Integración del Servidor OP.GG MCP

¿Qué hace el Servidor “OP.GG” MCP?

El Servidor OP.GG MCP es una implementación del Model Context Protocol (MCP) que proporciona una integración fluida entre los datos de OP.GG y agentes o plataformas de IA. Al exponer los endpoints de datos de OP.GG mediante llamadas a funciones, este servidor permite a los asistentes de IA acceder a diversos datos de juegos, como estadísticas de jugadores, tablas de clasificación y otros análisis relacionados con juegos. Mejora los flujos de trabajo de desarrollo al permitir interacciones impulsadas por IA con los recursos de OP.GG, facilitando la creación de herramientas que puedan analizar el rendimiento de los jugadores, mostrar datos en vivo de partidas o integrar estadísticas de juego en otras aplicaciones. El Servidor OP.GG MCP es ideal para desarrolladores e integradores de IA que buscan enriquecer sus aplicaciones con datos de OP.GG en tiempo real o históricos, facilitando casos avanzados en análisis de juegos, informes automatizados y entrenamiento inteligente en juegos.

Lista de Prompts

No se listan plantillas de prompt en la documentación o archivos disponibles.

Lista de Recursos

No se listan recursos explícitos en la documentación o archivos disponibles.

Lista de Herramientas

No se describen herramientas explícitas en la documentación ni en server.py como accesibles desde los datos proporcionados.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Recuperación de Datos de Juego: Los agentes de IA pueden acceder a los datos completos de OP.GG sobre jugadores, partidas y tablas de clasificación para proporcionar información o construir paneles para los usuarios.
• Análisis en Tiempo Real: Integra estadísticas en tiempo real de OP.GG en plataformas de IA para monitorización en vivo, seguimiento de rendimiento o superposiciones en streaming.
• Informes Automatizados: Genera informes automatizados sobre el progreso de los jugadores, clasificaciones o resultados de partidas utilizando los datos de OP.GG accedidos mediante el servidor MCP.
• Entrenamiento Inteligente: Los asistentes de IA pueden analizar los datos de los jugadores de OP.GG para ofrecer consejos de entrenamiento personalizados o recomendaciones estratégicas.
• Compromiso Comunitario: Crea bots o herramientas que interactúen con comunidades de jugadores compartiendo estadísticas y tablas de clasificación actualizadas de OP.GG.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js y Windsurf estén instalados.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade el Servidor OP.GG MCP a tu sección mcpServers con el siguiente fragmento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "opgg-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración comprobando los registros del servidor o ejecutando una consulta de prueba.

Ejemplo para proteger claves API:

{
  "mcpServers": {
    "opgg-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPGG_API_KEY": "${OPGG_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${OPGG_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instala Node.js y Claude si es necesario.
2. Edita el archivo de configuración de Claude.
3. Inserta el Servidor OP.GG MCP en el objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "opgg-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Reinicia Claude para cargar el nuevo servidor MCP.
5. Confirma la conectividad consultando datos de OP.GG.

Cursor

1. Instala Node.js y Cursor.
2. Abre el archivo de configuración de Cursor.
3. Añade el Servidor OP.GG MCP al objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "opgg-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Prueba la conexión accediendo a los endpoints de OP.GG.

Cline

1. Confirma que Node.js y Cline estén instalados.
2. Accede al archivo de configuración de Cline.
3. Añade el Servidor OP.GG MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "opgg-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Asegúrate de que el servidor MCP esté en ejecución y sea accesible.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “opgg-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Hay un archivo LICENSE y el repositorio tiene una base de usuarios pequeña pero activa (16 estrellas, 6 forks). El servidor se centra en la integración de datos de OP.GG pero carece de documentación pública sobre prompts, recursos o herramientas.

Según la información y la completitud de las funciones documentadas, este MCP obtiene una puntuación moderada, principalmente debido a la falta de detalles sobre recursos, prompts y herramientas.

Nuestra opinión

El Servidor OP.GG MCP ofrece un punto de integración valioso para datos de juegos, pero la falta de detalles públicos sobre sus plantillas de prompt, recursos y herramientas limita su usabilidad inmediata y extensibilidad para desarrolladores. Mejoras en la documentación y listados de características más transparentes aumentarían su puntuación.

Puntuación MCP