Большие языковые модели постепенно и незаметно меняют подходы к разведке на основе открытых источников (OSINT). Сегодня мы рассмотрим одно из самых важных направлений в современном расследовании киберпреступлений — отслеживание денежных потоков в блокчейне. Будь то операторы программ-вымогателей, мошенники, отмывающие незаконные средства, или подсанкционные субъекты — практически во всех случаях они оставляют следы в публичном пространстве.
В статье мы рассмотрим, как MCP-сервер компании AnChain.AI предоставляет блокчейн-данные напрямую ИИ-агентам (таким как Copilot и Claude), пошагово разберём, как настроить эту интеграцию, что позволит вам задавать вопросы о криптоадресах на обычном человеческом языке и получать в ответ структурированную аналитику. Приступим!
Подпишись на наш канал в телеграме , там ты найдешь огромное количество качественного контента, без инфошума и воды!
Что такое AnChain.AI?
AnChain.AI — это ведущая компания в области блокчейн-аналитики и безопасности, которая предоставляет решения на базе ИИ для расследований в сфере криптовалют и управления рисками. Платформа специализируется на автоматизированном отслеживании похищенных цифровых активов, мониторинге транзакций на предмет соответствия требованиям по противодействию отмыванию денег (AML) и аудите смарт-контрактов на наличие уязвимостей. Компания выступает ключевым форензик-партнёром для авторитетных регуляторных и правоохранительных органов, включая Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC) и Управление уголовных расследований Налоговой службы США (IRS-Criminal Investigation), помогая выявлять многомиллионные крипто-схемы.
В этой статье мы развернём MCP-сервер для Data API компании AnChain.AI, предоставив нашим локальным ИИ-агентам нативный доступ к обширному следственному арсеналу. AnChain.AI организует свои возможности в четыре отдельных направления: разведка (intelligence), аналитика (analytics), санкции (sanctions) и инсайты (insights). В основе этой интеграции лежит использование инструмента get_address_risk_score. Передав инструменту блокчейн-адрес (например, BTC, ETH, XLM, BNB или MATIC) вместе с идентификатором протокола, вы получите сгенерированную с помощью машинного обучения оценку риска от 0 до 100, метку соответсвия определенной категории и прочую атрибуцию субъекта. Давайте подробнее рассмотрим, как это работает на практике.
Установка
Для настройки MCP-сервера AnChain.AI вам понадобятся Python и менеджер пакетов uv.
kali> pip3 install uv
Далее мы можем клонировать репозиторий и посмотреть, что внутри.
Давайте откроем файл mcp_server.py.
Этот файл определяет два режима передачи данных (transport). Он может работать локально через stdio (опция по умолчанию) или удалённо в качестве HTTP-сервера на порту 8002. Функция check_apikey() определяет, какой режим активен, и получает нужные ключи.
Основные функции разделены на четыре категории, о которых мы говорили ранее. Каждый инструмент использует @mcp.tool() для безопасного взаимодействия с бэкендом AnChain.AI по адресу https://api.anchainai.com и возвращает данные в формате JSON. Каждый запрос имеет стоимость в кредитах. Например, мы можем выполнить простую проверку адреса за 5 кредитов или проанализировать сложный смарт-контракт за 300 кредитов.
Теперь, когда мы немного разобрались с проектом, нам нужно инициализировать его и установить зависимости:
kali> uv init
kali> uv sync
Далее нам нужно создать учётную запись на https://data.anchainai.com, чтобы получить API-ключ.
На скриншоте видно, что AnChain.AI предоставляет 1 000 бесплатных кредитов. Этого более чем достаточно для нашего теста.
Настройка GitHub Copilot
Вы можете использовать любой ИИ-агент, а я покажу на примере GitHub Copilot. Чтобы всё настроить, нам нужно нажать Ctrl + Shift + P и найти пункт «MCP: Open User Configuration». В этом файле нам нужно вставить следующую конфигурацию:
{
"servers": {
"anchainData": {
"command": "/home/kali/venv/bin/uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"/home/kali/Downloads/anchain-data-mcp",
"mcp_server.py",
"--ANCHAIN_APIKEY",
"api_key"
]
}
}
}
Имейте в виду, что нам нужно указать полный путь к uv, если он отсутствует в системной переменной PATH. Кроме того, необходимо задать флаг --directory и папку, в которой находится MCP. Далее нажимаем кнопку запуска.
Если все шаги выполнены корректно, мы можем попросить Copilot показать доступные инструменты.
Теперь мы можем приступить к форензике. Давайте зададим простой вопрос, используя хорошо известный публичный адрес:
«Найди адрес 115p7UMMngoj1pMvkpHijcRdfJNXj6LrLn. Сообщи его баланс и сводку по транзакциям, используя инструменты anchain-data.»
Сначала Copilot составил быстрый список задач (TODO) и запросил разрешение на выполнение запросов. Как только мы дали разрешение, мы можем увидеть итоговую сводку. В ней указывается, что этот адрес принадлежит программе-вымогателю WannaCry, баланс и наивысшую оценку риска.
Также мы можем увидеть первую транзакцию, последнюю и базовую сводку. Также нам сообщается, что часть денег прошла через миксеры.
Как только базовый поиск завершён, давайте зададим вопрос, демонстрирующий реальную ценность:
«Для указанного выше адреса проверь, связан ли он или любые напрямую связанные с ним адреса с известными субъектами, биржами, миксерами или категориями высокого риска. Обобщи профиль риска.»
Из этого одного простого вопроса мы можем сразу же обнаружить связанные адреса. Он также сообщает нам, что злоумышленник использовал биржи Huobi и SimpleCoin для перемещения средств.
Ещё одна ценная функция заключается в том, что мы можем попросить Copilot построить для нас граф транзакций.
Выглядит отлично. Прежде чем закончить, давайте проверим адрес по глобальному списку санкций.
На момент написания статьи для этого адреса не было найдено совпадений в санкционных записях.
Плюсы и минусы
Благодаря использованию естественного языка мы можем задавать вопросы на обычном английском, в то время как ИИ, за кулисами обрабатывает сложные вызовы инструментов. Это значительно упрощает рабочий процесс для новых аналитиков. Поскольку ответы поступают напрямую через API AnChain, мы можем им доверять.
С другой стороны, система требует действительного API-ключа AnChain, поскольку она полагается на коммерческий сервис данных. Качество результатов полностью зависит от тарифного плана. Также важно помнить, что решения ИИ могут меняться, поскольку модель сама определяет, когда и как использовать инструменты. Иногда она может выбрать неправильный инструмент или упустить мелкие детали, поэтому необходимо перепроверять результаты, прежде чем помещать их в официальный отчёт.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели, как MCP-сервер компании AnChain.AI интегрирует блокчейн-форензические данные в ИИ-агентов, таких как GitHub Copilot. Мы прошли процесс установки с использованием менеджера пакетов uv и его настройки. В ходе практического теста мы задавали вопросы для анализа публичного криптоадреса, успешно выявив его связи с программой-вымогателем WannaCry, использование миксеров и перемещение средств на биржи Huobi и SimpleCoin.
Подпишись на наш канал в телеграме , там ты найдешь огромное количество качественного контента, без инфошума и воды!
*Информация в данной статье представлена исключительно в образовательных целях. Автор не несёт ответственности за возможные последствия применения советов или рекомендаций, изложенных в материале.
