Dota 2 MCP Server & Discord Coach Bot について
Dota 2 の GSI データを受け取る MCP サーバーと、ルーンの出現時刻を助言する Discord ボットです。指定チャンネルでルーンの時刻を通知し、TTS にも対応します。
主な機能
- 01リアルタイムの Dota 2 GSI データ受信
- 02MCP リソースと HTTP エンドポイント
- 03Discord でのルーン出現通知
- 04テキスト読み上げ対応
- 05Docker によるデプロイ
活用シーン
- 01MCP 経由でリアルタイムのゲーム状態を確認
- 02Discord でルーン出現時刻を把握
- 03TTS でルーン通知を聞く
MCP 対応
Dota 2 GSI のリアルタイムデータを受信し、リソースとして MCP クライアントに公開します。HTTP エンドポイントも提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Dota 2 MCP サーバー&Discord コーチボット
このプロジェクトは、Dota 2 の Game State Integration(GSI)MCP サーバーと、リアルタイムのルーン出現アドバイスを提供する Discord ボットを提供します。
機能
- Dota 2 の GSI データをリアルタイムで受信し、MCP リソースおよび HTTP エンドポイントとして公開します
- Discord ボットがチャンネルでルーンの出現時刻を通知します(TTS 対応)
- Docker 化されており、ローカルまたはクラウドへのデプロイにすぐ利用できます
インストールとセットアップ
1. リポジトリをクローンする
git clone <your-repo-url>
cd dota mcp
2. Python 仮想環境を作成する
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
3. 要件をインストールする
pip install -r requirements.txt
4. (任意)Docker でビルドして実行する
docker build -t dota2gsi-mcp .
docker run --name dota2gsi-mcp-server -p 5000:5000 -v "$(pwd):/app" --restart unless-stopped dota2gsi-mcp
5. Dota 2 GSI をセットアップする
note.mdの手順に従って、ゲームの状態をサーバーに POST するよう Dota 2 を設定します。
6. Discord ボットをセットアップする
- Discord Developer Portal でボットを作成します
- ボットトークンをコピーし、
Send MessagesおよびSend TTS Messages権限を付与してボットをサーバーに招待します - チャンネル ID を取得します(チャンネルを右クリック > ID をコピー)
- 環境変数を設定します:
export DISCORD_TOKEN=your-bot-token
export DISCORD_CHANNEL_ID=your-channel-id
- ボットを実行します:
python dota_coach_bot.py
使用方法
- MCP サーバーは
http://localhost:5000/にエンドポイントを、/mcpに MCP リソースを公開します - Discord ボットがチャンネルでルーンの出現時刻を通知します
プロジェクト構成
dota2gsi_mcp_server.py— MCP サーバーおよび FastAPI エンドポイントdota_coach_bot.py— ルーンのタイミングに関するアドバイスを提供する Discord ボットrequirements.txt— Python の依存関係Dockerfile— Docker のビルド手順note.md— Dota 2 GSI のセットアップガイド.gitignore— git で無視するファイルとフォルダー
ライセンス
MIT
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。