ChessPal MCP Server

Do czego służy serwer “ChessPal” MCP?

ChessPal MCP Server to wyspecjalizowany serwer Model Context Protocol (MCP), który udostępnia możliwości silnika szachowego Stockfish asystentom AI i klientom. Działając jako most, ChessPal pozwala modelom AI i aplikacjom na programistyczny dostęp do zaawansowanych funkcji szachowych. Umożliwia to takie zadania jak ocena pozycji szachowych, generowanie sugestii ruchów, analiza partii i wiele innych — wszystko przez zunifikowany interfejs MCP. Serwer usprawnia pracę deweloperów, umożliwiając płynną integrację potężnej analizy Stockfish z narzędziami opartymi na AI, botami czy platformami edukacyjnymi, co ułatwia tworzenie aplikacji wymagających szachowej ekspertyzy bez konieczności bezpośredniego zarządzania złożonością silnika.

Lista promptów

Brak informacji o szablonach promptów w repozytorium.

Lista zasobów

W repozytorium nie opisano żadnych zasobów.

Lista narzędzi

• Informacje o konkretnych narzędziach nie są wymienione bezpośrednio w dokumentacji głównej ani w widocznej strukturze kodu. Na podstawie kontekstu serwer udostępnia funkcje silnika szachowego Stockfish przez MCP, ale dokładne nazwy narzędzi lub metody nie są określone.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Analiza partii szachowych
  Zintegruj analizę opartą na Stockfish w aplikacjach szachowych, umożliwiając użytkownikom ocenę ich partii, otrzymywanie sugestii i zrozumienie błędów.
• Szachowe boty AI
  Buduj szachowe boty AI, które mogą grać z użytkownikami lub symulować partie, wykorzystując narzędzia do generowania ruchów i oceny Stockfish.
• Edukacyjne platformy szachowe
  Wspieraj narzędzia do nauki szachów, które zapewniają szczegółową informację zwrotną ruch po ruchu i taktyczne podpowiedzi dzięki możliwościom silnika.
• Automatyczna adnotacja partii
  Generuj partie z adnotacjami, w tym propozycje najlepszych ruchów i wykrywanie błędów, do publikacji lub społeczności szachowych.
• Integracja z procesami LLM
  Wzbogacaj asystentów AI lub chatboty o analizę pozycji szachowych i porady w czasie rzeczywistym dla interaktywnych doświadczeń.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że wymagane komponenty, takie jak Node.js i Docker, są zainstalowane.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj ChessPal MCP Server do obiektu mcpServers za pomocą fragmentu JSON.
4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając połączenie z serwerem MCP.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj wymagane zależności (np. Node.js).
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Wstaw wpis ChessPal MCP Server.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź dostępność serwera MCP w interfejsie.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Cursor

1. Przygotuj środowisko (Node.js, Docker).
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj konfigurację ChessPal MCP Server, jak poniżej.
4. Zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj, czy ChessPal MCP pojawia się na liście serwerów.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Cline

1. Upewnij się, że wszystkie wymagania systemowe (takie jak Node.js) są spełnione.
2. Przejdź do pliku konfiguracyjnego Cline.
3. Zarejestruj ChessPal MCP Server.
4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Przetestuj połączenie, aby upewnić się, że konfiguracja działa poprawnie.

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": []
    }
  }
}

Zabezpieczenie kluczy API

Jeśli serwer wymaga kluczy API lub sekretów, przechowuj je w zmiennych środowiskowych. Przykład:

{
  "mcpServers": {
    "chesspal-mcp": {
      "command": "chesspal-mcp-engine",
      "args": [],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “chesspal-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnej dokumentacji i zawartości repozytorium ChessPal MCP Server wydaje się być funkcjonalnym, jednofunkcyjnym serwerem MCP z jasnymi instrukcjami instalacji, lecz bez szczegółowej dokumentacji o zasobach, promptach i narzędziach. Serwer posiada licencję (GPL-3.0) i jest open source, ale aktywność społeczności jest minimalna. Na podstawie tych tabel oceniam kompletność i dokumentację na 3/10.

Ocena MCP