OP.GG MCP 서버 연동

“OP.GG” MCP 서버는 무엇을 하나요?

OP.GG MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구현체로, OP.GG 데이터와 AI 에이전트 또는 플랫폼 간의 원활한 통합을 제공합니다. OP.GG의 데이터 엔드포인트를 함수 호출 방식으로 노출함으로써, AI 어시스턴트가 플레이어 통계, 리더보드, 기타 게임 관련 분석 등 다양한 게임 데이터를 접근할 수 있도록 합니다. 이를 통해 AI 기반의 OP.GG 리소스 상호작용이 가능해져, 플레이어 성과 분석, 실시간 게임 데이터 조회, 타 애플리케이션과의 게임 통계 통합 등 개발 워크플로우를 한층 강화할 수 있습니다. OP.GG MCP 서버는 실시간 또는 과거 OP.GG 데이터를 애플리케이션에 접목하고자 하는 개발자 및 AI 통합자에게 이상적이며, 게임 분석, 자동화 보고서, 지능형 게임 코칭 등 고급 활용 사례를 지원합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 파일에 프롬프트 템플릿이 나와 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 파일에 명시적인 리소스가 나와 있지 않습니다.

도구 목록

문서나 server.py에 접근 가능한 명시적 도구가 기술되어 있지 않습니다.

MCP 서버 활용 예시

• 게임 데이터 조회: AI 에이전트가 OP.GG의 플레이어, 경기, 리더보드에 대한 폭넓은 데이터를 활용해 인사이트를 제공하거나 대시보드를 만들 수 있습니다.
• 실시간 분석: 실시간 OP.GG 통계를 AI 플랫폼에 통합하여 라이브 모니터링, 성과 추적, 스트리밍 오버레이 등에 활용할 수 있습니다.
• 자동화 보고서: MCP 서버를 통해 접근한 OP.GG 데이터를 기반으로 플레이어 진행 상황, 랭킹, 경기 결과에 대한 자동화 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 지능형 코칭: AI 어시스턴트가 OP.GG의 플레이어 데이터를 분석해 맞춤형 코칭 조언이나 전략 추천을 제공할 수 있습니다.
• 커뮤니티 참여: OP.GG의 최신 통계와 리더보드를 공유하는 봇이나 도구를 만들어 게임 커뮤니티와 소통을 강화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 다음 JSON 코드를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버 로그를 확인하거나 테스트 쿼리를 실행해 설정을 검증하세요.

API 키 보안 예시:

{
  "mcpServers": {
    "opgg-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPGG_API_KEY": "${OPGG_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${OPGG_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 필요하다면 Node.js와 Claude를 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 수정하세요.
3. mcpServers 객체에 OP.GG MCP 서버를 삽입하세요:

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

4. Claude를 재시작하여 MCP 서버를 불러오세요.
5. OP.GG 데이터 쿼리로 연결을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 Cursor를 설치하세요.
2. Cursor 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 객체에 OP.GG MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. OP.GG 엔드포인트를 접근해 연결을 테스트하세요.

Cline

1. Node.js와 Cline이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline의 설정 파일에 접근하세요.
3. OP.GG MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 실행 중이며 접근 가능한지 확인하세요.

FlowHunt 워크플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 서버를 통합하려면, 워크플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “opgg-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

LICENSE 파일이 존재하며, 저장소는 소규모이지만 활동적인 사용자 기반(16 stars, 6 forks)을 보유하고 있습니다. 서버는 OP.GG 데이터 통합에 초점을 두고 있으나, 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 공공 문서화는 부족한 상태입니다.

문서화된 기능의 충실도와 정보를 바탕으로, 이 MCP의 평가는 리소스, 프롬프트, 도구에 대한 세부 정보 부족으로 인해 중간 정도로 매겨집니다.

의견

OP.GG MCP 서버는 게임 데이터 통합에 유용한 연결점을 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스, 도구에 대한 공개 정보 부족으로 개발자 입장에서 즉각적인 활용성과 확장성이 제한됩니다. 문서 개선과 기능 목록의 투명성이 향상된다면 점수가 높아질 것입니다.

MCP 평가 점수