Robinhood Chain：代幣化股票等鏈上資料，一個 key 同時呼叫 JSON-RPC 與 Data API →

BlockVectra文件
指南

BlockVectra MCP 伺服器：給 AI Agent 的區塊鏈 RPC 與文件工具

BlockVectra MCP 伺服器為開發者與 AI Agent 提供免 key 的區塊鏈 RPC、鏈狀態、定價與文件工具，並支援 Claude Code、Cursor、VS Code、Codex、Gemini CLI 等一行安裝。

位於 https://docs.blockvectra.com/mcp 的 BlockVectra MCP 伺服器，為開發者與 AI Agent 提供 15 個區塊鏈 RPC 呼叫、鏈狀態、定價與文件工具。連線不需要 API key：其中 10 個工具永遠不需要 key，其餘工具使用用戶端標頭中的 x-api-key。一行安裝：claude mcp add --transport http blockvectra-docs https://docs.blockvectra.com/mcp

端點為 MCP 端點（HTTP POST 接收 JSON-RPC 2.0；GET 回傳 405），採用 MCP Streamable HTTP 傳輸且無狀態。關於 HTTP 檔案、公開 JSON 及其周邊的註冊流程，請參閱連線 AI Agent。

工具

工具用途API key存取類型
read_doc讀取文件頁的 Markdown 原文。不需要唯讀
search_docs依關鍵字搜尋文件標題、路徑與摘要。不需要唯讀
list_chains列出支援的鏈、參數與方法政策（GET /v1/chains）。不需要唯讀
get_status讀取即時服務與鏈狀態（GET /v1/status）。不需要唯讀
get_pricing讀取計算單位權重、免費額度參數與 key 預設限額（GET /v1/plans）。不需要唯讀
estimate_usage估算一個或多個方法的計算單位與費用。不需要唯讀
how_to_get_api_key回傳取得 API key 的步驟與請求驗證寫法。不需要唯讀
get_method_info查看方法的可用鏈、CU 權重與價格。不需要唯讀
explain_error查詢錯誤的含義、是否計費、能否重試與復原方式。不需要唯讀
list_docs列出全部文件頁的路徑與標題。不需要唯讀
rpc_call在支援的鏈上執行唯讀 JSON-RPC 方法。選用：免 key 僅限該鏈 public.methods 內的方法唯讀
data_api_get對支援的鏈發起 Data API GET 請求。必要（x-api-key 標頭）唯讀
get_account讀取帳戶餘額、CU 與速率限額（GET /v1/account）。必要（x-api-key 標頭）唯讀
get_deposit_address讀取帳戶的充值地址、開放網路與代幣。必要（x-api-key 標頭）唯讀
send_raw_transaction廣播已簽署的原始交易（eth_sendRawTransaction）。選用：免 key 僅限該鏈 public.methods 內的方法廣播已簽署交易

此表由伺服器的工具登錄表產生，因此列出 tools/list 回傳的每一個工具。每個工具接受的參數與回傳的欄位，以其自身 tools/list 結構描述為準。

API key 安全

需要 key 的工具需要 API key，才能執行 Data API 請求、帳戶操作，或鏈上公開方法以外的 RPC 方法。

  • 僅從標頭讀取：API key 只會從 MCP 用戶端的 HTTP 請求標頭讀取（x-api-key: rgw_... 或 Authorization: Bearer rgw_...）。
  • 絕不放進對話：絕不要把 API key 或私鑰放在工具參數中，也不要貼到對話裡。工具參數與對話歷史會進入對話記錄與上下文；在參數中傳入 key 會被拒絕。

若呼叫時沒有 API key 標頭，需要 key 的工具會回傳 isError: true，並引導 agent 使用 how_to_get_api_key 與程式化建立帳戶指南。

在你的用戶端安裝

你可以在常見的開發環境與框架中連線到位於 https://docs.blockvectra.com/mcp 的 BlockVectra 文件 MCP 伺服器。

不需要 API key 即可開始。連線到 MCP 端點，呼叫 list_chains，再用 read_doc 讀取 quickstart。需要 Data API 或帳戶工具時，再在用戶端的 HTTP 標頭中加入 API key。免 key 的 RPC 存取遵循各鏈的公開方法政策。

x-api-key 標頭是選用的。沒有 API key 時，用戶端可以使用所有唯讀文件工具（read_doc、search_docs、list_docs）、鏈探索（list_chains）、即時狀態（get_status）、定價估算（get_pricing、estimate_usage）、錯誤說明（explain_error），以及公開端點允許的方法。使用需要 key 的工具（受限方法的 rpc_call、send_raw_transaction、data_api_get、get_account 與 get_deposit_address）時，請把 API key 設定在 x-api-key 標頭中。

Claude Code

使用 CLI 連線到 MCP 伺服器：

claude mcp add --transport http blockvectra-docs https://docs.blockvectra.com/mcp

若要加入選用的 API key 以使用需要認證的工具，請傳入 --header（或 -H）選項，並引用環境變數而不是貼上 key。請使用單引號，避免 shell 展開；Claude Code 會在啟動工作階段時展開 ${BLOCKVECTRA_API_KEY}：

claude mcp add --transport http blockvectra-docs https://docs.blockvectra.com/mcp \
  --header 'x-api-key: ${BLOCKVECTRA_API_KEY}'

同樣的設定也可寫成專案層級的 .mcp.json（claude mcp add --scope project 寫入的也是這個檔案）：

{
  "mcpServers": {
    "blockvectra-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.blockvectra.com/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "${BLOCKVECTRA_API_KEY}" }
    }
  }
}

請在啟動 claude 的環境中匯出 BLOCKVECTRA_API_KEY。第一次在該目錄執行 claude 時，Claude Code 會請你核准專案層級 .mcp.json 中的伺服器；在此之前，claude mcp list 會顯示為 Pending approval。

對於指令碼與 CI，請用 --mcp-config 傳入該檔案，並允許該伺服器的工具。key 留在環境變數中，由 MCP 用戶端自行加上標頭，因此 agent 不需要執行展開 $BLOCKVECTRA_API_KEY 的 shell 命令（Claude Code 的權限檢查在非互動模式下會以 Contains simple_expansion 拒絕這類命令）：

claude -p "Use rpc_call to run eth_blockNumber on base_mainnet" \
  --mcp-config ./mcp.json --allowedTools "mcp__blockvectra-docs__*"

設定 key 後，rpc_call 的結果還會包含 cu_charged 與 balance_units；免 key 呼叫只回傳 JSON-RPC 回應。若該變數未設定，用戶端會原樣送出字面標頭文字，伺服器回應 invalid_api_key（錯誤碼 -32024），而不是退回免 key 端點。

官方文件：Claude Code MCP 文件。

Cursor

把伺服器加入 Cursor 的 MCP 設定：

{
  "mcpServers": {
    "blockvectra": {
      "url": "https://docs.blockvectra.com/mcp"
    }
  }
}

Cursor 也支援透過深層連結一鍵安裝，使用 base64 編碼的設定 eyJ1cmwiOiJodHRwczovL2RvY3MuYmxvY2t2ZWN0cmEuY29tL21jcCJ9（內容為 {"url":"https://docs.blockvectra.com/mcp"}）：

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=blockvectra&config=eyJ1cmwiOiJodHRwczovL2RvY3MuYmxvY2t2ZWN0cmEuY29tL21jcCJ9

需要認證工具（Data API 或帳戶管理）時，加入帶有 API key 的 headers 物件：

{
  "mcpServers": {
    "blockvectra": {
      "url": "https://docs.blockvectra.com/mcp",
      "headers": {
        "x-api-key": "${env:BLOCKVECTRA_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

${env:NAME} 形式依照 Cursor 文件，Cursor 會解析 url 與 headers 中的變數；這裡尚未在 Cursor 上實際執行過這種形式。請把檔案放在 .cursor/mcp.json（專案）或 ~/.cursor/mcp.json（全域）。

官方文件：Cursor MCP 文件與 Cursor 安裝連結。

VS Code

在 VS Code 中，於 .vscode/mcp.json 的頂層 servers 鍵下設定伺服器，並指定 type: "http"：

{
  "servers": {
    "blockvectra": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.blockvectra.com/mcp"
    }
  }
}

需要認證工具時，加入 headers 物件：

{
  "servers": {
    "blockvectra": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.blockvectra.com/mcp",
      "headers": {
        "x-api-key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

儲存敏感憑證時，VS Code 支援引用輸入變數或環境檔案，而不必把 key 寫死。你也可以用命令面板動作 MCP: Add Server 新增伺服器。

官方文件：VS Code MCP 伺服器文件與 VS Code MCP 設定參考。

Codex

使用 OpenAI Codex CLI 新增伺服器：

codex mcp add blockvectra --url https://docs.blockvectra.com/mcp

在 config.toml 中設定伺服器 URL：

[mcp_servers.blockvectra]
url = "https://docs.blockvectra.com/mcp"

需要認證工具時，在 config.toml 中設定請求標頭：

[mcp_servers.blockvectra]
url = "https://docs.blockvectra.com/mcp"
http_headers = { "x-api-key" = "YOUR_API_KEY" }

或者從環境變數對應標頭：

[mcp_servers.blockvectra]
url = "https://docs.blockvectra.com/mcp"
env_http_headers = { "x-api-key" = "BLOCKVECTRA_API_KEY" }

官方文件：OpenAI Codex CLI MCP 文件。

Gemini CLI

在 Gemini CLI 設定的 mcpServers 下新增伺服器，Streamable HTTP 使用 httpUrl：

{
  "mcpServers": {
    "blockvectra": {
      "httpUrl": "https://docs.blockvectra.com/mcp"
    }
  }
}

需要認證工具時，加入帶有 API key 的 headers 物件：

{
  "mcpServers": {
    "blockvectra": {
      "httpUrl": "https://docs.blockvectra.com/mcp",
      "headers": {
        "x-api-key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

官方文件：Gemini CLI MCP 伺服器文件。

OpenAI Responses API

呼叫 OpenAI Responses API 時，在 tools 陣列中以 type: "mcp" 傳入 MCP 伺服器：

OPENAI_API_BASE="https://api.openai.com/v1"
curl "$OPENAI_API_BASE/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "<model>",
    "tools": [{
      "type": "mcp",
      "server_label": "blockvectra",
      "server_url": "https://docs.blockvectra.com/mcp",
      "require_approval": "never"
    }],
    "input": "..."
  }'

需要認證工具時，在工具定義中加入 headers 欄位：

{
  "type": "mcp",
  "server_label": "blockvectra",
  "server_url": "https://docs.blockvectra.com/mcp",
  "headers": { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  "require_approval": "never"
}

官方文件：OpenAI MCP 工具指南與 OpenAI Responses API 參考。

Windsurf

在 Windsurf 中，於 mcpServers 下以 serverUrl 欄位設定伺服器：

{
  "mcpServers": {
    "blockvectra": {
      "serverUrl": "https://docs.blockvectra.com/mcp"
    }
  }
}

需要認證工具時，加入帶有 API key 的 headers 物件：

{
  "mcpServers": {
    "blockvectra": {
      "serverUrl": "https://docs.blockvectra.com/mcp",
      "headers": {
        "x-api-key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Windsurf 也支援引用環境變數，例如 "x-api-key": "${env:BLOCKVECTRA_API_KEY}"。

官方文件：Windsurf MCP 文件。

Claude Desktop 與 claude.ai

自訂連接器透過使用者介面設定：

  • claude.ai：前往 Customize > Connectors，點選 + Add，選擇 Add custom connector，並輸入 URL： 
    https://docs.blockvectra.com/mcp
  • Claude Desktop：開啟帳戶設定選單，透過連接器介面設定自訂連接器。

連線到該 URL 後，Claude 不需要任何憑證即可搜尋指南、讀取 Markdown 文件、查看支援的鏈、檢查網路狀態並計算定價估算。

官方文件：Claude 自訂連接器指南。

檢查連線與疑難排解

在 Claude Code 中，claude mcp list 會顯示每個伺服器的狀態。若要確認實際登錄了多少工具，可以用串流輸出執行一次並讀取 init 事件，或讀取除錯日誌：

claude -p "say ok" --mcp-config ./mcp.json --output-format stream-json --verbose
claude -p "say ok" --mcp-config ./mcp.json --debug mcp --debug-file mcp-debug.log

連線正常時，init 事件中會顯示 "status": "connected" 以及 mcp__blockvectra-docs__* 工具（例如 list_chains 與 rpc_call）。在除錯日誌中，請找與 blockvectra-docs 有關的行，例如 Successfully connected 與 Failed to fetch tools。若伺服器顯示 connected 但沒有出現任何工具，請閱讀除錯日誌（--debug mcp）在 Failed to fetch tools 之後回報的原因。若要確認伺服器本身是否正常，請使用下方的 curl 呼叫。

不透過用戶端呼叫 MCP 端點

端點是透過 HTTP POST 的 JSON-RPC 2.0，因此任何 HTTP 用戶端都可以呼叫：

curl -s https://docs.blockvectra.com/mcp -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

curl -s https://docs.blockvectra.com/mcp -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"rpc_call","arguments":{"chain":"base_mainnet","method":"eth_blockNumber","params":[]}}}'

第一個呼叫回傳工具清單；第二個在 result.structuredContent 中回傳 JSON-RPC 回應。鏈識別碼是 base_mainnet 這類 slug，可從 list_chains 取得。需要 key 的工具需要 x-api-key 標頭；下面這個呼叫使用環境變數中的 key 讀取你的帳戶：

curl -s https://docs.blockvectra.com/mcp -H 'content-type: application/json' \
  -H "x-api-key: $BLOCKVECTRA_API_KEY" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"get_account","arguments":{}}}'

它會在 result.structuredContent 中回傳 key_id、plan、balance_units、balance_cu 以及該 key 的速率限制。如果你的 agent 透過有權限控管的 shell 執行命令，這種變數展開可能被阻擋；請改在 MCP 用戶端中設定標頭。

常見問題

BlockVectra MCP 伺服器需要 API key 嗎？

不需要。連線不需要 key，15 個工具中有 10 個永遠不需要 key。rpc_call 與 send_raw_transaction 在沒有 key 時，只能用於該鏈 public.methods 中的方法（可用 list_chains 讀取）。data_api_get、get_account 與 get_deposit_address 需要 x-api-key 標頭。

MCP 伺服器能建立或撤銷 API key 嗎？

不能。沒有任何工具會建立、列出或撤銷 API key。how_to_get_api_key 只回傳步驟；agent 透過 HTTP 依照程式化建立帳戶建立 key，一般使用者則在控制台建立。key 絕不會經過工具參數。

Agent 能透過 MCP 伺服器傳送交易嗎？

可以廣播，但不能簽章。rpc_call 會拒絕寫入方法，例如 eth_sendRawTransaction、eth_sendTransaction、eth_sign 與 personal_*。send_raw_transaction 會用 eth_sendRawTransaction 廣播你已在本機簽好章的交易；伺服器從不持有或看到私鑰。

呼叫失敗時會怎樣？

工具錯誤會回傳 isError: true 與結構化的原因。請使用 explain_error 或錯誤碼參考，查看失敗是否計費以及是否應該重試。

相關內容

最後更新：

日誌與轉帳 API

查詢合約事件日誌用 eth_getLogs，已索引的 ERC-20 與 ERC-721 轉帳歷史用代幣轉帳 API，支援按地址或按代幣合約讀取，使用游標分頁，超出涵蓋範圍時傳回 422，已被修剪的歷史傳回 4444。

一把 key 通用多鏈

同一把 key 適用於所有支援的鏈，認證呼叫把 key 放在 x-api-key 請求標頭或路徑，鏈名由 GET /v1/chains 動態傳回，切換網路只需改鏈變數，不要在程式碼裡寫死鏈清單，帶結尾斜線會傳回 404。

本頁目錄

工具API key 安全在你的用戶端安裝Claude CodeCursorVS CodeCodexGemini CLIOpenAI Responses APIWindsurfClaude Desktop 與 claude.ai檢查連線與疑難排解不透過用戶端呼叫 MCP 端點常見問題BlockVectra MCP 伺服器需要 API key 嗎？MCP 伺服器能建立或撤銷 API key 嗎？Agent 能透過 MCP 伺服器傳送交易嗎？呼叫失敗時會怎樣？相關內容