Integrace Riot MCP serveru

K čemu slouží “Riot” MCP Server?

MCP-Riot je komunitou vyvíjený Model Context Protocol (MCP) server, který se integruje s Riot Games API a poskytuje data z League of Legends AI asistentům na základě dotazů v přirozeném jazyce. Jeho hlavní funkcí je propojit AI modely s bohatou datovou základnou, kterou Riot Games nabízí, a umožnit asistentům získávat informace o hráčích, hodnocené statistiky, mistrovství šampionů i souhrny posledních zápasů. Zpřístupněním těchto endpointů přes MCP rozhraní umožňuje Riot MCP Server vývojářům vytvářet AI nástroje, boty či workflowy, které mohou s daty z League of Legends jednoduše pracovat. To otevírá dveře nové generaci aplikací, kde AI odpovídá na herní dotazy, analyzuje výkony hráčů nebo automatizuje herní požadavky – to vše díky standardizovanému a rozšiřitelnému využití Riot Games API.

Seznam promptů

V poskytnutých souborech repozitáře ani dokumentaci nebyly nalezeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V souborech repozitáře ani dokumentaci nebyly detailně popsány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupných souborech ani dokumentaci nebyly uvedeny žádné nástroje (např. žádný server.py nebo definice nástrojů).

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Získání informací o hráči: AI asistenti mohou získat detailní data o libovolném hráči League of Legends, například jeho přezdívku, ikonu profilu a úroveň. Vývojáři tak mohou tvořit boty nebo dashboardy zobrazující profily hráčů.
• Přístup k hodnoceným statistikám: Získejte aktuální hodnocené statistiky hráčů – lze je analyzovat pro sledování výkonnostních trendů, postupu v žebříčku nebo porovnávání v čase.
• Analýza mistrovství šampionů: Získání informací o mistrovství hráčů s konkrétními šampiony – využitelné pro koučovací nástroje, doporučovací systémy šampionů nebo asistenty pro analýzu hry.
• Souhrny posledních zápasů: Shrnutí a analýza posledních zápasů hráče pomůže uživatelům nebo týmům rekapitulovat historii her a plánovat strategii do budoucna.
• Integrace s AI chatboty: Chatboti v Discordu, Slacku či jiných platformách mohou odpovídat na dotazy v přirozeném jazyce ohledně statistik a historie League of Legends díky napojení na MCP-Riot server.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a vaše prostředí Windsurf je připraveno.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.config.json).
3. Přidejte Riot MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku v sekci mcpServers:

   {
     "riot-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@riot/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení kontrolou připojení k MCP serveru ve Windsurfu.

Zabezpečení API klíčů (Příklad)

{
  "riot-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@riot/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "RIOT_API_KEY": "${RIOT_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "region": "na1"
    }
  }
}

Claude

1. Potvrďte, že je nainstalován Node.js a Claude je nakonfigurován.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. V sekci mcpServers přidejte:

   {
     "riot-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@riot/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Zkontrolujte připojení MCP serveru v Claude.

Cursor

1. Ujistěte se, že je Node.js nastaven a Cursor připraven.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte toto pod mcpServers:

   {
     "riot-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@riot/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Potvrďte, že MCP server běží v Cursoru.

Cline

1. Připravte si prostředí s Node.js a nakonfigurovaný Cline.
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Vložte následující do mcpServers:

   {
     "riot-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@riot/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte, že je Riot MCP Server dostupný.

Poznámka: Vždy zabezpečte svůj Riot Games API klíč pomocí proměnných prostředí, jak je ukázáno v příkladu pro Windsurf výše.

Jak tento MCP používat uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte do flow komponentu MCP a propoj ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu a otevřete panel konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "riot-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude nyní AI agent moci tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi. Nezapomeňte změnit “riot-mcp” na skutečný název svého MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

MCP-Riot server nabízí jasnou integraci mezi Riot Games API a AI workflowy a má otevřenou licenci, ale jeho dokumentace i kód aktuálně postrádají explicitní definice promptů, zdrojů a nástrojů. Instrukce pro nastavení jsou obecné, ale dostačující pro běžné platformy. Projekt je funkční a slibný pro AI aplikace nad League of Legends, ale pro vývojáře by byl přínosný jasnější popis MCP zdrojů a nástrojů.

Na základě dvou tabulek bych tento MCP server ohodnotil známkou 4 z 10 za úplnost a přívětivost pro vývojáře.

MCP skóre