Chess.com MCP 서버

“Chess.com” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Chess.com MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, Chess.com의 공개 데이터 API와 연동됩니다. 이를 통해 AI 어시스턴트나 개발자 도구에서 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 Chess.com의 공개 플레이어 프로필, 통계, 기보 등에 접근할 수 있습니다. Chess.com 공개 API와 MCP 생태계를 연결함으로써, AI 클라이언트가 체스 데이터를 검색, 분석, 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 주요 활용 예시로는 플레이어 정보 질의, 과거 게임 검색, 플레이어 상태 확인, 클럽 및 타이틀 소지자 정보 조회 등이 있습니다. 본 서버는 손쉬운 통합이 가능하도록 설계되었으며, 인증이 필요 없고(Chess.com 공개 엔드포인트 사용) 컨테이너 기반 배포를 지원하여 개발 환경에서 빠르게 구축할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

문서나 공개 파일에 명시적인 MCP 리소스가 나열되어 있지 않습니다.

도구 목록

• get_player_profile
  Chess.com에서 플레이어의 프로필을 가져옵니다. 이 도구는 개별 사용자의 공개 프로필(레이팅, 계정 정보 등)을 상세히 조회합니다.

MCP 서버 활용 사례

• 플레이어 프로필 조회:
  Chess.com 아이디로 실시간 최신 플레이어 프로필(레이팅, 국적, 상태 등)을 즉시 조회하여, 각종 도구와 어시스턴트가 정확한 체스 플레이어 데이터를 제공할 수 있도록 지원합니다.
• 기보 검색 및 추출:
  특정 사용자가 플레이한 과거 게임을 검색·추출하여 심층 분석, 통계 작성, 코칭 및 훈련을 위한 리플레이 등에 활용할 수 있습니다.
• 플레이어 상태 확인:
  해당 플레이어가 현재 온라인/오프라인인지 즉시 확인할 수 있어, 실시간 서비스나 라이브 체스 기능 구현에 유용합니다.
• 클럽 및 타이틀 플레이어 정보:
  클럽 명단이나 타이틀 보유자 리스트를 조회하여, 이벤트 조직, 리포트 생성, 유명 체스 인물 탐색 등에 도움을 줍니다.
• AI 워크플로우 내 체스 데이터 통합:
  AI 기반 체스 코칭, 기보 리뷰, 플레이어 비교 등 다양한 에이전트의 백엔드 데이터 소스로 활용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

문서나 저장소에 Windsurf용 설치 방법 또는 설정 예시가 제공되지 않았습니다.

Claude

1. Docker 설치 (아직 미설치 시):
   Docker 공식 웹사이트에서 다운로드합니다.
2. Claude Desktop 설정 파일 편집:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
3. 다음 설정 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "chess": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run",
           "--rm",
           "-i",
           "pab1it0/chess-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude의 도구 인터페이스에서 MCP 서버가 정상 등록되었는지 확인하세요.

Cursor

문서나 저장소에 Cursor용 설치 방법 또는 설정 예시가 제공되지 않았습니다.

Cline

문서나 저장소에 Cline용 설치 방법 또는 설정 예시가 제공되지 않았습니다.

API 키 보안

• 참고: Chess.com MCP 서버는 인증이나 API 키가 필요하지 않습니다. Chess.com의 공개 API만을 사용합니다.

플로우 내 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 뒤 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

{
  "chess": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용해 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “chess"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 사용 중인 MCP 서버 URL로 반드시 바꿔주세요.

개요

위 표에서 볼 수 있듯, Chess.com MCP 서버는 Claude 설정 및 최소 1개 도구(get_player_profile)에 대한 명확한 문서를 제공하는 단일 목적 통합 서버입니다. 하지만 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스, Roots나 샘플링 등 더 확장된 MCP 기능은 부족합니다.

의견

Chess.com MCP 서버는 체스 관련 AI 통합에는 직관적이고 유용하지만, 기능 범위나 MCP 확장성은 제한적입니다. 더 많은 도구, 프롬프트 템플릿, 명확한 리소스 정의가 추가된다면 더욱 강력해질 것입니다. 현재 정보와 범위 기준으로, 기능적이지만 기본적인 MCP 서버라 할 수 있습니다.

MCP 점수