mcp 使用 MIT 许可。宽松许可：允许商业使用、修改和再分发，通常只需在分发时保留原版权与许可声明。以上为概括，不构成法律意见，请以许可原文为准。

### @chainrender/mcp 还在维护吗？

最新版本 0\.10\.0 发布于 2026/11/01（2 天前）；至今共发布 16 个版本，其中过去 12 个月发布了 16 个；首次发布于 2026/09/08。发布频率只是参考信号：功能稳定的工具可能很少需要更新，建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。