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MCP Server · 运维云端

lolgpt MCP

基于AI的英雄联盟召唤师分析和模拟比赛预测工具,提供历史数据驱动的比赛模拟和性能比较。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
Python云端部署Docker

快速开始

作者 / 组织
onepersonunicorn
提供方
onepersonunicorn
运行时
Python

工具数量

1

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

5

仓库热度

收录来源

3 个

MCP World

选型结论

lolgpt MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 1 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

英雄联盟模拟比赛预测器

⚔️ 人工智能驱动的英雄联盟模拟比赛模拟器和召唤者比较工具

此模型上下文协议(MCP)服务器根据过去10场比赛的历史表现数据提供全面的英雄联盟召唤者分析和模拟比赛模拟。

特性

  • 🔍 召唤师分析:获取详细的统计数据,包括KDA、造成的伤害和获胜率
  • ⚔️ 模拟比赛模拟:人工智能驱动的10阶段比赛进程模拟
  • 🌍 多语言支持:提供7种语言版本
  • 📊 性能比较:并排召唤者比较
  • 🎯 比赛预测:基于历史数据的结果预测

支持的语言

  • 英语(EN/English)
  • Korean(韩语)
  • 繁体中文
  • Japanese (日本语)
  • 西班牙语(ESPAÑOL)
  • 孟加拉语( 中文)
  • 旁遮普语( 简体中文)

安装

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • pip包管理器

设置

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/onepersonunicorn/lolgpt.git
   cd lolgpt
  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 设置环境变量 (可选):
   export LOL_API_URL="https://1tier.xyz"
   export LOL_DEFAULT_LANGUAGE="EN"
   export LOL_API_TIMEOUT="30"
  1. 运行服务器:
   python main.py

用法

可用工具

MCP服务器为各种英雄联盟模拟需求提供了6种不同的工具:

league_of_legends_summoner_vs_match

综合比赛模拟的主要工具。

参数:

  • uidA (必填):第一个召唤者的Riot ID
  • tagA (必填):第一个召唤者的标签
  • uidB (必填):第二个召唤者的暴动ID
  • tagB (必填):第二召唤者的标签
  • lang (可选):模拟语言(默认:“EN”)

API调用示例

await league_of_legends_summoner_vs_match(
    uidA="Hide on bush",
    tagA="KR1", 
    uidB="Zeus",
    tagB="KR1",
    lang="EN"
)

示例用法

样本输出

⚔️ **League of Legends Mock Match Simulation**
════════════════════════════════════════════

📊 Summoner A (PlayerOne#KR1) - Last 10 Games Statistics:
• Average Kills: 8.2
• Average Assists: 12.5
• Average Deaths: 4.1
• Average KDA: 5.05
• Average Damage Dealt: 28,450
• Win Rate: 70%

📊 Summoner B (PlayerTwo#NA1) - Last 10 Games Statistics:
• Average Kills: 6.8
• Average Assists: 9.2
• Average Deaths: 5.3
• Average KDA: 3.02
• Average Damage Dealt: 22,100
• Win Rate: 55%

🎯 Mock Match Simulation - Summoner's Rift:
════════════════════════════════════════════

Phase 1: Welcome to the Snowdown Showdown.
Phase 2: Thirty seconds until minions spawn.
Phase 3: Minions have spawned!
Phase 4: First blood! Zeus has been slain.
Phase 5: Hide on bush has slain an enemy!
Phase 6: Hide on bush has destroyed a turret.
Phase 7: Zeus Quadrakill!
Phase 8: Hide on bush is legendary!
Phase 9: Hide on bush has destroyed a inhibitor.
Phase 10: Hide on bush victory!

### Smithery Configuration

The server supports Smithery configuration via `smithery.yaml`:
startCommand:
  type: stdio
  configSchema:
    properties:
      debug:
        type: boolean
        default: false
      apiUrl:
        type: string
        default: "https://1tier.xyz"
      language:
        type: string
        default: "EN"
      timeout:
        type: number
        default: 30

API集成

服务器与1tier.xyz API端点集成,该端点提供:

  • 召唤师统计:最近10场比赛的表现数据
  • 比赛模拟:AI生成的比赛进程
  • 多语言支持:本地化模拟文本
  • 实时数据:当前召唤者性能指标

许可证

该项目根据麻省理工学院许可证获得许可

免责声明

《英雄联盟》模拟比赛仅用于娱乐目的。结果基于历史表现数据,并不保证实际的比赛结果。英雄联盟是Riot Games,股份有限公司的商标。

支持

对于问题和疑问:

  • 在GitHub上创建问题
  • 联系开发团队

致谢

  • 英雄联盟 英雄联盟
  • 1tier.xyz 用于提供API基础设施

______________________________________________________________________

由以下材料制成❤️ 英雄联盟社区

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

游戏分析Python本地部署AI模拟比赛预测性能比较多语言支持

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 3 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

lolgpt MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

lolgpt MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

lolgpt MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

lolgpt MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

lolgpt MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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