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MCP Server · 运维云端

mslmcpserver1.0.0

MSL MCP Server是一个基于AI的宏脚本生成与分析平台,支持自然语言到MSL脚本的转换、脚本验证与优化,适用于游戏自动化场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
Python自然语言处理云端部署

快速开始

作者 / 组织
ImOrenge
提供方
ImOrenge

工具数量

6

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资源数量

0

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提示词数量

0

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1 个

MCP World

选型结论

mslmcpserver1.0.0 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 6 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 对应的运行时,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 6 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

MSL MCP服务器

🎮 集成OpenAI的MSL(宏脚本语言)MCP服务器

用于创建和分析基于AI的MSL脚本的Model Context Protocol(MCP)服务器。

主要功能

🤖 创建基于AI的MSL

  • 自然语言→MSL转换:“按Q键500ms后按W键”→ Q,(500),W
  • OpenAI GPT-4o통합:使用最新AI模型生成准确的脚本
  • 识别游戏上下文:针对FPS、MMORPG、RTS等游戏进行优化

🔍 分析和验证脚本

  • 分析:MSL语法验证和AST生成
  • 性能分析:计算运行时间和复杂度
  • 安全验证:检测潜在风险

优化和培训

  • 自动优化:提高脚本性能和重复数据删除
  • 教育性说明:为初学者提供详细的脚本说明
  • 类别示例:各级别、各游戏的学习资源

🛠️ MCP工具

工具说明AI应用程序
parse_msl 解析和解析MSL脚本
generate_msl用自然语言生成MSL脚本
validate_msl脚本验证和错误检测
optimize_msl脚本优化
explain_msl脚本培训说明
msl_examples 提供类别示例

🚀 快速入门

1.必备条件

  • Python 3.11+
  • OpenAI API키

2.安装和运行

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# 환경변수 설정
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

# 서버 실행
python server.py

3.运行Docker

# 이미지 빌드
docker build -t msl-mcp-server .

# 컨테이너 실행
docker run -e OPENAI_API_KEY="your-api-key" msl-mcp-server

📝 使用示例

生成MSL脚本

# 자연어로 매크로 생성
generate_msl(
    prompt="공격키 Q를 누르고 500ms 후 스킬키 W를 누르는 매크로",
    game_context="MMORPG",
    complexity="medium"
)

脚本优化

# 기존 스크립트 최적화
optimize_msl(
    script="Q,(500),W,(500),E,(500),R",
    level="standard",
    target="performance"
)

脚本说明

# 교육적 설명 생성
explain_msl(
    script="Q+Shift,(100),W*3",
    audience="beginner",
    include_tips=True
)

🎯 MSL语言特性

默认运算符

  • , (按顺序):按顺序运行密钥
  • + (同时):同时运行密钥
  • > (保持):按住键
  • | (并行):并行运行
  • ~ (切换):切换动作
  • * (重复):重复运行
  • & (连续):连续运行

定时控制

  • (ms):延迟时间
  • [ms]:保持时间
  • {ms}:间隔时间
  • ``:淡入时间

高级功能

  • $var:使用变量
  • @(x,y):鼠标坐标
  • wheel+/-:鼠标滚轮

设置⚙ENT

环境变量

# OpenAI 설정
MSL_OPENAI_API_KEY=your_api_key
MSL_OPENAI_MODEL=gpt-4o
MSL_OPENAI_MAX_TOKENS=2000

# 서버 설정
MSL_DEBUG=false
MSL_MAX_CONCURRENT_REQUESTS=10

🔧 开发

项目结构

mslmcpserver/
├── server.py              # MCP 서버 메인
├── msl/                    # MSL 파서/AST
├── tools/                  # MCP 도구들
├── ai/                     # OpenAI 통합
├── config/                 # 설정 관리
├── requirements.txt        # 의존성
├── Dockerfile             # Docker 설정
└── smithery.yaml          # Smithery 배포

设置开发环境

# 개발 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# 테스트 실행
pytest

# 코드 포맷팅
black .
flake8 .

📚 文档

🤝 贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 进行更改
  4. 添加测试
  5. 提交拉取请求

📄 许可证

MIT License-详细信息 许可证 请参考文件。

🆘 支持

  • 问题:
  • 文档: 维基
  • 讨论:

______________________________________________________________________

🎯 项目信息

由以下材料制成❤️ 游戏社区

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

宏脚本Python本地部署游戏自动化AI生成脚本优化自然语言处理

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 6 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。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 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

mslmcpserver1.0.0 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 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

mslmcpserver1.0.0 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

mslmcpserver1.0.0 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。

mslmcpserver1.0.0 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。

mslmcpserver1.0.0 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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