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Steam 趋势 MCP 兼容 Claude 兼容 Cursor

面向 AI 助手的 Steam 玩家趋势数据 追踪 Steam 上任何游戏的实时在线玩家数量和游戏热度。玩家趋势数据能够揭示哪些游戏正在增长、哪些正在下滑，以及大型发布或更新何时推动数据飙升。

完整文档和在线演示： https://trendsmcp.ai/steam-trends

属于 Trends MCP 的一部分——提供 12+ 数据源实时趋势的 MCP 服务器。 查看主仓库：https://github.com/trendsmcp/trends-mcp

两步快速上手

第 1 步： 在 trendsmcp.ai 免费获取 API 密钥 每日 100 次请求，无需信用卡。

第 2 步： 添加到你的 AI 客户端（替换 YOUR_API_KEY）：

+ 添加到 Cursor（一键安装）

Cursor / Windsurf / Cline   (~/.cursor/mcp.json 或等效文件)

{
  "mcpServers": {
    "trends-mcp": {
      "url": "https://api.trendsmcp.ai/mcp",
      "transport": "http",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

VS Code / GitHub Copilot   (.vscode/mcp.json)

{
  "servers": {
    "trends-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.trendsmcp.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

Claude Desktop   (claude_desktop_config.json) 用户 → 设置 → 开发者 → 编辑配置 —— 在 mcpServers 内添加

{
  "mcpServers": {
    "trends-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://api.trendsmcp.ai/mcp",
        "--header",
        "Authorization:${AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "AUTH_HEADER": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Claude.ai（浏览器）   设置 -> 连接器 -> 添加自定义连接器：

https://api.trendsmcp.ai/mcp

Related MCP server: Steam MCP Server

示例查询

连接后，向 AI 提问：

get_trends(keyword='Counter-Strike 2', source='steam', data_mode='weekly')

可用工具

工具

功能说明

get_trends

获取该数据源中某个关键词的时间序列数据

get_growth

获取 1 周、1 个月、3 个月、6 个月、1 年周期的增长率

get_top_trends

获取该数据源当前的流行趋势

get_ranked_trends

按热度排名获取热门话题

常见问题

Trends MCP 返回哪些 Steam 数据？

返回 Steam 上任何游戏的标准化同时在线玩家数量趋势（0-100 分制）。提供周度时间序列、增长率以及最高玩家数据。对于追踪游戏在发布、更新或促销活动前后的热度变化非常有用。

如何在查询中指定游戏？

使用游戏在 Steam 上显示的名称——例如 'Counter-Strike 2'、'Palworld' 或 'Elden Ring'。MCP 服务器会自动将名称解析为对应的 Steam 应用 ID。

什么是同时在线玩家数？

由 Steam 追踪的同时在游戏中的玩家数量。最高同时在线玩家数（PCU）是衡量游戏人气和实时参与度的标准指标。

对投资或市场研究有何帮助？

游戏工作室、投资者和分析师利用 Steam 玩家趋势来评估一款游戏的商业热度，及早发现爆款游戏，并追踪游戏在时间上的玩家留存情况。

数据能回溯多远？

最多提供 5 年的周度数据，让你能够获取 Steam 上任何游戏的完整发布历史、季节性周期和长期留存趋势。

所有数据源

Trends MCP 一次连接覆盖 12+ 数据源： Google 搜索、YouTube、TikTok、Reddit、亚马逊、维基百科、 新闻情感分析、网站流量、应用下载、Steam、npm 等。

浏览全部：https://trendsmcp.ai/data-sources

也可作为 Python 客户端使用

同一 API 密钥可直接在 Python 中使用 —— 无需 MCP 主机。

pip install steam-trends-mcp
import os
from steam_trends_mcp import TrendsMcpClient, SOURCE

client = TrendsMcpClient(api_key=os.environ["TRENDSMCP_API_KEY"])

series  = client.get_trends(source=SOURCE, keyword="your keyword")
growth  = client.get_growth(source=SOURCE, keyword="your keyword", percent_growth=["1M", "3M", "12M"])
top     = client.get_top_trends(type="Steam", limit=10)

完整 Python 文档：trendsmcp.ai/docs

许可证

MIT © Trends MCP

This server cannot be installed

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/trendsmcp-ai/steam-trends-mcp'

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