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hongyue0721

LorAI MCP

by hongyue0721
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LorAI MCP

Library of Ruina AI Agent — 让 AI 通过 MCP 协议直接操控《废墟图书馆》。

An MCP (Model Context Protocol) server + in-game C# mod that lets AI agents play Library of Ruina — reading game state, navigating UI, fighting battles, and selecting emotion cards.

架构

┌──────────────┐     MCP (stdio)      ┌──────────────┐     HTTP      ┌──────────────┐
│   AI Agent   │ <──────────────────> │  Python MCP  │ <──────────> │   C# Mod     │
│  (LLM brain) │     tools call       │  (lor_mcp)   │  localhost    │  (LorAIHost) │
└──────────────┘                      └──────────────┘   :17127     └──────────────┘

设计原则：LLM 做决策，工具做执行。

  • AI 读取游戏状态（关卡、血量、手牌、敌人）

  • AI 决定打哪个关卡、选哪张情绪卡

  • 工具负责执行：导航 UI、出牌、选择情绪卡、推进 phase

Related MCP server: Pokemon MCP Server

快速开始

前置条件

依赖

版本

Steam

安装 Library of Ruina (1.1.0.6a13)

Python

3.10+

.NET SDK

4.7.2 兼容（Visual Studio Build Tools 或 .NET SDK）

BaseMod

游戏内 Mod 加载器

Step 1: 安装 MCP Server

pip install lor-mcp-server

Step 2: 配置 MCP（一键自动）

安装后直接运行配置脚本，自动检测并注册到所有已安装的 AI 客户端：

lor-mcp-setup

支持的客户端：

客户端

配置文件位置

kimi-code

~/.kimi-code/mcp.json

Claude Code

.mcp.json（项目目录）

Claude Desktop

claude_desktop_config.json

Cursor

.cursor/mcp.json（项目目录）

Windsurf

mcp_config.json

Cline (VS Code)

cline_mcp_settings.json

lor-mcp-setup 会自动检测哪些客户端已安装，只写入检测到的。也可以手动指定：

  • lor-mcp-setup --client kimi — 只注册到指定客户端

  • lor-mcp-setup --all — 注册到全部已知客户端

  • lor-mcp-setup --list — 查看检测结果

  • lor-mcp-setup --unregister — 取消注册

Step 3: 部署 C# Mod 到游戏

从 GitHub 下载 LorAIHost Release，或自行编译：

git clone https://github.com/hongyue0721/lorAI-mcp.git
cd lorAI-mcp/LorAIHost
# 修改 LorAIHost.csproj 中的 <GameDir> 为你的游戏路径
dotnet build -c Release

部署到游戏目录：

GAME_DIR="/c/Program Files (x86)/Steam/steamapps/common/Library Of Ruina"
mkdir -p "$GAME_DIR/LibraryOfRuina_Data/Mods/LorAIHost/Assemblies"
cp bin/Release/LorAIHost.dll "$GAME_DIR/LibraryOfRuina_Data/Mods/LorAIHost/Assemblies/"
cp StageModInfo.xml "$GAME_DIR/LibraryOfRuina_Data/Mods/LorAIHost/"

启动游戏，在 BaseMod 管理器中启用 LorAIHost，然后重启游戏。

验证

  1. 从 Steam 启动游戏，等待标题画面

  2. 测试 bridge 连接：

curl http://localhost:17127/health
# {"status":"ok","version":"1.0.0"}

  1. 重启你的 AI 客户端，调用 health_check 工具确认 MCP 连通

给 AI Agent 的指令

把下面这段话发给任意支持 MCP 的 AI 客户端（kimi-code / Claude Code / OpenCode / Cursor 等），它会自动完成安装和配置：

帮我安装并配置 Library of Ruina 的 MCP server。执行以下步骤：
1. 运行 pip install lor-mcp-server
2. 运行 lor-mcp-setup（自动注册到你的 MCP 配置）
3. 完成后告诉我需要重启客户端才能生效

项目结构

lorAI-mcp/
├── lor_mcp/                   # Python MCP Server
│   ├── server.py              # FastMCP 入口 + 基础 tools
│   ├── tools.py               # Guided tools（战斗自动化）
│   ├── setup.py               # MCP 一键注册脚本（lor-mcp-setup）
│   ├── config.py              # 配置
│   └── state.py               # 状态模型
├── LorAIHost/                 # C# Mod（HTTP bridge + 状态导出 + 战斗自动化）
│   ├── LorAIHostMod.cs        # ModInitializer 入口
│   ├── HttpServer.cs          # HTTP 服务（端口 17127）
│   ├── StateExporter.cs       # 游戏状态导出
│   ├── ActionHandler.cs       # Action 分发
│   ├── AdvancedActions.cs     # 选书/情绪卡/phase 推进/战斗单位导出
│   ├── BattleActions.cs       # 出牌/确认/结束战斗
│   ├── NavigationActions.cs   # UI 导航
│   ├── StoryActions.cs        # 剧情跳过
│   ├── UtilityActions.cs      # 反射调用/诊断
│   ├── UpdateHook.cs          # 主线程队列
│   ├── ReflectionHelper.cs    # 反射工具库
│   ├── JsonHelper.cs          # JSON 序列化
│   ├── StageModInfo.xml       # Mod 元数据
│   └── LorAIHost.csproj
├── pyproject.toml
└── requirements.txt

MCP 工具一览

读取（Read）

工具

说明

health_check

检查 bridge 是否在线

get_game_state

完整游戏状态（navigation/battle/stages/inventory）

get_battle_units

所有战斗单位详情（HP/骰子/手牌/buff）

get_emotion_candidates

当前可选的情绪卡列表（index/name/state/level）

get_stage_info

指定关卡信息

get_state_layer

获取状态的某一层（navigation/battle 等）

get_static_data_list

列出静态数据文件

get_game_data_item

查询单个游戏数据（卡牌/书籍/敌人）

战斗（Write）

工具

说明

start_battle

启动指定关卡（自动选 HP 最高的书 → 进战斗）

battle_loop

自动打完整场战斗（出牌 + 情绪卡 + 异常恢复）

play_round

手动打一轮（停骰子 → 出牌 → 确认）

select_emotion_card

按索引选情绪卡

导航（Write）

工具

说明

start_game

标题画面点 Continue

navigate

导航 UI 界面（Invitation/Sepiroth 等）

skip_story

跳过剧情

click_battle_result

点击战斗结算

close_battle_scene

关闭战斗场景回主界面

调试（Debug）

工具

说明

list_methods

列出游戏对象的方法（反射）

call_method

调用任意游戏方法（反射）

kill_all_enemy

秒杀全部敌人（测试用）

战斗 Phase 流转

RoundStartPhase_UI         <- 回合开始动画 (SkipRoundStartUI 跳过)
    |
RoundStartPhase_System     <- 速度骰掷骰 (StopSpeedDiceRoll 推进)
    |
SortUnitPhase -> DrawCardPhase -> ApplyEnemyCardPhase  <- 自动
    |
ApplyLibrarianCardPhase    <- 玩家装卡 (playBattleRound: autoPlay + confirm)
    |
ArrangeEquippedCards       <- 卡牌排序 (可能卡住 -> forceAdvancePhase)
    |
ActivateStartBattleEffect -> SetCurrentDiceAction -> CheckFarAreaPlay
    |
MoveUnits -> WaitUnitsArrive -> CheckParrying/CheckOneSideAction
    |
ProcessViewAction          <- 拼点演出 (自动循环)
    |
RoundEndPhase              <- 回合结束 (可能弹情绪卡选择 UI)
    |                         ^ 卡住时调用 getEmotionCandidates + selectEmotionCard
EndBattle / 回到 RoundStartPhase_UI

C# HTTP API

通过 POST http://localhost:17127/action 调用：

基础 Action

Action

参数

说明

navigate

phase

导航 UI 界面

startGame

-

点击标题 Continue

startBattle

-

从 BattleSetting 开始战斗

autoPlay

-

游戏自带自动出牌

playBattleRound

-

autoPlay + confirm 一步到位

confirmCards

-

确认出牌

endBattle

-

结束战斗

closeBattleScene

-

关闭战斗场景

clickBattleResult

-

点击结算画面

skipStory

-

跳过剧情

killAllEnemy

-

秒杀全部敌人

getStageInfo

stageId

获取关卡信息

callMethod

type, method, args

反射调用任意方法

高级 Action

Action

参数

说明

prepareBattle

stageId

自动选 HP 最高的 5 本书 + PrepareBattle

getBattleUnits

-

导出所有战斗单位数据

getEmotionCandidates

-

获取情绪卡候选列表

selectEmotionCard

index

按索引选情绪卡，自动处理 SelectOne

forceAdvancePhase

phase

强制推进卡住的 phase

配置

环境变量：

变量

默认值

说明

LOR_API_BASE_URL

http://localhost:17127

游戏 bridge 地址

LOR_MCP_TOOL_PROFILE

guided

工具集（guided 加载战斗自动化 tools）

已知限制

  • prepareBattle 需要已加载的战斗场景（至少通关一次教程）

  • 游戏运行时 DLL 被锁定，更新 Mod 需先关闭游戏

  • clearCount 在导出的 availableStages 中始终为 0

  • /state 里的 playerUnits/enemyUnits 可能为空，战斗单位详情用 getBattleUnits

  • 情绪卡选择默认用简单启发式（正面优先 > 等级高优先），可由 LLM 覆盖

许可证

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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