Intégration du serveur Riot MCP

Que fait le serveur “Riot” MCP ?

MCP-Riot est un serveur Model Context Protocol (MCP) développé par la communauté, qui s’intègre à l’API Riot Games pour fournir des données League of Legends aux assistants IA via des requêtes en langage naturel. Sa fonction première est de faire le lien entre les modèles IA et la riche base de données proposée par Riot Games, permettant aux assistants de récupérer des informations sur les joueurs, des statistiques classées, la maîtrise des champions et les résumés de matchs récents. En exposant ces endpoints via l’interface MCP, le serveur Riot MCP permet aux développeurs de créer des outils, bots ou workflows IA capables d’interagir de façon fluide avec les données League of Legends. Cela ouvre la voie à une nouvelle génération d’applications où l’IA peut répondre à des questions sur le jeu, analyser les performances des joueurs ou automatiser des requêtes liées au jeu—le tout en s’appuyant sur l’API Riot Games de manière standardisée et évolutive.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a été trouvé dans les fichiers du dépôt ou la documentation fournis.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’a été détaillée dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Aucun outil n’a été listé dans les fichiers visibles ou la documentation (ex. : aucun server.py ou définition d’outil fournie).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Récupération d’informations sur les joueurs : Les assistants IA peuvent obtenir des données détaillées sur n’importe quel joueur League of Legends, comme son nom d’invocateur, son icône de profil et son niveau, permettant aux développeurs de créer des bots ou tableaux de bord affichant des profils joueurs.
• Accès aux statistiques classées : Récupérez les statistiques classées à jour des joueurs, permettant d’analyser les tendances de performance, la progression dans les rangs ou le positionnement compétitif dans le temps.
• Analyse de la maîtrise des champions : Obtenez des informations sur la maîtrise d’un joueur avec certains champions, pour alimenter des outils de coaching, des suggestions de champions ou des assistants pour l’analyse des parties.
• Résumés de matchs récents : Résumez et analysez les derniers matchs d’un joueur, aidant les utilisateurs ou équipes à revoir l’historique des parties et à planifier les prochaines séances de jeu.
• Intégration avec des chatbots IA : Améliorez les chatbots sur Discord, Slack ou d’autres plateformes pour répondre à des questions en langage naturel sur les statistiques et l’historique League of Legends, grâce à la connexion au serveur MCP-Riot.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé et que votre environnement Windsurf est prêt.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (généralement windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur Riot MCP en utilisant le snippet JSON suivant dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en contrôlant la connexion au serveur MCP dans Windsurf.

Sécurisation des clés API (exemple)

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

Claude

1. Confirmez que Node.js est installé et que Claude est configuré.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Dans la section mcpServers, ajoutez :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Vérifiez la connectivité du serveur MCP dans Claude.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est installé et que Cursor est prêt.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez ceci sous mcpServers :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne dans Cursor.

Cline

1. Préparez votre environnement avec Node.js et une configuration Cline prête.
2. Ouvrez le fichier de configuration Cline.
3. Insérez ce qui suit dans mcpServers :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur Riot MCP est disponible.

Remarque : Sécurisez toujours votre clé API Riot Games à l’aide de variables d’environnement, comme montré dans l’exemple Windsurf ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, saisissez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme un outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “riot-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP-Riot offre une intégration claire entre l’API Riot Games et les workflows IA, avec une licence ouverte, mais sa documentation et son code source manquent actuellement de définitions explicites de prompts, ressources et outils. Les instructions d’installation sont génériques mais complètes pour les plateformes courantes. Le projet est fonctionnel et prometteur pour les applications IA League of Legends, mais bénéficierait de descriptions plus claires des ressources et outils MCP.

D’après ces deux tableaux, j’attribuerais à ce serveur MCP une note de 4 sur 10 pour sa complétude et sa convivialité développeur.

Score MCP