Steam评论MCP服务器
用于Steam深度反馈分析的MCP服务器。它允许您根据游戏时间(playtime)、有用性(helpfulness)和感性(sentiment)生成结构化反馈。
特点
- 分层抽样:平衡新手和退伍军人之间的反馈。
- BIAS中和:交替积极和消极的反馈,以进行人工智能模型的客观分析。
- 退伍军人分析特别注意有经验的球员的负面评论。
- 人工智能元数据:每个评论都附有上下文(游戏中的时间、日期、有用性评估)。
工具
get_game_reviews
获取有关游戏的结构化反馈以进行分析。
game_name游戏名称。count:评论数(默认为40,平均分为POS/NEG)。
安装
- 降低存储库。
- 建立依赖关系:
pip install -r requirements.txt- 启动服务器:
python server.py使用Cursor/Claude Desktop
将服务器添加到MCP配置:
{
"mcpServers": {
"steam-reviews": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/mcp-steam-reviews/server.py"]
}
}
}为什么可能没有负面评论
使用相同的门槛: 播放时间≥2小时, 文本长度≥50个字符请求两个线程(positive和negative)。在过滤后排名很高的游戏中,负面样本可能是空的,因此只有正面评论才会出现在报告中。审核方法是由命令的启动指定的,而不是由MCP报告中的块指定的。
项目结构
server.py:FASTMCP服务器的主文件。src/services/steam_service.py与Steam API交互的逻辑src/models/review.py:反馈数据模型。src/config/settings.py:配置、层和过滤阈值。
