Riot MCP Server-integration

Vad gör “Riot” MCP Server?

MCP-Riot är en communityutvecklad Model Context Protocol (MCP)-server som integrerar med Riot Games API för att tillhandahålla League of Legends-data till AI-assistenter via naturliga språkfrågor. Dess huvudsakliga funktion är att bygga en bro mellan AI-modeller och det rika datamaterial som Riot Games erbjuder, vilket ger assistenter möjligheten att hämta spelaruppgifter, rankad statistik, mästarpoäng och sammanfattningar av senaste matcher. Genom att exponera dessa slutpunkter via MCP-gränssnittet kan utvecklare skapa AI-drivna verktyg, botar eller arbetsflöden som sömlöst kan interagera med League of Legends-data. Detta möjliggör en ny klass av applikationer där AI kan besvara spelrelaterade frågor, analysera spelarprestationer eller automatisera spelrelaterade frågor—allt genom att använda Riot Games API på ett standardiserat och utbyggbart sätt.

Lista över promptar

Inga promptmallar hittades i de tillhandahållna repository-filerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser redovisades i repository-filerna eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Inga verktyg listades i de synliga filerna eller dokumentationen (t.ex. ingen server.py eller verktygsdefinitioner tillhandahölls).

Användningsområden för denna MCP-server

• Hämta spelaruppgifter: AI-assistenter kan hämta detaljerad information om vilken League of Legends-spelare som helst, såsom deras summonernamn, profilikon och nivå, vilket gör det möjligt för utvecklare att bygga botar eller dashboards som visar spelarprofiler.
• Få tillgång till rankad statistik: Hämta uppdaterad rankad statistik för spelare, vilket möjliggör analys av prestationstrender, rankningsutveckling eller tävlingsstatus över tid.
• Analysera mästarpoäng: Få information om en spelares mästarpoäng med specifika mästare, vilket kan användas för coachningsverktyg, mästareförslag eller spelgranskningsassistenter.
• Sammanfatta senaste matcher: Sammanfatta och analysera de senaste matcherna för en spelare, vilket hjälper användare eller lag att gå igenom matchhistorik och planera för framtida spel.
• Integration med AI-chatbotar: Förbättra chatbotar i Discord, Slack eller andra plattformar för att besvara naturliga språkfrågor om League of Legends-statistik och historia genom att koppla upp mot MCP-Riot-servern.

Så sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js är installerat och att din Windsurf-miljö är konfigurerad.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil (vanligtvis windsurf.config.json).
3. Lägg till Riot MCP Server med följande JSON-snutt i avsnittet mcpServers:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera MCP-serveranslutningen i Windsurf.

Skydda API-nycklar (exempel)

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

Claude

1. Bekräfta att Node.js är installerat och Claude är konfigurerad.
2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
3. I avsnittet mcpServers, lägg till:

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

4. Spara ändringar och starta om Claude.
5. Kontrollera MCP-serveranslutning i Claude.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat och att Cursor är redo.
2. Redigera Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg till detta under mcpServers:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Bekräfta att MCP-servern körs i Cursor.

Cline

1. Förbered din miljö med Node.js och en konfigurerad Cline-installation.
2. Öppna Clines konfigurationsfil.
3. Infoga följande i mcpServers:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att Riot MCP Server är tillgänglig.

Obs: Skydda alltid din Riot Games API-nyckel med miljövariabler, som visas i Windsurf-exemplet ovan.

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

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

Översikt

Vår åsikt

MCP-Riot-servern erbjuder en tydlig integration mellan Riot Games API och AI-arbetsflöden och har öppen licens, men dess dokumentation och kodbas saknar för närvarande explicita prompt-, resurs- och verktygsdefinitioner. Installationsinstruktionerna är generiska men kompletta för vanliga plattformar. Projektet är funktionellt och lovande för League of Legends-AI-applikationer, men skulle dra nytta av tydligare MCP-resurs- och verktygsbeskrivningar.

Baserat på de två tabellerna skulle jag ge denna MCP-server 4 av 10 för fullständighet och utvecklarvänlighet.

MCP-poäng