League Of Legends Mock Match Predictor について
直近 10 試合のデータを基に、League of Legends のサモナー分析や模擬対戦を行う MCP サーバーです。プレイヤー比較や結果予測に対応し、7 言語でシミュレーションを出力します。
主な機能
- 01KDA、ダメージ、勝率の分析
- 02段階ごとの対戦シミュレーション
- 03サモナー成績の並列比較
- 04過去データに基づく結果予測
- 057 言語への対応
活用シーン
- 012 人のサモナーの直近成績を比較
- 02プレイヤー同士の対戦をシミュレーション
- 03サモナーの直近 10 試合を確認
MCP 対応
サモナー分析、対戦シミュレーション、比較のツールを MCP クライアントに提供します。成績データには 1tier.xyz API を使用します。
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。
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
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
League of Legends モックマッチ予測ツール
⚔️ AI を活用した League of Legends のモックマッチシミュレーターとサモナー比較ツール
この Model Context Protocol(MCP)サーバーは、過去 10 試合のパフォーマンスデータに基づいて、League of Legends のサモナー分析とモックマッチシミュレーションを包括的に提供します。
特徴
- 🔍 サモナー分析:KDA、与ダメージ、勝率などの詳細な統計を確認できます
- ⚔️ モックマッチシミュレーション:AI を活用した 10 フェーズの試合進行シミュレーション
- 🌍 多言語対応:7 言語で利用できます
- 📊 パフォーマンス比較:サモナーを並べて比較できます
- 🎯 試合予測:過去のデータに基づいて試合結果を予測します
対応言語
- 英語(EN/ENGLISH)
- 韓国語(한국어)
- 繁体字中国語(繁體中文)
- 日本語(日本語)
- スペイン語(ESPAÑOL)
- ベンガル語(বাংলা)
- パンジャブ語(ਪੰਜਾਬੀ)
インストール
前提条件
- Python 3.10 以降
- pip パッケージマネージャー
セットアップ
-
リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/onepersonunicorn/lolgpt.git cd lolgpt -
依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt -
環境変数を設定します(任意):
export LOL_API_URL="https://1tier.xyz" export LOL_DEFAULT_LANGUAGE="EN" export LOL_API_TIMEOUT="30" -
サーバーを起動します:
python main.py
使用方法
利用可能なツール
MCP サーバーは、League of Legends のさまざまなシミュレーションに対応する 6 種類のツールを提供します。
league_of_legends_summoner_vs_match
包括的な試合シミュレーションを行うメインツールです。
パラメーター:
uidA(必須):1 人目のサモナーの Riot IDtagA(必須):1 人目のサモナーのタグuidB(必須):2 人目のサモナーの Riot IDtagB(必須):2 人目のサモナーのタグlang(任意):シミュレーションの言語(デフォルト:「EN」)
API 呼び出しの例
await league_of_legends_summoner_vs_match(
uidA="Hide on bush",
tagA="KR1",
uidB="Zeus",
tagB="KR1",
lang="EN"
)
使用例

出力例
⚔️ **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 連携
このサーバーは、以下を提供する 1tier.xyz API エンドポイントと連携します。
- サモナー統計:過去 10 試合のパフォーマンスデータ
- 試合シミュレーション:AI が生成する試合進行
- 多言語対応:ローカライズされたシミュレーションテキスト
- リアルタイムデータ:現在のサモナーのパフォーマンス指標
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスのもとで公開されています。
免責事項
League of Legends のモックマッチシミュレーションは、娯楽目的のみで提供されています。結果は過去のパフォーマンスデータに基づいており、実際の試合結果を保証するものではありません。League of Legends は Riot Games, Inc. の商標です。
サポート
問題や質問がある場合:
- GitHub で issue を作成してください
- 開発チームにお問い合わせください
謝辞
- League of Legends を提供する Riot Games
- API インフラストラクチャを提供する 1tier.xyz
League of Legends コミュニティのために ❤️ を込めて作成
コメント
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。
