Riot MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Riot” MCP Server?

MCP-Riot er en fellesskapsutviklet Model Context Protocol (MCP)-server som integreres med Riot Games API for å gi League of Legends-data til AI-assistenter via naturlige språkspørringer. Hovedfunksjonen er å bygge bro mellom AI-modeller og det omfattende datasettet til Riot Games, slik at assistenter kan hente spillerinformasjon, rangerte statistikker, champion-mestring og sammendrag av nylige kamper. Ved å eksponere disse endepunktene gjennom MCP-grensesnittet gjør Riot MCP Server det mulig for utviklere å lage AI-drevne verktøy, bots eller arbeidsflyter som kan samhandle sømløst med League of Legends-data. Dette legger til rette for en ny klasse applikasjoner der AI kan svare på spillspørsmål, analysere spillerprestasjoner eller automatisere spillrelaterte spørringer—alt ved å bruke Riot Games API på en standardisert og utvidbar måte.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler ble funnet i de oppgitte repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser ble beskrevet i repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Ingen verktøy ble listet opp i de synlige filene eller dokumentasjonen (f.eks. ingen server.py eller verktøydefinisjoner oppgitt).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Henting av spillerinformasjon: AI-assistenter kan hente detaljerte data om enhver League of Legends-spiller, som summonernavn, profilikon og nivå, slik at utviklere kan lage bots eller dashboards som viser spillerprofiler.
• Tilgang til rangerte statistikker: Hent oppdaterte rangerte statistikker for spillere, som muliggjør analyse av ytelsestrender, rangprogresjon eller konkurransestatus over tid.
• Analyse av champion-mestring: Skaff informasjon om en spillers mestring av spesifikke champions, noe som kan brukes til coaching-verktøy, championforslagsmotorer eller assistenter for spillgjennomgang.
• Sammendrag av nylige kamper: Oppsummer og analyser de siste kampene for en spiller, slik at brukere eller lag kan gjennomgå spillhistorikk og legge strategier for fremtidig spill.
• Integrasjon med AI-chatbots: Forbedre chatbots i Discord, Slack eller andre plattformer til å svare på naturlige språkspørringer om League of Legends-statistikk og historie ved å koble til MCP-Riot-serveren.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert og Windsurf-miljøet ditt er satt opp.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (vanligvis windsurf.config.json).
3. Legg til Riot MCP Server ved å bruke følgende JSON-snutt i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet ved å sjekke MCP-servertilkoblingen i Windsurf.

Sikre API-nøkkel (eksempel)

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

Claude

1. Bekreft at Node.js er installert og Claude er konfigurert.
2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil.
3. I mcpServers-seksjonen, legg til:

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

4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
5. Sjekk MCP-servertilkoblingen i Claude.

Cursor

1. Sørg for at Node.js er satt opp og Cursor er klar.
2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til dette under mcpServers:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren kjører i Cursor.

Cline

1. Klargjør miljøet ditt med Node.js og et konfigurert Cline-oppsett.
2. Åpne Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn følgende i mcpServers:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Verifiser at Riot MCP Server er tilgjengelig.

Merk: Sikre alltid Riot Games API-nøkkelen din ved å bruke miljøvariabler som vist i Windsurf-eksemplet over.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

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, sett inn detaljene for MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

{
  "riot-mcp": {
    "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 muligheter. Husk å endre “riot-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

MCP-Riot-serveren gir en tydelig integrasjon mellom Riot Games API og AI-arbeidsflyter, og har åpen lisens, men dokumentasjonen og kodebasen mangler per nå eksplisitte prompt-, ressurs- og verktøydefinisjoner. Installasjonsveiledningen er generell, men komplett for vanlige plattformer. Prosjektet er funksjonelt og lovende for League of Legends-AI-applikasjoner, men vil ha fordel av tydeligere MCP-ressurs- og verktøybeskrivelser.

Basert på de to tabellene, vurderer jeg denne MCP-serveren til 4 av 10 for fullstendighet og utviklervennlighet.

MCP-score