MCP Games Public

MCP 游戏服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，通过统一的工具接口，为AI代理提供访问各种经典游戏、Gymnasium环境以及棋盘游戏的途径。

特点/特性

• 33+ MCP 工具 用于游戏互动
• 视觉渲染 - 返回游戏状态为base64编码的PNG图像或SVG
• 多种游戏类型 - 经典控制、棋盘游戏、雅达利游戏
• 统一界面 所有游戏类型间的一致API
• 丰富的游戏状态 - 视觉和文本形式的游戏状态信息

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/itsish/mcp-games-public
cd mcp-games-public

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run the server
python -m src.main

快速入门

对于Claude Desktop

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-games": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.main"],
      "cwd": "/path/to/mcp-games-public"
    }
  }
}

对于MCP检查员

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m src.main

支持的游戏

经典控制（体育馆）

• CartPole-v1（译文：杆球平衡问题-v1） - 在移动的车上平衡一根杆
• MountainCar-v0（山地汽车环境v0版本） - 把车开上陡峭的山路
• FrozenLake-v1（冻结湖-v1） - 在结冰的湖面上穿行，避开冰洞

雅达利游戏（Atari Games）

• 逃脱（或突破） - 经典的打砖块街机游戏

棋盘游戏

• 井字棋 - 经典的3x3网格游戏
• 国际象棋 - 完整的国际象棋实现，包含合法走法验证
• 四子棋（或称为“连四棋”） - 移动棋子以连接成四连
• 二十一点（一种纸牌游戏） - 赌场纸牌游戏（选择要牌或停牌以达到21点）

多智能体游戏（PettingZoo）

• 国际象棋（PettingZoo版） - 双人象棋，实现全部规则

可用工具

游戏管理

• list_games - 列出所有可用的游戏
• start_game - 开始一个新的游戏实例
• get_game_state - 获取当前游戏状态并进行可视化渲染
• reset_game - 将游戏重置为初始状态
• end_game - 结束游戏实例并进行清理

杆球平衡动作

• cartpole_move_left - 将购物车向左移动
• cartpole_move_right - 将手推车向右移动
• cartpole_get_state - 获取小车位置、速度、杆的角度

山地汽车动作（或：山地赛车操作）

• mountaincar_accelerate_left - 加速向左行驶
• mountaincar_accelerate_right - 加速向右行驶
• mountaincar_coast - 无加速滑行

突破行动

• breakout_start - 开始新的消消乐游戏
• breakout_move - 移动桨板（左/右/保持不动）
• breakout_get_state - 通过视觉帧获取游戏状态

二十一点游戏行动

• blackjack_start - 开始新的二十一点游戏
• blackjack_hit - 再抽一张牌
• blackjack_stand - 保持当前手（或保持现状）
• blackjack_get_state - 获取当前玩家的手牌和庄家的可见牌

井字棋动作

• tictactoe_start - 开始新的井字棋游戏
• tictactoe_place - 在位置放置X或O
• tictactoe_get_state - 获取棋盘状态

“FrozenLake Actions” 可以翻译为“冰湖动作”或“冰冻湖面行动”，具体取决于上下文和语境。如果是指游戏或模拟环境中的动作，那么“冰湖动作”可能更为贴切；如果是指某种策略或计划的实施，则“冰冻湖面行动”可能更合适。但通常情况下，“冰湖动作”是一个较为通用的翻译

• frozenlake_move_up - 让玩家向上移动
• frozenlake_move_down - 将玩家向下移动
• frozenlake_move_left - 玩家向左移动
• frozenlake_move_right - 玩家向右移动

国际象棋动作

• chess_move - 下一步棋（例如，“e2e4”）
• chess_get_legal_moves - 获取当前位置的所有合法走法
• chess_analyze_position - 获取职位分析与评估

“Connect Four Actions”可以翻译为“四子棋行动”或“连线四行动”，具体取决于上下文和语境，但通常“四子棋”是更常见的翻译，因为它直接关联到了游戏Connect Four（又称“四子棋”或“连线四”）。所以，翻译为“四子棋行动”较为贴切

• connectfour_start - 开始新的四子棋游戏
• connectfour_drop_piece - 在列（0-6）中放置棋子
• connectfour_get_state - 获取带视觉效果的棋盘状态
• connectfour_get_valid_moves - 获取有效列的列表
• connectfour_undo_move - 撤销上一步操作
• connectfour_get_winner - 检查游戏是否有胜者

PettingZoo 国际象棋动作

• pettingzoo_chess_start - 开始PettingZoo棋类游戏
• pettingzoo_chess_move - 使用动作索引进行移动
• pettingzoo_chess_get_state - 获取董事会意见/看法
• pettingzoo_chess_get_legal_actions - 获取法律诉讼指标

示例用法

# Start a game
response = await start_game(game_type="CartPole-v1", player_name="AI_Agent")

# Get visual state
state = await cartpole_get_state(game_id=response.game_id)
# Returns state with base64 PNG image of current frame

# Make a move
result = await cartpole_move_right(game_id=response.game_id)

# For chess
await chess_move(game_id=chess_id, move="e2e4")
legal_moves = await chess_get_legal_moves(game_id=chess_id)

视觉渲染

所有游戏均支持在响应中进行视觉渲染：

• PNG 图像对于基于像素的游戏，返回的是Base64编码的字符串
• SVG 渲染适用于桌游和简单环境的矢量图形
• 自动格式选择游戏选择最佳的可视化格式

建筑

• FastMCP 框架基于装饰器的简单MCP服务器实现
• 游戏注册表游戏类型和实例的集中管理
• 体操馆整合与OpenAI Gym环境的直接集成
• 模块化设计易于添加新游戏和环境

要求

• Python 3.10+
• 见 requirements.txt 对于包依赖

许可证

麻省理工学院许可证

做出贡献

欢迎投稿！请随时：

• 添加新游戏或环境
• 提高可视化渲染效果
• 增强游戏状态表示
• 修复漏洞或改进文档

支持

如遇到问题或疑问，请在GitHub上提交一个议题。