Riot MCP 서버 통합

“Riot” MCP Server란 무엇인가요?

MCP-Riot은 Riot Games API와 연동되는 커뮤니티 기반 Model Context Protocol(MCP) 서버로, AI 어시스턴트가 자연어 쿼리를 통해 League of Legends 데이터를 활용할 수 있게 해줍니다. 이 서버의 주요 기능은 AI 모델과 Riot Games가 제공하는 방대한 데이터셋을 연결하여, 플레이어 정보, 랭크 통계, 챔피언 숙련도, 최근 매치 요약을 손쉽게 조회할 수 있도록 하는 것입니다. MCP 인터페이스로 이러한 엔드포인트를 노출함으로써, Riot MCP Server를 활용하는 개발자는 League of Legends 데이터를 자유롭게 다루는 AI 기반 툴, 봇, 워크플로우를 손쉽게 구축할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 게임플레이 질문에 답변하거나, 플레이어 성과를 분석하거나, 게임 관련 질의를 자동화하는 새로운 애플리케이션을 만들 수 있습니다—모두 Riot Games API를 표준화되고 확장 가능한 방식으로 활용함으로써 가능합니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 파일이나 문서에서 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

저장소 파일이나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 상세히 안내되지 않았습니다.

도구 목록

가시적인 파일 혹은 문서에 도구(server.py 또는 별도 정의)가 나와 있지 않습니다.

MCP Server 활용 사례

• 플레이어 정보 조회: AI 어시스턴트가 소환사 이름, 프로필 아이콘, 레벨 등 League of Legends 플레이어의 상세 데이터를 조회할 수 있어, 개발자는 플레이어 프로필을 보여주는 봇이나 대시보드를 구축할 수 있습니다.
• 랭크 통계 접근: 플레이어의 최신 랭크 통계를 조회하여, 성과 트렌드, 랭크 상승/하락, 경쟁 순위 등을 분석할 수 있습니다.
• 챔피언 숙련도 분석: 특정 챔피언에 대한 플레이어의 숙련도 정보를 얻어, 코칭 도구, 챔피언 추천 엔진, 게임플레이 리뷰 어시스턴트 등에 활용할 수 있습니다.
• 최근 매치 요약: 사용자의 최신 매치 기록을 요약/분석하여, 유저나 팀이 게임 내역을 복기하고 향후 전략을 세울 수 있도록 돕습니다.
• AI 챗봇 통합: Discord, Slack 등 플랫폼의 챗봇에 MCP-Riot 서버를 연동하여, 자연어로 League of Legends 통계 및 기록 질의에 답변하도록 할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있고 Windsurf 환경이 준비되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 다음 JSON 코드를 추가하여 Riot MCP Server를 등록하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf에서 MCP 서버 연결이 정상인지 확인하세요.

API 키 보안 설정(예시)

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있고 Claude가 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.
2. Claude 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 아래를 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude에서 MCP 서버 연결이 정상인지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있고 Cursor가 준비되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 편집하세요.
3. mcpServers에 아래를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor에서 MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Cline

1. Node.js 설치 및 Cline 환경 구성이 완료되었는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers에 아래를 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Riot MCP Server가 올바르게 작동하는지 확인하세요.

참고: Riot Games API 키는 Windsurf 예시처럼 항상 환경 변수로 안전하게 관리하세요.

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 서버를 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로서 사용할 수 있습니다. “riot-mcp” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경해야 합니다.

개요

의견

MCP-Riot 서버는 Riot Games API와 AI 워크플로우를 명확하게 연동하며, 오픈 라이선스를 채택하고 있습니다. 다만 문서와 코드베이스에는 명확한 프롬프트, 리소스, 도구 정의가 부족합니다. 설치 가이드는 주요 플랫폼 기준으로 간결하게 잘 안내되어 있습니다. 프로젝트는 실용적이고 League of Legends AI 응용에 유망하지만, MCP 리소스/도구 설명이 보강된다면 더 우수한 개발 경험을 제공할 수 있습니다.

위 표들을 바탕으로 이 MCP 서버의 완성도 및 개발자 친화도를 10점 만점에 4점으로 평가합니다.

MCP 점수