Etherscan ouvre son API de données on-chain aux agents d'IA sur plus de 60 chaînes EVM
- Etherscan a lancé une suite « Build with AI » permettant à des agents d'IA d'extraire des données blockchain en direct vérifiées sur plus de 60 réseaux EVM.
- Le serveur MCP expose 20 outils pour les soldes, les transactions, lestracet les prix du gaz, tandis que des fonctionnalités comme Etherscan Flow ettracReview aident les agents tracles fonds et à analyser lestracen utilisant uniquement des données API réelles.
- Cette mise à jour vise à freiner les hallucinations de l'IA concernant les données de portefeuille ou de transaction, et intervient alors que le trafic des bots automatisés a récemment dépassé le trafic web humain.
Etherscan a publié une suite d'outils permettant aux agents d'IA et aux assistants de programmation d'extraire des données blockchain en direct directement depuis l'API de l'explorateur.
Cette nouvelle version s'adresse aux développeurs qui créent des agents nécessitant des données vérifiées sur la blockchain, couvrant plus de 60 réseaux compatibles EVM. L'entreprise a annoncé le lancement de « Build with AI » dans une publication sur X le 31 août 2026.
Ce qu'Etherscan a réellement expédié
Cette version propose trois méthodes d'accès aux données d'Etherscan : un serveur MCP (Model Context Protocol), une interface hébergée accessible en langage naturel par des agents comme Claude et ChatGPT ; un outil en ligne de commande pour les terminaux, les scripts et les pipelines d'intégration continue ; et un ensemble de « compétences » installables pour les agents.
Selon la documentation d'Etherscan, le serveur MCP fonctionne sur un seul point de terminaison, mcp.etherscan.io/mcp, et expose 20 outils.
Ces fonctionnalités couvrent les bases de la lecture d'une chaîne : soldes natifs et de jetons, transactions normales et internes, recherches de transactions et de reçus, détails destrac, prix du gaz et journaux d'événements. Une seule connexion permet d'accéder à tous les réseaux pris en charge.
L'interface de ligne de commande (CLI) suit la structure de l'API, avec des commandes au format etherscan.<module><action> et une sortie JSON par défaut, ainsi que des options de tableau et de CSV pour les personnes qui consultent les résultats.
L'authentification se fait entièrement avec une clé API Etherscan standard, et une clé gratuite fonctionne sur toutes les chaînes prises en charge.
Compétences permettant tracl'argent et de lire lestrac
Le dépôt GitHub public d'Etherscan répertorie quatre compétences installables via une commande npx skills add ou en copiant un dossier dans le répertoire des compétences d'un agent.
Etherscan Flow tracles mouvements de fonds entre adresses et les consigne dans un fichier de suivi. EtherscantracReview explique le fonctionnement d'untracdéployé et vérifié. Un débogueur de transactions reconstitue le déroulement et la raison d'une transaction donnée. Une compétence d'orchestration achemine une tâche vers l'interface appropriée.
D'après le dépôt, l'intérêt principal de ces compétences réside dans le fait que « chaque adresse, montant et hachage de transaction provient d'un appel API réel et n'est jamais inventé ». L'ensemble de la suite est en lecture seule et respecte les quotas et les limites de débit habituels de l'API.
Combattre le problème des hallucinations
La sortie d'Etherscan est perçue comme une solution au problème des hallucinations qui s'était également infiltré dans les outils de crypto-IA.
Les modèles de langage peuvent générer de faux soldes de portefeuille ou de fausses transactions , ce qui peut s'avérer coûteux. Cela se produit généralement lorsqu'ils ne disposent pas des données adéquates, le plus souvent parce qu'ils ne peuvent pas explorer les pages contenant les données recherchées.
Dans sa documentation, Etherscan a également mis en garde les utilisateurs contre le fait de coller leurs clés API sur des plateformes MCP contrefaites ou frauduleuses se faisant passer pour légitimes. L'entreprise a précisé qu'il n'existe qu'un seul serveur MCP officiel et a averti que les annonces sur les plateformes MCP se présentant comme « Etherscan MCP » sont sans lien avec Etherscan.
Conçu pour un internet où les bots sont plus nombreux que les humains
Ainsi, l'utilisation à grande échelle et les activités des agents nécessitent la mise en place de mesures appropriées pour prévenir les défaillances.
Début juin, les agents d'intelligence artificielle ont dépassé les humains en tant que principale source de trafic internet. Cette information a été confirmée par Matthew Prince, PDG de Cloudflare, qui a précisé que cela s'était produit plus tôt qu'il ne l'avait prévu.
Les données de Cloudflare Radar indiquent ensuite que les bots actifs représentent 57,4 % du trafic web contre 42,6 % pour les humains, l'Amérique du Nord étant encore plus déséquilibrée en faveur des bots avec 68,6 %.
Jusqu'à présent, les humains ont repris l'avantage ; cependant, les bots représentent encore plus de 35 % du trafic web au cours des quatre dernières semaines.
Même les éditeurs s'efforcent désormais de faciliter l'accès à leur contenu pour les agents d'IA.
La publication d'Etherscan s'inscrit dans cette même démarche. L'entreprise propose une documentation lisible par machine et une couche de requête conçue pour les logiciels de lecture, et non plus seulement pour les humains.
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FAQ
Qu'a lancé Etherscan ?
Etherscan a lancé sa suite « Build with AI », qui offre aux agents d'IA et aux assistants de codage un accès en lecture seule à ses données on-chain via un serveur Model Context Protocol, un outil en ligne de commande et des compétences d'agent installables sur plus de 60 chaînes EVM.
Où se trouve le serveur officiel Etherscan MCP et comment s'authentifie-t-il ?
Le seul serveur officiel se trouve à l'adresse `mcp.etherscan.io/mcp`, propose 20 outils et s'authentifie avec une clé API Etherscan standard ; la société avertit que toute autre inscription « Etherscan MCP » est non officielle et ne doit pas recevoir votre clé.
Pourquoi est-il important d'ancrer les agents d'IA dans les données Etherscan ?
Cette suite logicielle cible les hallucinations de données, lorsqu'un modèle d'IA fabrique un solde de portefeuille ou une transaction qui n'a jamais eu lieu, en fournissant aux agents des données vérifiées sur la blockchain afin que leurs réponses tracsur des réponses API réelles plutôt que sur des chiffres inventés.
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Hannah Collymore
Hannah est rédactrice et éditrice, forte d'une expérience de près de dix ans dans la rédaction de blogs et la couverture d'événements liés aux cryptomonnaies. Chez Cryptopolitan, elle contribue à la page d'actualités en rédigeant des articles et en analysant les dernières évolutions de la finance décentralisée DeFi, des comptes gérés par les utilisateurs (RWA), de la réglementation des cryptomonnaies, de l'intelligence artificielle (IA) et des technologies de pointe. Elle est diplômée en administration des affaires de l'université Arcadia.
