블록체인 애플리케이션을 개발하다 보면 EVM 체인의 데이터를 효율적으로 조회하는 것이 핵심 과제입니다. The Graph는 이 문제를 해결하는 분산형 인덱싱 프로토콜로, 서브그래프를 통해 스마트 컨트랙트의 데이터를 쉽게 검색할 수 있게 합니다. 이번 튜토리얼에서는 HolySheep AI와 The Graph를 결합하여 블록체인 데이터를 인덱싱하고, AI 기반 분석 파이프라인을 구축하는 방법을 단계별로 안내하겠습니다.
The Graph란 무엇인가
The Graph는 이더리움, 폴리곤, 아비트럼 등 EVM 호환 체인의 데이터를 인덱싱하는 프로토콜입니다. SQL처럼 쿼리할 수 있는 GraphQL API를 제공하여, 복잡한 체인 데이터베이스 조회 대신 간단한 쿼리 문법으로 블록, 트랜잭션, 토큰 전송 등을 확인할 수 있습니다.
서브그래프의 구성 요소
서브그래프는 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다. 매니페스트 파일에서는 어떤 컨트랙트를监听할지 정의하고, 매핑 파일에서는 컨트랙트 이벤트를 어떻게 처리할지 지정하며, 스키마에서는 쿼리 가능한 데이터 구조를 정의합니다. 이 세 요소의 상호작용을 이해하면 자신만의 서브그래프를 손쉽게 만들 수 있습니다.
HolySheep AI에서 The Graph 데이터 분석하기
서브그래프로 인덱싱한 데이터를 더 정교하게 분석하고 싶다면, HolySheep AI의 AI 모델을 활용할 수 있습니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek 등 모든 주요 모델을 지원하며, 한국/local 결제 옵션으로 해외 신용카드 없이도 즉시 시작할 수 있습니다. 이제 실제 코드와 함께 The Graph 서브그래프 개발부터 AI 통합까지 전 과정을 실습해보겠습니다.
1단계: 서브그래프 프로젝트 생성
서브그래프를 개발하기 위해서는 로컬 환경에 graph-cli를 설치해야 합니다. Node.js가 시스템에 설치되어 있다면 아래 명령어로 간단히 시작할 수 있습니다. 프로젝트 디렉토리를 생성하고 초기화하는 것부터 시작하겠습니다.
# graph-cli 전역 설치
npm install -g @graphprotocol/graph-cli
새 프로젝트 생성
graph init my-subgraph
대화형 설정 시작
네트워크 선택: mainnet, goerli, polygon 등
로컬 또는 hosted 서비스 선택
스마트 컨트랙트 주소 입력
ABI 파일 경로 지정
2단계: 서브그래프 매니페스트 설정
생성된 프로젝트에서 subgraph.yaml 파일이 매니페스트 역할을 합니다. 이 파일에서 데이터 소스(스마트 컨트랙트),监听할 이벤트, 매핑 함수를 연결합니다. 아래는 ERC-20 토큰 전송 이벤트를 인덱싱하는 매니페스트 예시입니다.
# subgraph.yaml
specVersion: 0.0.5
schema:
file: ./schema.graphql
dataSources:
- kind: ethereum/contract
name: MyToken
network: mainnet
source:
address: "0x1234567890123456789012345678901234567890"
abi: MyToken
mapping:
kind: ethereum/events
apiVersion: 0.0.7
language: wasm/assemblyscript
entities:
- Transfer
- Account
abis:
- name: MyToken
file: ./abis/MyToken.json
eventHandlers:
- event: Transfer(indexed address, indexed address, uint256)
handler: handleTransfer
file: ./src/mappings.ts3단계: 스키마 정의 및 매핑 함수 작성
스키마 파일에서는 쿼리 가능한 데이터 타입을 정의합니다. The Graph는 이 스키마를 기반으로 GraphQL API를 자동 생성합니다. 이후 매핑 파일에서 실제 이벤트 처리 로직을 구현합니다.
# schema.graphql
type Transfer @entity {
id: ID!
from: Account!
to: Account!
amount: BigInt!
blockNumber: BigInt!
blockTimestamp: BigInt!
transactionHash: Bytes!
}
type Account @entity {
id: ID!
balance: BigInt!
transfersIn: [Transfer!]! @derivedFrom(field: "to")
transfersOut: [Transfer!]! @derivedFrom(field: "from")
}
// src/mappings.ts
import { Transfer } from "../generated/MyToken/MyToken"
import { Account } from "../generated/schema"
export function handleTransfer(event: Transfer): void {
// 보내는 계정 처리
let fromAccount = Account.load(event.params.from.toHexString())
if (!fromAccount) {
fromAccount = new Account(event.params.from.toHexString())
fromAccount.balance = BigInt.zero()
}
// 잔액 업데이트
fromAccount.balance = fromAccount.balance.minus(event.params.amount)
fromAccount.save()
// 받는 계정 처리
let toAccount = Account.load(event.params.to.toHexString())
if (!toAccount) {
toAccount = new Account(event.params.to.toHexString())
toAccount.balance = BigInt.zero()
}
toAccount.balance = toAccount.balance.plus(event.params.amount)
toAccount.save()
// 전송 기록 저장
let transfer = new Transfer(event.transaction.hash.toHexString()
.concat("-").concat(event.logIndex.toString()))
transfer.from = fromAccount.id
transfer.to = toAccount.id
transfer.amount = event.params.amount
transfer.blockNumber = event.block.number
transfer.blockTimestamp = event.block.timestamp
transfer.transactionHash = event.transaction.hash
transfer.save()
}4단계: HolySheep AI로 The Graph 데이터 AI 분석하기
이제 HolySheep AI를 사용하여 서브그래프에서 조회한 데이터를 AI 모델로 분석하는 파이프라인을 구축합니다. HolySheep AI의 무료 크레딧으로 GPT-4.1이나 DeepSeek 등 다양한 모델을_experiment 해볼 수 있습니다. 아래 코드는 The Graph API에서 토큰 전송 데이터를 가져와 AI로 분석하는 예시입니다.
# HolySheep AI와 The Graph 통합 예시
import requests
import json
The Graph 서브그래프 엔드포인트
SUBGRAPH_URL = "https://api.thegraph.com/subgraphs/name/your-username/my-subgraph"
GraphQL 쿼리로 토큰 전송 데이터 조회
def fetch_transfer_data():
query = """
{
transfers(first: 100, orderBy: blockTimestamp, orderDirection: desc) {
id
from {
id
balance
}
to {
id
balance
}
amount
blockTimestamp
}
}
"""
response = requests.post(SUBGRAPH_URL, json={"query": query})
return response.json()
HolySheep AI API로 AI 분석 요청
def analyze_with_ai(transfer_data):
HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
HOLYSHEEP_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# DeepSeek V3.2 모델 사용 (MTok당 $0.42로 비용 효율적)
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은 블록체인 데이터 분석 전문가입니다."
},
{
"role": "user",
"content": f"다음 토큰 전송 데이터를 분석해주세요:\n{json.dumps(transfer_data, indent=2)}\n\n반환 패턴, 대형 거래, 의심스러운 활동 등을 파악해주세요."
}
],
"temperature": 0.3
}
response = requests.post(HOLYSHEEP_URL, headers=headers, json=payload)
return response.json()
메인 실행
if __name__ == "__main__":
# The Graph에서 데이터 조회
transfer_data = fetch_transfer_data()
print(f"조회된 전송 기록: {len(transfer_data['data']['transfers'])}건")
# HolySheep AI로 분석
analysis = analyze_with_ai(transfer_data)
print("AI 분석 결과:")
print(analysis['choices'][0]['message']['content'])5단계: 서브그래프 빌드 및 배포
로컬에서 코드가 정상 작동하는지 확인한 후, The Graph에 서브그래프를 배포합니다. hosted service를 사용하거나 자체 노드를 운영할 수 있으며, 배포 후 GraphQL 엔드포인트를 통해 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
# 코드 생성 및 빌드
graph codegen
graph build
The Graph CLI로 인증
graph auth https://api.thegraph.com/deploy/ <YOUR_ACCESS_TOKEN>
배포
graph deploy my-username/my-subgraph
로컬 그래프 노드에 배포 (개발용)
graph create my-subgraph --node http://localhost:8020
graph deploy my-subgraph --ipfs http://localhost:5001 --node http://localhost:8020
배포 완료 후 쿼리 테스트
curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "{ transfers(first: 5) { id amount blockTimestamp } }"}' \
https://api.thegraph.com/subgraphs/name/your-username/my-subgraphHolySheep AI 요금 비교: AI 모델 선택 가이드
The Graph 데이터 분석에 HolySheep AI를 활용할 때, 작업 유형에 따라 적합한 모델을 선택하면 비용을 최적화할 수 있습니다. HolySheep AI는 현재市場에서 가장 경쟁력 있는 가격을 제공하며, 해외 신용카드 없이도 local 결제로 즉시 시작할 수 있습니다.
- DeepSeek V3.2: MTok당 $0.42 — 대량 데이터 분석, 요약, 패턴 파악에 최적
- Gemini 2.5 Flash: MTok당 $2.50 — 빠른 응답 속도와 균형 잡힌 성능
- Claude Sonnet 4.5: MTok당 $15 — 복잡한 분석,推理 tasks에 적합
- GPT-4.1: MTok당 $8 — 범용적으로 우수한 성능
저는 실제로 The Graph로 Uniswap 거래 데이터를 분석할 때 DeepSeek V3.2를 주로 사용합니다. 토큰 시세 변동 패턴 파악과 대형 거래 추적에는 Gemini 2.5 Flash를 활용하며, 복잡한 DeFi 프로토콜 분석이 필요할 때만 Claude Sonnet으로 전환하는 전략을 쓰고 있습니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: 매니페스트의 ABI 파일을 찾을 수 없음
# 오류 메시지
CompileError: Import file not found: ./abis/MyToken.json
해결 방법
1. ABI 파일 복사 확인
ls -la ./abis/
2. 컨트랙트 ABI를 etherscan에서 다운로드
또는 Hardhat/Truffle 프로젝트에서 복사
cp ./artifacts/contracts/MyToken.sol/MyToken.json ./abis/MyToken.json
3. 매니페스트의 abi 경로 확인
subgraph.yaml에서 올바른 경로 지정
abis:
- name: MyToken
file: ./abis/MyToken.json # 상대 경로 확인오류 2: The Graph API 타임아웃 및 rate limit
# 오류 메시지
{"errors":[{"message":"Request timed out"}]}
해결 방법
import time
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
def create_resilient_session():
session = requests.Session()
retry = Retry(total=3, backoff_factor=1, status_forcelist=[500, 502, 503, 504])
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)
return session
사용 예시
session = create_resilient_session()
response = session.post(SUBGRAPH_URL, json={"query": query}, timeout=60)
또는 배치 쿼리로 분할
def paginated_query(entity, batch_size=100, max_records=1000):
results = []
skip = 0
while skip < max_records:
query = f"""
{{
{entity}(first: {batch_size}, skip: {skip}) {{
id
blockTimestamp
}}
}}
"""
response = session.post(SUBGRAPH_URL, json={"query": query}, timeout=60)
data = response.json()['data'][entity]
if not data:
break
results.extend(data)
skip += batch_size
time.sleep(0.5) # rate limit 방지
return results오류 3: HolySheep AI API 키 인증 실패
# 오류 메시지
{"error":{"message":"Invalid API key","type":"invalid_request_error","code":"invalid_api_key"}}
해결 방법
1. API 키 형식 확인 (sk-hs-로 시작)
HOLYSHEEP_KEY = "sk-hs-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
2. 환경 변수로 안전하게 관리
import os
HOLYSHEEP_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not HOLYSHEEP_KEY:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다")
3. base_url 정확히 확인
HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
openai.com 절대 사용 금지
4. 헤더 형식 확인
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_KEY.strip()}", # 공백 제거
"Content-Type": "application/json"
}오류 4: AssemblyScript 매핑 타입 불일치
# 오류 메시지
Error: Entity has attribute type BigInt but expected Int
해결 방법
schema.graphql에서 정확한 타입 사용
type Transfer @entity {
amount: BigInt! # uint256 -> BigInt
blockNumber: BigInt! # uint256 -> BigInt
blockTimestamp: BigInt!
}
매핑 파일에서 타입 변환
import { BigInt } from "@graphprotocol/graph-ts"
export function handleTransfer(event: Transfer): void {
// uint256 -> BigInt 자동 변환
let amount: BigInt = event.params.amount
// 문자열에서 BigInt 생성
let customAmount = BigInt.fromString("1000000000000000000")
// 연산 수행
let doubled = amount.plus(customAmount)
// 비교 연산
if (amount.gt(BigInt.fromI32(1000))) {
// 큰 금액 처리
}
}실전 프로젝트: 토큰 전송 패턴 AI 분석 시스템
이제 지금까지 배운 내용을 종합하여, The Graph 서브그래프에서 토큰 전송 데이터를 수집하고 HolySheep AI로 패턴을 분석하는 완전한 시스템을 구축해보겠습니다. 이 시스템은 whale tracking, anomalous activity detection, market sentiment analysis 기능을 포함합니다.
# complete_pipeline.py
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
class TheGraphToAIAnalyzer:
def __init__(self, subgraph_url, holysheep_key):
self.subgraph_url = subgraph_url
self.holysheep_key = holysheep_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
def fetch_transfers(self, hours=24):
"""최근 24시간 전송 데이터 조회"""
since = int((datetime.now() - timedelta(hours=hours)).timestamp())
query = f"""
{{
transfers(
first: 1000,
where: {{blockTimestamp_gte: "{since}"}},
orderBy: blockTimestamp,
orderDirection: desc
) {{
id
amount
blockTimestamp
transactionHash
from {{ id balance }}
to {{ id balance }}
}}
}}
"""
response = requests.post(self.subgraph_url, json={"query": query})
return response.json().get('data', {}).get('transfers', [])
def analyze_patterns(self, transfers):
"""HolySheep AI로 패턴 분석"""
# 대형 거래 필터링 (1M 이상)
large_transfers = [
t for t in transfers
if int(t['amount']) > 1_000_000
]
# whale 활동 요약
whale_summary = defaultdict(int)
for t in large_transfers:
whale_summary[t['from']['id']] += int(t['amount'])
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은 전문적인 온체인 분석가입니다. 데이터 기반의 객관적 분석을 제공합니다."
},
{
"role": "user",
"content": f"""
토큰 전송 패턴 분석 요청:
총 전송 건수: {len(transfers)}건
대형 거래 (>1M): {len(large_transfers)}건
Whale 활동 요약:
{json.dumps(dict(whale_summary), indent=2)}
분석 항목:
1. 주요 Whale 식별 및 활동 패턴
2. 의심스러운 활동 탐지
3. 시장 심리 지표 (긍정/부정/중립)
4. 투자자 특성화 (장기 홀더/단기 트레이더)
"""
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1000
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.holysheep_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(self.base_url, headers=headers, json=payload)
return response.json()
def run(self):
"""전체 분석 파이프라인 실행"""
print("📊 The Graph에서 데이터 수집 중...")
transfers = self.fetch_transfers(hours=24)
print(f"✅ {len(transfers)}건의 전송 기록 수집 완료")
print("🤖 HolySheep AI로 패턴 분석 중...")
analysis = self.analyze_patterns(transfers)
print("\n📈 AI 분석 결과:")
print(analysis['choices'][0]['message']['content'])
return analysis
실행
analyzer = TheGraphToAIAnalyzer(
subgraph_url="https://api.thegraph.com/subgraphs/name/your-subgraph",
holysheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
analyzer.run()결론
The Graph 서브그래프 개발은 블록체인 데이터 인덱싱의 기본이며, HolySheep AI를 결합하면 수집된 데이터를 지능적으로 분석할 수 있습니다. HolySheep AI는 DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)부터 GPT-4.1 ($8/MTok)까지 다양한 모델을 단일 API 키로 지원하여, 목적에 맞게 비용을 최적화할 수 있습니다.
시작하려면 지금 HolySheep AI에 가입하여 무료 크레딧을 받고, The Graph의 강력한 인덱싱 기능과 AI 분석을 결합한 차세대 블록체인 분석 시스템을 구축해보세요.
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