MCPライオットサーバー
**MCP-Riot は、コミュニティによって開発されたModel Context Protocol (MCP)サーバーであり、Riot Games API と統合して、**自然言語クエリを介して League of Legends データを AI アシスタントに提供します。
このプロジェクトにより、AI モデルはプレーヤー情報、ランク付けされた統計、チャンピオンの習熟度、最近の試合の概要を取得できるようになります。
**免責事項：これはオープンソースプロジェクトであり of Legends®はRiot Games, Inc.の登録商標です。
デモ
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✨ 特徴
🧾 選手概要
「Hide on bushの現在の順位とトップチャンピオンは何ですか？」
プレーヤーに以下を提供します:
レベル
ランク付けされたソロティア
トップチャンピオンマスタリー
最近の試合履歴
🔝トップチャンピオン
「彼はどのチャンピオンが最も得意ですか？」
マスタリーポイントに基づいて上位 N 人のチャンピオンを返します。
🎯 チャンピオンマスタリー
「このプレイヤーはアーリをどれくらい上手に使いこなせるだろうか？」
特定のチャンピオンの詳細なチャンピオンマスタリーデータを返します。
🕹️ 最近の試合
「この召喚者の過去3試合を表示」
使用されたチャンピオン、K/D/A、結果を含む最近の試合を一覧表示します。
📊 試合概要
「指定された試合IDのこの試合を要約する」
KDA、ダメージ、ワード、結果など、プレイヤーの試合統計を返します。
🚀 クイックスタート
1. クローンとインストール
git clone https://github.com/jifrozen0110/mcp-riot.git
cd mcp-riot
# Install dependencies (using uv or pip)
uv sync2. APIキーを取得して環境を設定する
Riot API キーを使用して.envファイルを作成します。
RIOT_API_KEY=your_riot_api_keyキーはhttps://developer.riotgames.com/から取得できます。
3. MCPクライアントを構成する
このサーバーを MCP クライアント (例: Claude for Desktop) に登録します。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を編集します。
{
"mcpServers": {
"amadeus": {
"command": "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER",
"run",
"--env-file",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/.env",
"riot.py"
]
}
}
}
/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/プロジェクト フォルダーへの実際のパスに置き換えます。
私の場合：
{
"mcpServers": {
"amadeus": {
"command": "/Users/jifrozen/.local/bin/uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/jifrozen/mcp-riot/src/",
"run",
"--env-file",
"/Users/jifrozen/mcp-riot/.env",
"server.py"
]
}
}
}
🛠️ ツール
次のツールが MCP クライアントに公開されます。
get_player_summary
レベル、ランク、トップチャンピオン、最近の試合の概要を示します。
get_top_champions_tool
マスタリーポイントによるトップチャンピオンを返します。
get_champion_mastery_tool
特定のチャンピオンのマスタリーの詳細を返します。
get_recent_matches_tool
指定された召喚者の最近の試合を返します。
get_match_summary
指定された試合 ID と puuid の試合パフォーマンス統計を返します。
📚 参考文献
📝 ライセンス
MIT ライセンス © 2025 jifrozen0110
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