TF2 Wiki について
TF2 Wikiは、LLMクライアント向けにTeam Fortress WikiへリアルタイムでアクセスするMCPサーバーです。一般ページに加え、武器・クラス装備・コスメティック・アップデート情報を検索でき、構造化された武器データやプロンプトも提供します。
主な機能
- 01Wikiページの検索・取得・要約
- 02ページの見出しと最近の変更の表示
- 03構造化された武器ステータスの取得
- 04クラス装備とイベントアイテムの一覧
- 05アップデートのパッチノート取得
活用シーン
- 01武器ステータスやクラス装備の確認
- 02コスメティックやイベントアイテムの検索
- 03特定アップデートのパッチノート確認
- 04Wikiページの選択したセクションの取得
MCP 対応
stdio経由でTeam Fortress Wikiのリアルタイム検索・照会ツール、リソース、プロンプトをMCPクライアントに公開します。
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。
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
tf2-wiki-mcp
Team Fortress Wiki を stdio 経由で LLM クライアント(Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code)に公開する MCP サーバーです。
Valve Corporation または Team Fortress Wiki の貢献者とは無関係です。 Team Fortress 2 は Valve Corporation の商標です。これは非公式のファン向けツールです。
機能
LLM が TF2 Wiki のコンテンツにリアルタイムかつ正確にアクセスできるようにし、武器のステータス、パッチノート、コスメティックの詳細について推測するのを防ぎます。
- 汎用 Wiki アクセス — 検索、ページの取得、概要の取得、最近の変更の一覧表示。
- TF2 分野向けツール — 構造化された武器ステータス、クラス別ロードアウト、コスメティックの検索、イベントアイテム一覧、パッチノート。
ツール
| ツール | 目的 |
|---|---|
search_wiki(query, limit) | 全文検索 |
get_page(title, format) | wikitext、plain、html 形式でページ内容を取得 |
get_page_summary(title) | リードセクションのプレーンテキスト |
get_page_sections(title) | 選択的取得のためのセクション目次 |
get_recent_changes(limit, namespace) | 最近編集されたページ |
get_weapon_stats(weapon_name) | 武器のインフォボックスを解析 → 構造化されたステータス |
list_class_loadout(class_name) | クラスの Wiki カテゴリにあるすべての武器 |
get_cosmetic(name) | コスメティックアイテムのインフォボックスパラメーター |
list_event_items(event_name) | アップデート/イベントで追加されたアイテム |
get_patch_notes(update_name) | 特定のアップデートのパッチノート |
さらに、リソース tf2wiki://main、プロンプト analyze_loadout と compare_weapons があります。
インストール
uv が必要です(Python ツールチェーンを管理します)。インストール後、uvx tf2-wiki-mcp を実行すると、必要に応じてサーバーが取得されて起動するため、手動でクローンする必要はありません。
標準設定は、ほとんどの MCP クライアントで動作します。
{
"mcpServers": {
"tf2-wiki-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["tf2-wiki-mcp"],
"env": {}
}
}
}
Claude Desktop
上記の標準設定を claude_desktop_config.json に追加します。
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Claude Desktop を再起動します。ツール選択画面に TF2 wiki ツールが表示されます。
Claude Code
claude mcp add tf2-wiki-mcp -- uvx tf2-wiki-mcp
Codex
~/.codex/config.toml に追加します。
[mcp_servers.tf2-wiki-mcp]
command = "uvx"
args = ["tf2-wiki-mcp"]
詳しくは Codex MCP のドキュメントをご覧ください。
Gemini CLI
Gemini CLI MCP ガイドに従い、標準設定を Gemini CLI の settings.json に追加します。
VS Code
または、VS Code CLI から追加します。
code --add-mcp '{"name":"tf2-wiki-mcp","command":"uvx","args":["tf2-wiki-mcp"],"env":{}}'
詳しくは VS Code MCP ガイドをご覧ください。
VS Code Insiders
または、CLI から追加します。
code-insiders --add-mcp '{"name":"tf2-wiki-mcp","command":"uvx","args":["tf2-wiki-mcp"],"env":{}}'
Visual Studio
または、手動で設定します。
- GitHub Copilot Chat ウィンドウを開きます。
- ツールアイコン(🛠️)をクリックし、+ Add Server を選択します。
- 次のように入力します。Server ID
tf2-wiki-mcp、Typestdio、Commanduvx、Argumentstf2-wiki-mcp。 - 保存します。
詳しくは Visual Studio MCP のドキュメントをご覧ください。
GitHub Copilot Coding Agent
{
"mcpServers": {
"tf2-wiki-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["tf2-wiki-mcp"],
"env": {},
"type": "local",
"tools": ["*"]
}
}
}
リポジトリの設定で Copilot → Coding agent の下に追加します。Copilot Coding Agent MCP のドキュメントをご覧ください。
開発
PyPI ではなく、ローカルのクローンから実行します。
git clone https://github.com/yusufaf/tf2-wiki-mcp
cd tf2-wiki-mcp
uv sync --dev
uv run pytest # offline, uses recorded cassettes
uv run pytest --live # also hits the real wiki
MCP クライアントをローカルのチェックアウトに接続するには、次のようにします。
{
"mcpServers": {
"tf2-wiki-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/absolute/path/to/tf2-wiki-mcp", "tf2-wiki-mcp"]
}
}
}
ライセンスと帰属表示
コード: MIT(LICENSEを参照)。
Wiki コンテンツ: 再配布していません。このプロジェクトには、スクレイピングされた Wiki データは一切含まれていません。ページのコンテンツはすべて、ユーザーのリクエストに応じて wiki.teamfortress.com からリアルタイムで取得され、ブラウザー拡張機能と同様に、ユーザーの LLM クライアントへ直接返されます。
Wiki コンテンツの著作権は各投稿者に帰属し、Valve のSteam Subscriber Agreement(ゲームサイトの利用規約)が適用されます。このツールのユーザーは、Valve の規約を遵守する責任があります。コードのライセンス ≠ コンテンツのライセンス:MIT ライセンスが適用されるのはこのコードベースであり、取得する Wiki コンテンツではありません。
Wiki へのリクエストには、MediaWiki のマナーに従って説明的な User-Agent(tf2-wiki-mcp/<version> (https://github.com/yusufaf/tf2-wiki-mcp))を含め、maxlag/Retry-After のレスポンスを尊重します。
コントリビューション
スクレイピングした Wiki のテキストをコミットしないでください。パーサーのテスト用のインフォボックスの例(短く、フェアユースの範囲に収まるテスト用データ)は問題ありません。ページ全体のダンプは不可です。
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。