Riot MCPサーバー統合

「Riot」MCPサーバーとは？

MCP-Riotは、コミュニティ主導で開発されたModel Context Protocol（MCP）サーバーで、Riot Games APIと統合し、League of Legendsのデータを自然言語クエリを介してAIアシスタントに提供します。その主な役割は、AIモデルとRiot Gamesが提供する豊富なデータセットを橋渡しし、プレイヤー情報、ランク統計、チャンピオンマスタリー、最近のマッチ要約を取得できるようにすることです。これらのエンドポイントをMCPインターフェースで公開することで、開発者はLeague of Legendsデータとシームレスに連携するAIツールやボット、ワークフローを構築できます。これにより、AIがゲームプレイの質問に答えたり、プレイヤーパフォーマンスを分析したり、ゲーム関連のクエリを自動化したりする新たなアプリケーションが実現します。すべて標準化され拡張可能な形でRiot Games APIを活用できます。

プロンプト一覧

提供されたリポジトリファイルやドキュメントには、プロンプトテンプレートが見つかりませんでした。

リソース一覧

リポジトリファイルやドキュメントには、明示的なMCPリソースは記載されていませんでした。

ツール一覧

サーバー.pyやツール定義など、可視ファイルやドキュメントにはツールの記載がありませんでした。

このMCPサーバーのユースケース

• プレイヤー情報の取得： AIアシスタントが任意のLeague of Legendsプレイヤーの詳細データ（サモナーネーム、プロフィールアイコン、レベルなど）を取得し、ボットやダッシュボードでプレイヤープロフィールを表示できます。
• ランク統計へのアクセス： プレイヤーの最新ランク統計を取得し、パフォーマンストレンドやランク推移、競技的な立ち位置の経時分析が可能です。
• チャンピオンマスタリー分析： 特定チャンピオンのマスタリー情報を取得し、コーチングツールやチャンピオン提案エンジン、ゲームプレイレビューアシスタントの基盤になります。
• 最近のマッチ要約： プレイヤーの最新マッチを要約・分析し、ユーザーやチームがゲーム履歴の振り返りや今後の戦略立案に活用できます。
• AIチャットボットとの統合： DiscordやSlackなどのチャットボットにMCP-Riotサーバーを連携させ、League of Legendsの統計や履歴に関する自然言語クエリへ回答機能を強化します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされ、Windsurf環境がセットアップされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（通常はwindsurf.config.json）を探します。
3. mcpServersセクションに下記のJSONスニペットを追加してRiot MCPサーバーを登録します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. WindsurfでMCPサーバー接続を確認してください。

APIキーのセキュリティ保護（例）

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

Claude

1. Node.jsがインストールされ、Claudeがセットアップされていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションに次を追加します:

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

4. 変更内容を保存し、Claudeを再起動します。
5. ClaudeでMCPサーバーの接続を確認します。

Cursor

1. Node.jsがセットアップされ、Cursorの準備ができていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. mcpServersの下に次を追加します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. CursorでMCPサーバーが動作しているか確認します。

Cline

1. Node.jsがインストールされ、Clineの設定が済んでいることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersに以下を挿入します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. Riot MCPサーバーが利用可能か確認します。

注: Riot Games APIキーは、上記Windsurfの例のように常に環境変数で安全に管理してください。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

MCPサーバーをFlowHuntのワークフローに統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションにて、次のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力してください。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、そのすべての機能や能力にアクセス可能となります。“riot-mcp"はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

当社の見解

MCP-Riotサーバーは、Riot Games APIとAIワークフローの明確な統合を提供し、オープンライセンスで公開されていますが、現時点では明示的なプロンプト・リソース・ツール定義がドキュメントやコードベースに不足しています。セットアップ手順は主要プラットフォーム向けに汎用的ながらも十分です。League of LegendsのAI活用には実用的かつ将来性も感じられますが、より明快なMCPリソースやツールの説明があればさらに良くなるでしょう。

上記2つのテーブルを踏まえ、このMCPサーバーの完成度および開発者フレンドリー度を10点満点中4点と評価します。

MCPスコア