Integrazione Riot MCP Server

Cosa fa il server “Riot” MCP?

MCP-Riot è un server Model Context Protocol (MCP) sviluppato dalla community che si integra con la Riot Games API per fornire dati di League of Legends agli assistenti AI tramite query in linguaggio naturale. La sua funzione principale è fare da ponte tra i modelli AI e il ricco dataset offerto da Riot Games, consentendo agli assistenti di recuperare informazioni sui giocatori, statistiche in classifica, maestria dei campioni e riepiloghi delle partite recenti. Esponendo questi endpoint tramite l’interfaccia MCP, il Riot MCP Server permette agli sviluppatori di creare strumenti AI, bot o workflow che possono interagire senza problemi con i dati di League of Legends. Questo facilita una nuova classe di applicazioni in cui l’AI può rispondere a domande sul gameplay, analizzare le prestazioni dei giocatori o automatizzare query relative al gioco—il tutto sfruttando la Riot Games API in modo standardizzato ed estendibile.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt trovato nei file della repository o nella documentazione fornita.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è stata dettagliata nei file della repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

Nessuno strumento è stato elencato nei file o nella documentazione visibili (ad es. nessun server.py o definizione di tool fornita).

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Recupero Informazioni Giocatore: Gli assistenti AI possono ottenere dati dettagliati su qualsiasi giocatore di League of Legends, come nome evocatore, icona del profilo e livello, consentendo agli sviluppatori di creare bot o dashboard che mostrano i profili dei giocatori.
• Accesso a Statistiche in Classifica: Recupera statistiche aggiornate in classifica dei giocatori, abilitando l’analisi delle tendenze delle prestazioni, della progressione nei ranghi o della posizione competitiva nel tempo.
• Analisi della Maestria dei Campioni: Ottieni informazioni sulla maestria di un giocatore con specifici campioni, utili per strumenti di coaching, motori di suggerimento dei campioni o assistenti per la revisione delle partite.
• Riepiloghi delle Partite Recenti: Riassumi e analizza le ultime partite di un giocatore, aiutando utenti o team a rivedere lo storico delle partite e a pianificare le prossime strategie.
• Integrazione con Chatbot AI: Potenzia chatbot su Discord, Slack o altre piattaforme per rispondere a query in linguaggio naturale su statistiche e cronologia di League of Legends collegandoli al server MCP-Riot.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato e che l’ambiente Windsurf sia configurato.
2. Individua il file di configurazione di Windsurf (di solito windsurf.config.json).
3. Aggiungi il Riot MCP Server utilizzando il seguente snippet JSON nella sezione mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica l’installazione controllando la connessione MCP server in Windsurf.

Protezione delle API Key (Esempio)

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

Claude

1. Conferma che Node.js sia installato e che Claude sia configurato.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Nella sezione mcpServers, aggiungi:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Controlla la connettività del server MCP in Claude.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia configurato e che Cursor sia pronto.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi questo nella sezione mcpServers:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Conferma che il MCP server sia in esecuzione in Cursor.

Cline

1. Prepara l’ambiente con Node.js e una configurazione Cline.
2. Apri il file di configurazione di Cline.
3. Inserisci quanto segue in mcpServers:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica che il Riot MCP Server sia disponibile.

Nota: Proteggi sempre la tua Riot Games API key utilizzando variabili d’ambiente come mostrato nell’esempio per Windsurf sopra.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo del MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “riot-mcp” con il nome effettivo del tuo MCP server e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

La nostra opinione

Il server MCP-Riot offre un’integrazione chiara tra la Riot Games API e i workflow AI, ed è open source, ma la documentazione e il codice attualmente mancano di definizioni esplicite per prompt, risorse e strumenti. Le istruzioni di configurazione sono generiche ma complete per le piattaforme più comuni. Il progetto è funzionale e promettente per applicazioni AI su League of Legends, ma trarrebbe beneficio da descrizioni più chiare di risorse e strumenti MCP.

In base alle due tabelle, valutiamo questo MCP server con un 4 su 10 per completezza e facilità d’uso per gli sviluppatori.

MCP Score