ChessPal MCP Server

Was macht der “ChessPal” MCP Server?

Der ChessPal MCP Server ist ein spezialisierter Model Context Protocol (MCP) Server, der die Fähigkeiten der Stockfish-Schachengine für KI-Assistenten und Clients verfügbar macht. Als Brücke ermöglicht ChessPal es KI-Modellen und Anwendungen, fortschrittliche Schachfunktionen programmatisch zu nutzen. Dazu gehören Aufgaben wie die Bewertung von Schachstellungen, das Generieren von Zugvorschlägen, die Analyse von Partien und mehr – alles über eine standardisierte MCP-Schnittstelle. Der Server verbessert Entwickler-Workflows, indem er die leistungsstarke Schachanalyse von Stockfish nahtlos in KI-gestützte Tools, Bots oder Lernplattformen integriert und es erleichtert, Anwendungen mit Schachkompetenz zu bauen, ohne die Komplexität der Engine selbst verwalten zu müssen.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen verfügbar.

Liste der Ressourcen

Im Repository werden keine expliziten Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

• Informationen zu spezifischen Tools sind in der Root-Dokumentation oder dem sichtbaren Code nicht direkt gelistet. Nach Kontext stellt der Server Stockfish-Schachfunktionen über MCP bereit, aber genaue Tool-Namen oder Methoden sind nicht angegeben.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Schachspiel-Analyse
  Integrieren Sie Stockfish-basierte Analysen in Schachanwendungen, sodass Nutzer ihre Partien bewerten, Vorschläge erhalten und Fehler verstehen können.
• KI-Schachbots
  Erstellen Sie KI-gestützte Schachbots, die gegen Nutzer spielen oder Spiele simulieren, indem sie die Zugerzeugung und Bewertung von Stockfish nutzen.
• Lernplattformen für Schach
  Unterstützen Sie Schach-Lernwerkzeuge, die mit den Fähigkeiten der Engine Zug-für-Zug-Feedback und taktische Einblicke geben.
• Automatische Spielkommentierung
  Erzeugen Sie kommentierte Schachpartien mit Bestzugvorschlägen und Blunder-Erkennung für Publikationen oder Schach-Communities.
• Integration in LLM-Workflows
  Erweitern Sie KI-Assistenten oder Chatbots um Echtzeit-Schachberatung und Stellungsanalyse für interaktive Erfahrungen.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Voraussetzungen wie Node.js und Docker installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den ChessPal MCP Server mit folgendem JSON-Snippet zu Ihrem mcpServers-Objekt hinzu.
4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie die Verbindung zum MCP-Server testen.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten (z. B. Node.js).
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie den Eintrag für den ChessPal MCP Server ein.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie, dass der MCP-Server in der Oberfläche verfügbar ist.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. Bereiten Sie Ihre Umgebung vor (Node.js, Docker).
2. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie die ChessPal MCP Server-Konfiguration wie unten gezeigt hinzu.
4. Starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie, ob ChessPal MCP in Ihrer Serverliste erscheint.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass alle Systemanforderungen (wie Node.js) erfüllt sind.
2. Gehen Sie zu Ihrer Cline-Konfigurationsdatei.
3. Registrieren Sie den ChessPal MCP Server.
4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Testen Sie die Verbindung, um die korrekte Einrichtung sicherzustellen.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

API-Schlüssel sichern

Wenn der Server API-Schlüssel oder Geheimnisse benötigt, speichern Sie diese als Umgebungsvariablen. Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": [],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration geben Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “chesspal-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL an Ihren eigenen MCP-Server anzupassen.

Übersicht

Zwischen der verfügbaren Dokumentation und dem sichtbaren Repository wirkt der ChessPal MCP Server wie ein funktionaler, zweckgebundener MCP Server mit klarer Einrichtung, aber ohne explizite Dokumentation zu Ressourcen, Prompts und Tools. Er hat eine Lizenz (GPL-3.0) und ist Open Source mit minimaler Community-Aktivität. Basierend auf diesen Tabellen würde ich die Vollständigkeit und Dokumentation mit 3/10 bewerten.

MCP Score