Intégration du serveur MCP OP.GG

Que fait le serveur MCP “OP.GG” ?

Le serveur MCP OP.GG est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui offre une intégration transparente entre les données OP.GG et les agents IA ou plateformes. En exposant les points d’accès OP.GG via des appels de fonction, ce serveur permet aux assistants IA d’accéder à une grande variété de données de jeu, telles que les statistiques de joueurs, les classements et d’autres analyses liées au jeu. Il améliore les workflows de développement en permettant des interactions pilotées par l’IA avec les ressources OP.GG, facilitant la création d’outils capables d’analyser la performance des joueurs, d’afficher des données de jeu en direct ou d’intégrer des statistiques de jeu dans d’autres applications. Le serveur MCP OP.GG est idéal pour les développeurs et intégrateurs IA souhaitant enrichir leurs applications avec des données OP.GG en temps réel ou historiques, ouvrant la voie à des cas d’usage avancés en analyse de jeu, reporting automatisé et coaching intelligent.

Liste des prompts

Aucun template de prompt n’est listé dans la documentation ou les fichiers disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans la documentation ou les fichiers disponibles.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est décrit dans la documentation ou dans server.py d’après les données fournies.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Récupération de données de jeu : Les agents IA peuvent accéder aux données complètes d’OP.GG sur les joueurs, les matchs et les classements pour fournir des insights ou construire des tableaux de bord pour les utilisateurs.
• Analytique en temps réel : Intégrez les statistiques OP.GG en temps réel dans des plateformes IA pour le suivi live, le monitoring de performance ou les overlays de stream.
• Reporting automatisé : Générez des rapports automatisés sur la progression des joueurs, les classements ou les résultats de matchs à l’aide des données OP.GG accessibles via le serveur MCP.
• Coaching intelligent : Les assistants IA analysent les données des joueurs issues d’OP.GG pour offrir des conseils de coaching personnalisés ou des recommandations stratégiques.
• Engagement communautaire : Créez des bots ou outils qui interagissent avec les communautés gaming en partageant des statistiques et classements OP.GG à jour.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et Windsurf sont installés.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP OP.GG à votre section mcpServers avec l’extrait JSON suivant :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en consultant les logs du serveur ou en lançant une requête test.

Exemple de sécurisation de la clé 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. Installez Node.js et Claude si besoin.
2. Éditez le fichier de configuration Claude.
3. Insérez le serveur MCP OP.GG dans l’objet mcpServers :

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

4. Redémarrez Claude pour charger le nouveau serveur MCP.
5. Confirmez la connectivité en interrogeant les données OP.GG.

Cursor

1. Installez Node.js et Cursor.
2. Ouvrez le fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez le serveur MCP OP.GG à l’objet mcpServers :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Testez la connexion en accédant aux endpoints OP.GG.

Cline

1. Vérifiez que Node.js et Cline sont installés.
2. Accédez au fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez le serveur MCP OP.GG :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Assurez-vous que le serveur MCP fonctionne et est accessible.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “opgg-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Un fichier LICENSE est présent, et le dépôt possède une petite base d’utilisateurs active (16 stars, 6 forks). Le serveur est centré sur l’intégration de données OP.GG mais manque de documentation publique sur les prompts, ressources ou outils.

En fonction des informations et de la complétude des fonctionnalités documentées, ce MCP obtient un score modéré, surtout en raison d’un manque de détails sur les ressources, prompts et outils.

Notre avis

Le serveur MCP OP.GG offre un point d’intégration précieux pour les données de jeu, mais l’absence de détails publics sur ses templates de prompt, ressources et outils limite son utilisation immédiate et son extensibilité pour les développeurs. Une meilleure documentation et des listes de fonctionnalités plus transparentes amélioreraient sa note.

Score MCP