OP.GG MCP Serverintegration

Vad gör “OP.GG” MCP Server?

OP.GG MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som möjliggör sömlös integration mellan OP.GG-data och AI-agenter eller plattformar. Genom att exponera OP.GG:s dataendpoints via funktionsanrop tillåter denna server AI-assistenter att komma åt olika speldata, såsom spelarstatistik, topplistor och annan spelrelaterad analys. Den förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att möjliggöra AI-drivna interaktioner med OP.GG:s resurser, vilket gör det enklare att bygga verktyg som kan analysera spelarprestationer, visa livedata eller integrera spelstatistik i andra applikationer. OP.GG MCP Server är idealisk för utvecklare och AI-integratörer som vill berika sina applikationer med realtids- eller historisk OP.GG-data och möjliggör avancerade användningsområden inom spelanalys, automatiserad rapportering och intelligent spelcoachning.

Lista över promptar

Inga promptmallar listas i tillgänglig dokumentation eller filer.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listas i tillgänglig dokumentation eller filer.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg beskrivs i dokumentationen eller i server.py som tillgängliga från den tillhandahållna datan.

Användningsfall för denna MCP Server

• Hämtning av speldata: AI-agenter kan komma åt OP.GG:s omfattande data om spelare, matcher och topplistor för att ge insikter eller bygga dashboards för användare.
• Realtidsanalys: Integrera realtidsstatistik från OP.GG i AI-plattformar för övervakning, prestationsspårning eller streamingoverlays.
• Automatiserad rapportering: Generera automatiserade rapporter om spelarutveckling, rankning eller matchresultat med OP.GG-data via MCP-servern.
• Intelligent coachning: AI-assistenter kan analysera spelarens data från OP.GG för att erbjuda skräddarsydd coachning eller strategiska rekommendationer.
• Community-engagemang: Bygg botar eller verktyg som interagerar med spelcommunityt genom att dela uppdaterad OP.GG-statistik och topplistor.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js och Windsurf är installerade.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till OP.GG MCP Server i din mcpServers-sektion med följande JSON-exempel:

   {
     "mcpServers": {
       "opgg-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera serverloggar eller köra en testfråga.

Exempel på att skydda API-nycklar:

{
  "mcpServers": {
    "opgg-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPGG_API_KEY": "${OPGG_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${OPGG_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installera Node.js och Claude om det behövs.
2. Redigera Claude-konfigurationsfilen.
3. Sätt in OP.GG MCP Server i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "opgg-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Starta om Claude för att ladda den nya MCP-servern.
5. Bekräfta anslutningen genom att fråga OP.GG-data.

Cursor

1. Installera Node.js och Cursor.
2. Öppna Cursor-konfigurationsfilen.
3. Lägg till OP.GG MCP Server i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "opgg-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara ändringar och starta om Cursor.
5. Testa anslutningen genom att komma åt OP.GG-endpoints.

Cline

1. Kontrollera att Node.js och Cline är installerade.
2. Öppna konfigurationsfilen för Cline.
3. Lägg till OP.GG MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "opgg-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opgginc/opgg-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att MCP-servern körs och är tillgänglig.

Så här använder du denna MCP i Flows

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “opgg-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

En LICENSE-fil finns, och repot har en liten men aktiv användarbas (16 stjärnor, 6 forks). Servern är fokuserad på OP.GG-dataintegration men saknar offentlig dokumentation om promptar, resurser eller verktyg.

Baserat på informationen och hur fullständigt de dokumenterade funktionerna är får denna MCP ett måttligt betyg, främst på grund av brist på detaljer kring resurser, promptar och verktyg.

Vår åsikt

OP.GG MCP Server erbjuder en värdefull integrationspunkt för speldata, men bristen på offentlig information om promptmallar, resurser och verktyg begränsar omedelbar användbarhet och utbyggbarhet för utvecklare. Förbättrad dokumentation och mer transparenta funktionslistor skulle höja dess betyg.

MCP-betyg