Integracja serwera Riot MCP

Czym zajmuje się serwer “Riot” MCP?

MCP-Riot to społecznościowy serwer Model Context Protocol (MCP), który integruje się z API Riot Games, by dostarczać dane League of Legends do asystentów AI za pomocą zapytań w języku naturalnym. Jego główną funkcją jest pośrednictwo między modelami AI a bogatą bazą danych Riot Games, umożliwiając pobieranie informacji o graczach, statystyk rankingowych, mistrzostwa bohaterów oraz podsumowań ostatnich meczów. Udostępniając te endpointy przez interfejs MCP, serwer Riot MCP pozwala deweloperom tworzyć narzędzia, boty czy przepływy AI, które mogą płynnie korzystać z danych League of Legends. Umożliwia to nową klasę aplikacji, gdzie AI odpowiada na pytania dotyczące rozgrywki, analizuje osiągi graczy lub automatyzuje zapytania związane z grą — wszystko to poprzez wykorzystanie API Riot Games w ustandaryzowany i rozwojowy sposób.

Lista Promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w udostępnionych plikach repozytorium ani dokumentacji.

Lista zasobów

Brak jawnie zdefiniowanych zasobów MCP w plikach repozytorium lub dokumentacji.

Lista narzędzi

Nie znaleziono narzędzi w widocznych plikach ani dokumentacji (np. brak server.py lub definicji narzędzi).

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Pobieranie informacji o graczu: Asystenci AI mogą pobierać szczegółowe dane o dowolnym graczu League of Legends, takie jak nazwa przywoływacza, ikona profilu i poziom, co pozwala deweloperom budować boty lub dashboardy prezentujące profile graczy.
• Dostęp do statystyk rankingowych: Pobieraj aktualne statystyki rankingowe graczy, umożliwiając analizę trendów, postępów w randze lub pozycji w rozgrywkach na przestrzeni czasu.
• Analiza mistrzostwa bohaterów: Uzyskaj informacje o mistrzostwie gracza wybranymi bohaterami — przydatne dla narzędzi coachingowych, systemów sugestii bohaterów lub asystentów przeglądających rozgrywki.
• Podsumowania ostatnich meczów: Streszczaj i analizuj najnowsze mecze gracza, pomagając użytkownikom lub zespołom przeglądać historię gier i planować strategie na przyszłość.
• Integracja z chatbotami AI: Rozszerzaj boty na Discordzie, Slacku lub innych platformach o możliwość odpowiadania na pytania o statystyki i historię League of Legends, korzystając z serwera MCP-Riot.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany i środowisko Windsurf jest skonfigurowane.
2. Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny Windsurf (zwykle windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer Riot MCP używając poniższego fragmentu JSON w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając połączenie z serwerem MCP w Windsurf.

Zabezpieczenie kluczy API (przykład)

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

Claude

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany, a Claude jest skonfigurowany.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. W sekcji mcpServers dodaj:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Sprawdź połączenie z serwerem MCP w Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany i Cursor jest gotowy.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj poniższy fragment w mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Potwierdź, że serwer MCP działa w Cursor.

Cline

1. Przygotuj środowisko z Node.js i skonfigurowanym Cline.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Wstaw poniższy fragment do mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj, czy serwer Riot MCP jest dostępny.

Uwaga: Zawsze zabezpieczaj swój klucz API Riot Games poprzez użycie zmiennych środowiskowych, jak pokazano w powyższym przykładzie dla Windsurf.

Jak użyć tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

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

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź dane serwera MCP w takim formacie JSON:

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

Po konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia i uzyska dostęp do wszystkich jego funkcji. Pamiętaj, by “riot-mcp” zastąpić faktyczną nazwą swojego serwera MCP, a URL zamienić na adres swojego serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Serwer MCP-Riot zapewnia przejrzystą integrację API Riot Games z przepływami AI i posiada otwartą licencję, lecz jego dokumentacja i kod nie zawierają obecnie jawnych definicji promptów, zasobów ani narzędzi. Instrukcje instalacji są uniwersalne, ale kompletne dla typowych platform. Projekt jest funkcjonalny i obiecujący dla zastosowań AI w League of Legends, lecz skorzystałby na jaśniejszym opisie MCP zasobów i narzędzi.

Na podstawie obu tabel oceniam ten serwer MCP na 4 na 10 pod względem kompletności i przyjazności dla deweloperów.

MCP Score