关于 PlayTonight
PlayTonight 是一个 MCP 服务，利用大模型根据对话中的偏好，从用户的游戏库中推荐游戏，适合希望按照指定类型、氛围或设定获得休闲推荐的人。
主要功能
- 01使用大模型查询游戏库
- 02将对话内容提炼为关键词
- 03根据关键词推荐游戏
- 04返回游戏名称、类型和标签
适用场景
- 01寻找符合指定氛围的游戏
- 02按类型或设定缩小推荐范围
MCP 相关
通过 MCP 服务提供游戏推荐工具。文档所述流程是先将对话内容提炼为关键词，再将关键词传给推荐工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
PlayTonight
PlayTonight 是一个 MCP 服务，可让你通过大模型查询游戏库，并以智能方式计算休闲游戏推荐。
配置工具
在 Open-WebUI 中，可以按如下方式配置此工具： 待补充：配置步骤
系统提示词
配置好工具后，将以下内容设为系统提示词：
You have access to an external tool server named PlayTonight, which can recommend video games based on conversational input.
When the user expresses interest in playing a game, use /refine to extract relevant keywords from their message, then pass those keywords to /recommend as a query.
Always prioritize the user’s stated preferences — such as genre, mood, or setting — and avoid using random unless no preferences are given.
When suggesting games, provide the name, genres, and tags returned by the tool server. Only suggest games that were returned by the tool — don’t invent responses. Note: Playtime is returned in minutes. You may want to convert this to hours when presenting it.
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。