mcpField
M
MCP Steam Server

MCP Steam Server

ローカル
github.com/dspゲーム・エンタメ2688 週間前に更新
リポジトリ

MCP Steam Server について

MCP Steam Server は、Steam API からユーザーのゲーム情報を取得し、AI アシスタントに提供する MCP サーバーです。ゲームのアクティビティや好みをアシスタントに理解させたい開発者を対象としています。

主な機能

  1. 01Steam API によるゲーム関連情報の取得
  2. 02MCP プロトコルでのデータ提供
  3. 03STEAM_API_KEY 環境変数による設定
  4. 04Docker イメージでの実行

活用シーン

  1. 01AI アシスタントによるユーザーのゲーム活動の照会
  2. 02ゲームの好みを踏まえた推薦のコンテキスト提供
  3. 03ローカル開発環境でのサービスのビルドとデバッグ

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、Steam のデータをラップして MCP クライアントに公開します。

#mcp-server#steam#ai-assistant

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。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "steam": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/dsp/mcp-server-steam:latest"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドdocker run -i --rm ghcr.io/dsp/mcp-server-steam:latest

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
ocighcr.io/dsp/mcp-server-steam:latest

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

MCP Steam サーバー

AI アシスタントに Steam のゲームコンテキストを提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このサービスは Steam API と連携してユーザーのゲーム情報を取得し、MCP プロトコルを通じて公開することで、AI アシスタントがユーザーのゲームアクティビティや好みにアクセスし、理解できるようにします。

インストール

Docker を使用する（推奨）

MCP Steam サーバーを実行する最も簡単な方法は、Docker を使用することです。

docker run --rm -i ghcr.io/dsp/mcp-server-steam:latest
設定

サーバーは環境変数を使用して設定できます。

# Required configuration
STEAM_API_KEY=your_steam_api_key

開発

前提条件
  • OpenJDK 21
  • Docker（コンテナーのビルド用）
  • Git
  • devenv.sh
開発環境のセットアップ

  1. リポジトリをクローンします。

    git clone https://github.com/dsp/mcp-steam.git
cd mcp-steam

  2. 開発用シェルを使用します。

    devshell shell

    これにより、必要な依存関係をすべて含む開発環境がセットアップされます。

  3. プロジェクトをビルドします。

    mvn package
Docker イメージをローカルでビルドする
docker build -t mcp-server-steam .

API ドキュメント

このサーバーは Model Context Protocol（MCP）の仕様を実装しています。API の詳細については、MCP ドキュメントを参照してください。

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。お気軽にプルリクエストを送信してください。

ライセンス

MIT ライセンス

コメント

Markdown 対応

MCP は初めてですか？

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。