
Riot MCP Server-integrasjon
Integrer League of Legends-data i AI-arbeidsflytene dine med Riot MCP Server. Få tilgang til spillerstatistikk, rangert ytelse, champion-mestring og kampsammend...
OpenDota MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-serverimplementasjon designet for å gi AI-assistenter sømløs tilgang til Dota 2-data via OpenDota API. Ved å fungere som en bro mellom store språkmodeller (LLMs) og sanntids Dota 2-statistikk, spillerprofiler, kamper og heltinformasjon, muliggjør den AI-drevne arbeidsflyter og verktøy som kan informere, analysere og automatisere ulike Dota 2-relaterte oppgaver. Denne serveren lar AI-klienter hente detaljert kampdata, spore spillerprestasjoner, slå opp lag og helter, og få tilgang til en mengde spillstatistikk, alt gjennom et standardisert grensesnitt. Resultatet er at utviklere og brukere kan bygge avanserte applikasjoner og assistenter som utnytter live Dota 2-data til analyse, coaching, rapportering og fellesskapsengasjement.
Ingen informasjon om prompt-maler ble funnet i depotet.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i depotet.
windsurf.config.json
):{
"mcpServers": {
"opendota": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.opendota_server.server"]
}
}
}
claude_desktop_config.json
:{
"mcpServers": {
"opendota": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.opendota_server.server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"opendota": {
"command": "wsl.exe",
"args": [
"--",
"bash",
"-c",
"cd ~/opendota-mcp-server && source .venv/bin/activate && python src/opendota_server/server.py"
]
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"opendota": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.opendota_server.server"]
}
}
}
mcpServers
-blokken:{
"mcpServers": {
"opendota": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.opendota_server.server"]
}
}
}
.env
eller terminal:OPENDOTA_API_KEY=dinnøkkelher
{
"mcpServers": {
"opendota": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.opendota_server.server"],
"env": {
"OPENDOTA_API_KEY": "dinnøkkelher"
}
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:
{
"opendota": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre "opendota"
til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Overordnet sammendrag i README |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen prompt-maler dokumentert |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressurser dokumentert |
Liste over verktøy | ✅ | Omfattende verktøyliste i README |
Sikring av API-nøkler | ✅ | .env.example og README-instruksjoner |
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering) | ⛔ | Ingen omtale av sampling-støtte |
OpenDota MCP Server er en spesialisert og godt avgrenset MCP-server for Dota 2-statistikk, med et tydelig sett av verktøy og god dokumentasjon for oppsett og API-nøkkelsikkerhet. Den mangler imidlertid prompt-maler, eksplisitte MCP-ressurser og dokumentasjon om sampling eller roots-støtte. Dens nytteverdi for Dota 2-analyse og fellesskapsverktøy er sterk, men bredere MCP-protokollfunksjoner mangler.
Har en LICENSE | ✅ |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 5 |
Antall stjerner | 4 |
OpenDota MCP Server er en Model Context Protocol-server som gir AI-assistenter direkte tilgang til Dota 2-data, inkludert spillerstatistikk, kampdetaljer, heltinformasjon og mer, via OpenDota API.
Den tilbyr verktøy for å hente spillerprofiler, siste kamper, seier/tap-statistikk, heltstatistikk, proffkampdata, lagsinformasjon og mer—som muliggjør dyp analyse og rapportering for Dota 2.
Lagre din OpenDota API-nøkkel som en miljøvariabel (f.eks. OPENDOTA_API_KEY=dinnøkkelher) og referer til den i konfigurasjonsfilen din. Unngå å hardkode API-nøkler i kildekoden.
Typiske bruksområder inkluderer spilleranalyse, kamp-rapportering, sporing av profesjonelle spillere og lag, hero meta-analyse og å drive community-bots eller dashboards med Dota 2-data.
Legg til MCP-serverdetaljene i FlowHunt-arbeidsflytens MCP-konfigurasjon i nødvendig JSON-format. Når den er konfigurert, kan AI-agenten din bruke alle tilgjengelige verktøy fra OpenDota MCP.
Koble FlowHunt eller din AI-assistent til live Dota 2-data for kraftige analyser, rapportering og coaching-arbeidsflyter.
Integrer League of Legends-data i AI-arbeidsflytene dine med Riot MCP Server. Få tilgang til spillerstatistikk, rangert ytelse, champion-mestring og kampsammend...
Datadog MCP Server fungerer som en bro mellom FlowHunt og Datadogs API, og gir AI-drevet tilgang til overvåkingsdata, dashboards, målinger, hendelser og logger ...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...