빠른 선택
주요 요구사항에 따라 경로를 선택하세요:| 하고 싶은 것… | 추천 경로 |
|---|---|
| 토큰 가격과 거래 데이터 가져오기 | 데이터 사용자 |
| 온체인 데이터에 유연한 분석 쿼리 실행 | GraphQL 분석가 |
| 거래 리스크 탐지 및 주소 분석 | 컴플라이언스 사용자 |
| AI로 온체인 데이터 조회 | AI 빌더 |
| CLI로 스크립트, CI/CD 또는 AI 에이전트 워크플로우 사용 | AI 에이전트 개발자 |
데이터 사용자
사용 사례
디스플레이, 분석 또는 거래 결정을 위해 온체인 데이터를 얻어야 하는 개발자. 대표 시나리오:- dApp에서 실시간 토큰 가격 표시
- 시장 대시보드 또는 데이터 분석 도구 구축
- 특정 지갑의 포지션 변화 모니터링
- 시장 데이터를 가져오는 트레이딩 봇 개발
- DeFi 애플리케이션 개발자
- 시장 데이터 표시 플랫폼
- 온체인 데이터 분석가
- 트레이딩 봇 개발자
추천 경로
데이터 모델 이해
데이터 개념을 읽고 ChainStream의 데이터 구조를 이해하세요
토큰 API 호출
토큰 API 레퍼런스를 참고하여 가격과 토큰 정보를 가져오세요
실습: 가격 알림
가격 알림 봇 튜토리얼을 따라 완전한 애플리케이션을 구축하세요
핵심 기능
다음 기능을 사용하게 됩니다:- 실시간 가격 데이터 (WebSocket 푸시)
- 멀티체인 토큰 정보 조회
- 거래 및 포지션 데이터
- 스마트 머니 지갑 추적
예상 시간: 추천 경로를 완료하는 데 약 1-2시간 소요됩니다
GraphQL 분석가
사용 사례
집계 기능이 있는 온체인 OLAP 데이터에 유연하고 선언적인 쿼리가 필요한 개발자 및 분석가. 대표 시나리오:- 여러 체인의 DEX 거래 패턴 분석
- 집계된 온체인 메트릭으로 커스텀 대시보드 구축
- 토큰 홀더 분포 및 지갑 PnL 조회
- 거래, 전송, 풀에 대한 임시 분석 쿼리 수행
- 온체인 데이터 분석가
- 퀀트 리서처
- 대시보드 및 분석 도구 빌더
- DeFi 프로토콜 팀
추천 경로
GraphQL API 이해
GraphQL 개요를 읽고 OLAP 분석 API를 이해하세요
첫 번째 쿼리 실행
GraphQL IDE를 사용하여 첫 번째 쿼리 가이드를 따라하세요
데이터 큐브 탐색
거래, 전송, 잔액 등을 포괄하는 12개 데이터 큐브에 대해 알아보세요
쿼리 예제 시도
DEX 거래 예제 및 기타 쿼리 예제를 둘러보세요
핵심 기능
다음 기능을 사용하게 됩니다:- 모든 온체인 데이터 조회를 위한 단일 GraphQL 엔드포인트
- DEX 거래, 전송, 잔액, 풀, OHLC, 토큰 메트릭을 포괄하는 12개 데이터 큐브
- 내장 집계 (count, sum, avg, min, max, uniq)
- 유연한 필터링, 정렬, 페이지네이션
- 템플릿과 코드 내보내기를 지원하는 브라우저 기반 GraphQL IDE
예상 시간: 추천 경로를 완료하는 데 약 1-2시간 소요됩니다
컴플라이언스 사용자
사용 사례
거래 리스크 평가 또는 주소 보안 분석이 필요한 팀. 대표 시나리오:- 사용자 입금이 고위험 주소에서 왔는지 탐지
- 지갑 주소의 과거 행동 분석
- 거래 리스크 평가 보고서 생성
- 비즈니스 시스템에 리스크 제어 플로우 통합
- 거래소 컴플라이언스 팀
- 지갑 보안 팀
- 리스크 제어 시스템 개발자
추천 경로
KYT/KYA 이해
보안 컴플라이언스 개요를 읽고 리스크 제어 기능을 이해하세요
리스크 평가 API 호출
KYT API 레퍼런스를 참고하여 거래 리스크 평가 인터페이스를 이해하세요
실습: 입금 리스크 제어
입금 리스크 제어 통합 튜토리얼을 따라 전체 플로우를 구현하세요
핵심 기능
다음 기능을 사용하게 됩니다:- KYT 거래 리스크 평가 (리스크 점수 및 라벨 반환)
- KYA 주소 프로파일링 (주소 유형, 과거 행동)
- 리스크 라벨 시스템 (구성 가능한 리스크 규칙)
예상 시간: 추천 경로를 완료하는 데 약 2-3시간 소요됩니다
AI 빌더
사용 사례
AI 에이전트가 온체인 데이터를 조회하고 이해하기를 원하는 개발자. 대표 시나리오:- Claude/GPT가 온체인 데이터 질문에 답할 수 있도록 하기
- 암호화폐 시장을 이해하는 AI 어시스턴트 구축
- AI 워크플로우에 온체인 데이터 쿼리 통합
- AI 에이전트 개발자
- 자동화 거래 시스템 개발자
- LLM 애플리케이션 개발자
- MCP 통합 개발자
추천 경로
AI 기능 이해
AI 인프라 개요를 읽고 MCP 프로토콜을 이해하세요
MCP 서버 설정
MCP 설정 가이드를 따라 통합을 완료하세요
실습: AI 어시스턴트
AI 트레이딩 어시스턴트 튜토리얼을 따라 완전한 애플리케이션을 구축하세요
핵심 기능
다음 기능을 사용하게 됩니다:- MCP 서버 통합 (Claude Desktop 및 기타 클라이언트 지원)
- AI 친화적 도구 세트 (구조화된 출력)
- 자연어 쿼리 (예: “최근 24시간 ETH 가격 조회”)
예상 시간: 추천 경로를 완료하는 데 약 1-2시간 소요됩니다
AI 에이전트 개발자
사용 사례
CLI 또는 Agent Skills를 통해 데이터 접근과 DeFi 실행이 모두 필요한 AI 에이전트를 구축하는 개발자. 대표 시나리오:- 온체인 데이터를 조회하고 거래를 실행하는 AI 에이전트 구축
- 토큰 리서치 및 포트폴리오 관리 자동화
- CI/CD 파이프라인에 ChainStream 통합
- Cursor, Claude Code 또는 Codex에서 Agent Skills 사용
- AI 에이전트 개발자
- 온체인 워크플로우를 자동화하는 DevOps 엔지니어
- Cursor / Claude Code 파워 유저
추천 경로
CLI 설치
CLI 개요를 읽고
npx @chainstream-io/cli login을 실행하세요Agent Skills 설치
사용 플랫폼에 맞는 Skills 설치 가이드를 따르세요
데이터 쿼리 탐색
토큰 리서치 및 지갑 분석을 위한 chainstream-data skill을 학습하세요
DeFi 실행 (선택사항)
스왑 및 토큰 생성을 위한 chainstream-defi skill을 학습하세요
핵심 기능
다음 기능을 사용하게 됩니다:- 토큰, 시장, 지갑, DeFi 작업을 위한 CLI 명령어
- 구조화된 AI 워크플로우를 위한 Agent Skills
- 원활한 구독 관리를 위한 x402 자동 결제
- AI 채팅 어시스턴트를 위한 MCP 서버 통합
예상 시간: 추천 경로를 완료하는 데 약 30-60분 소요됩니다
다음 단계
선택한 경로에 따라 해당 문서 모듈로 이동하여 학습을 시작하세요.데이터 사용자
데이터 개념부터 시작
GraphQL 분석가
GraphQL API부터 시작
컴플라이언스 사용자
보안 컴플라이언스부터 시작
AI 빌더
AI 인프라부터 시작
AI 에이전트 개발자
CLI와 Agent Skills부터 시작