wuwa-mcp
This server provides Model Context Protocol (MCP) tools for querying Wuthering Waves (鸣潮) game information and returning Markdown-formatted results.
Get detailed character information, including skills and development/leveling guides, via
get_character_info.Get detailed Echo (声骸) set information via
get_artifact_info.Get character profile/archive information via
get_character_profile.Returns deduplicated, untruncated Markdown optimized for LLM consumption.
Works as an MCP server over STDIO or Streamable HTTP, so it can be used with clients like Claude Desktop, Cherry Studio, and Cline.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@wuwa-mcp Tell me about the character Jiyan and his build."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
鸣潮 MCP Server
一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器,用于获取《鸣潮》游戏的角色与声骸信息,并以 Markdown 格式返回,便于大型语言模型直接消费。
📄 English Documentation | 🇨🇳 中文文档
本仓库是 jacksmith3888/wuwa-mcp-server 的二次修改版, 上游停留在 v2.0.1(MIT 许可),当前版本 v2.2.0,由 颗粒 维护。 改动要点:适配 mcp 2.x、修复攻略子页抓取失败、输出去重、移除长度截断。 完整清单见文末「版本改动」。
功能特点
角色信息查询:获取角色详情,含技能、养成攻略
声骸信息查询:获取声骸套装的详细信息
角色档案查询:获取角色档案信息
LLM 友好输出:结果格式为大型语言模型优化,内容去重且不截断
双传输模式:支持 STDIO 与 Streamable HTTP
Related MCP server: WuWa MCP Server
环境要求
Python ≥ 3.12
uv(包管理与运行)
安装
从 PyPI 安装(推荐)
# 装进你的项目
uv add wuwa-mcp
# 或者不安装,直接运行
uvx wuwa-mcp从 GitHub 安装
uv add "git+https://github.com/wzkzd666/wuwa-mcp-server"
# 锁定到某个版本
uv add "git+https://github.com/wzkzd666/wuwa-mcp-server@v2.2.0"从本地源码安装(开发用)
# 以路径依赖装进你的项目
uv add /path/to/wuwa-mcp-server
# 安装到本仓库自身环境
cd /path/to/wuwa-mcp-server
uv sync
# 或先构建再安装产物
uv build
uv pip install dist/*.whl⚠️ 不要安装
wuwa-mcp-server—— PyPI 上那个是上游 v2.0.1,不含 mcp 2.x 适配与去重 / 缓存修复,在 mcp 2.x 环境下启动即崩。 本项目发布的包名是wuwa-mcp,import 名与包名一致为wuwa_mcp(import wuwa_mcp)。 唯一的控制台命令也是wuwa-mcp。
命名对照
用途 | 名称 |
PyPI 分发包名 |
|
import 名 |
|
控制台命令 |
|
MCP 服务器名 |
|
使用方法
任何支持 MCP 的客户端(Claude Desktop、Cherry Studio、Cline 等)都可用同一份配置接入。
从 PyPI 安装后,最简配置:
{
"mcpServers": {
"wuwa-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["wuwa-mcp"]
}
}
}从本地源码或路径运行时:
{
"mcpServers": {
"wuwa-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/path/to/wuwa-mcp-server", "run", "wuwa-mcp"]
}
}
}与 Claude Desktop 一起运行
创建或编辑配置文件:
macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
填入上面的
mcpServers配置,然后重启客户端
与 Cherry Studio 一起运行
设置 → MCP 服务器 → 添加,填入上面的
mcpServers配置
可用工具
1. 角色信息工具
async def get_character_info(character_name: str) -> str在库街区上查询角色详细信息(含技能、养成攻略)并以 Markdown 格式返回。
参数:
character_name: 要查询的角色的中文名称
返回: 包含角色信息的 Markdown 字符串(完整原文,仅去重、不截断),或者在找不到角色或获取数据失败时返回错误消息。
2. 声骸信息工具
async def get_artifact_info(artifact_name: str) -> str在库街区上查询声骸详细信息并以 Markdown 格式返回。
参数:
artifact_name: 要查询的声骸套装的中文名称
返回: 包含声骸信息的 Markdown 字符串,或者在找不到声骸或获取数据失败时返回错误消息。
3. 角色档案工具
async def get_character_profile(character_name: str) -> str在库街区上查询角色档案信息并以 Markdown 格式返回。
参数:
character_name: 要查询的角色的中文名称
返回: 包含角色档案信息的 Markdown 字符串,或者在找不到角色或获取数据失败时返回错误消息。
开发和测试
本地运行
# STDIO 模式(默认)
uv run python -m wuwa_mcp.server
# HTTP 模式
TRANSPORT=http uv run python -m wuwa_mcp.server代码质量
项目使用 ruff 进行代码格式化和静态分析。
# 安装开发依赖
uv sync --extra dev
# 格式化所有 Python 代码
uv run ruff format .
# 检查代码问题
uv run ruff check .
# 自动修复可修复的问题
uv run ruff check --fix .Ruff 配置:行长度 120 字符,目标 Python 3.12,启用 pycodestyle / pyflakes / isort / 命名约定 / pyupgrade / bugbear / 代码简化等规则,强制单行导入。
Docker 部署
# 构建镜像
docker build -t wuwa-mcp .
# 运行容器(HTTP 模式,监听 8081)
docker run -p 8081:8081 wuwa-mcp
# 运行容器(STDIO 模式)
docker run -e TRANSPORT=stdio wuwa-mcp详细功能
结果处理
清理并格式化库街区数据
为 LLM 消费优化格式
支持并行处理提高性能
异步操作避免阻塞
传输模式
STDIO 传输:适用于本地客户端,如 Claude Desktop
Streamable HTTP 传输:适用于云端部署和远程访问
通过环境变量
TRANSPORT自动切换模式
贡献
本 fork 由 颗粒 维护(原作者 jacksmith3888)。改动以「能跑通 + 数据完整」为目标,未做大规模重构。
欢迎提出问题和拉取请求。一些可改进的方向:
增加对更多《鸣潮》游戏内容的支持
增强内容解析选项
增加对频繁访问内容的缓存层
支持更多语言的本地化
许可证
本项目采用 MIT 许可证,原始版权归 jacksmith3888 所有。
本地修改部分(v2.2.0,维护者:颗粒)同样遵循 MIT 许可证。
版本改动(维护者:颗粒)
v2.2.0
🔤 统一命名:import 包目录
wuwa_mcp_server→wuwa_mcp,与分发包名wuwa-mcp完全一致(PEP 503 归一化),不再需要[tool.uv.build-backend] module-name特殊声明。控制台命令也只保留wuwa-mcp一个,移除wuwa-mcp-server别名。这是一处破坏性变更:原import wuwa_mcp_server需改为import wuwa_mcp,原wuwa-mcp-server命令需改为wuwa-mcp🐛 修复循环导入:
core/__init__.py顶层from .container import ...与services反向依赖core构成环,导致「先 importservices.character_service」直接ImportError(必须先 importcore才能用)。改为 PEP 562 模块级__getattr__惰性导出DIContainer/get_container/reset_container,对外 API 不变🧹 删除死代码 542 行:经 AST 可达性分析 + 全项目引用计数双重确认,移除 26 个零引用符号——13 个重复的工厂函数(
create_*,container已直接构造)、3 个 legacy 兼容壳(LegacyMarkdownConverter、ContentParser、CharacterDevelopmentStrategy)、6 个未被引用的 protocol / ABC、2 个未用异常类、2 个未用 value object(含级联孤立的ModuleData)🧹 裁剪冗余再导出:
builders/domain/infrastructure/infrastructure.api/parsers/services六个__init__.py的急切再导出无人消费,精简为仅保留 docstring,降低耦合与导入开销🩹 修复版本漂移:
__init__.py的__version__原硬编码2.0.1(与pyproject.toml不符),改为从importlib.metadata读取,杜绝再次漂移🩹 修复潜在
F821:artifact_service/character_service中"MarkdownService"前向引用从未导入,补TYPE_CHECKING导入✅ 质量:全项目
ruff check --select F通过;34 个模块独立进程导入测试 0 个ImportError
v2.1.0(本仓库 fork)
相对上游 v2.0.1 的改动:
🔌 适配 mcp 2.x:
FastMCP→MCPServer,修复原版在 mcp 2.x 下启动即崩的ImportError🩹 修复攻略子页抓取偶发失败:根因是
HTTP client not initialized(原_fetch_strategy_content裸用api_client未进 async context)⚡ 新增 API 响应 TTL 缓存(600s),减少库街区实时请求
♻️ 输出去重:修复「整页渲染两遍」,并移除长度截断,改为始终返回完整原文
📊 表格与标题质量修复:行名缺失、首列空白、blob URL 泄漏、重复表 / 残缺表清理、空标题、数字型 tab 补
Lv.前缀、全角 % 归一🧹 清理:移除 Smithery 硬依赖,
get_character_info不再有full参数
文件 | 改动 |
|
|
| 新增托管方法 |
|
|
| 新增 |
| 新增模块级 |
| 表格行名修复、首列空白修复、blob URL 泄漏修复、重复表与残缺表清理 |
| 空标题清理、数字型 tab 标题补 |
|
|
v2.0.1(上游 jacksmith3888)
🏗️ 架构重构:采用领域驱动设计(DDD)架构,清晰的分层结构
🔧 代码质量:集成 ruff 代码格式化和静态分析工具
📝 现代化语法:使用 Python 3.12+ 现代类型注解(dict/list 替代 Dict/List)
🧹 代码清理:移除旧有代码,统一代码风格和质量标准
✅ 支持 Streamable HTTP 传输
🔄 向后兼容:同时支持传统的 STDIO 和新的 HTTP 传输模式
🌐 云端部署就绪:适配 VPS、Google Cloud Run、AWS Lambda 等云环境
📦 依赖注入:使用依赖注入容器管理服务实例
🐳 Docker 优化:使用 uv 的多阶段构建,提升构建速度并减小镜像体积
Available Tools
3 toolsget_artifact_infoB
获取库街区上的声骸详细信息并以 Markdown 格式返回。
参数:
artifact_name: 要查询的声骸套装的中文名称。
返回:
包含声骸信息的 Markdown 字符串,
或者在找不到声骸或获取数据失败时返回错误消息。
Inputs: artifact_name (required). Returns: result
get_character_infoA
获取库街区上的角色详细信息包括角色技能,养成攻略等,并以 Markdown 格式返回。
参数:
character_name: 要查询的角色的中文名称。
返回:
包含角色信息的 Markdown 字符串(完整内容,只做去重、不截断),
或者在找不到角色或获取数据失败时返回错误消息。
Inputs: character_name (required). Returns: result
get_character_profileB
获取库街区上的角色档案信息并以 Markdown 格式返回。
参数:
character_name: 要查询的角色的中文名称。
返回:
包含角色档案信息的 Markdown 字符串,
或者在找不到角色或获取数据失败时返回错误消息。
Inputs: character_name (required). Returns: result
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 3 tools
get_character_info and get_character_profile both fetch character data by name, and the distinction (skills/guides vs profile/archive) is not immediately obvious from the names. get_artifact_info is clearly distinct, but the two character tools have overlapping boundaries that could cause misselection.
All three tools follow the same get_<entity>_<type> snake_case pattern (get_artifact_info, get_character_info, get_character_profile). The convention is predictable and easy to parse.
Three retrieval tools is thin for a game data server that likely has many entity types and would benefit from list/search operations. It covers only the most basic lookups, making the surface feel under-scoped.
There is no way to list or search for valid character or artifact names, so agents are stuck unless the user already knows exact Chinese names. Other game data (e.g. weapons) is absent, representing significant gaps for the domain.
Maintenance
Related MCP Connectors
Clean web data for agents: any URL to Markdown or JSON, plus search, crawls and company brand data.
Web search, URL content extraction to Markdown, site mapping, and recursive web crawler.
YouTube transcripts (chunks, phrase search, most replayed moments), PDFs and web pages as Markdown.
Turn URLs, PDFs and DOCX into clean Markdown for agents, plus prompt-injection scanning
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI assistants to search and access Arknights game data including operator information, enemy intelligence, skills, talents, and attributes through PRTS.wiki integration. Provides fuzzy search functionality for operators and enemies with clean Markdown output.9MIT
- AlicenseBqualityDmaintenanceEnables querying detailed information about characters, echoes, and character profiles from the Wuthering Waves game, returning results in LLM-optimized Markdown format.34MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceArknights PRTS Wiki MCP Server — queries the PRTS Wiki API for full-text search and article extraction, and serves auto-synced operator archives, voice lines, and story/event scripts from game data. Designed for fan-creation AI agents that need accurate lore, character profiles, and in-character dialogue references.916MIT
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables querying the Purupuru universe codex programmatically, including characters, locations, Jani variants, and Wuxing elements, with anti-hallucination validation and fuzzy search.-