DEFCON MCP Server

DEFCON MCP 服务

这是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务，适用于 Introversion Software 于 2007 年推出的游戏 DEFCON，可让你喜爱的 AI 工具参与全球热核战争。

（开发中；目前尚未提供所有命令！）

设置

1. 安装 DEFCON。请至少启动一次，以加载你的 CD 密钥。
2. 下载 DEFCON AI API，并将 v1.57 解压到 DEFCON 安装文件夹中。你可能需要将 AI API .exe 重命名为 DEFCON_ai.exe。
3. 下载 LUABOT，并将其解压到 <defcon installation folder>/AI；重命名文件夹，使其路径为 <defcon installation folder>/AI/luabot/luabot.dll。
4. 将此代码仓库 Git 克隆到 luabot 文件夹中。
5. MCP 服务会写入一个输入文本文件，Lua 机器人会读取该文件。随后，Lua 机器人会写入一个输出文本文件，供 MCP 服务读取。你必须自行设置文件路径；默认硬编码为 R:\input.txt 和 R:\output.txt，但可以向 Defcon 传递 inputfile 和/或 outputfile CLI 参数来覆盖这些路径。若能设置 RAMDisk，建议使用。
6. 在此代码仓库文件夹中运行 npm ci 安装依赖项。
7. 通过 .\Defcon_ai.exe host nowan nolan nowlan luabot="AI\luabot\main.lua" numplayers=2 territory=0 debug inputfile="D://input.txt" outputfile="D://output.txt" 启动游戏。选择 AI/luabot/luabot.dll 作为“外部机器人”，然后再添加一个内部 AI 玩家。游戏应该会自动开始；如果没有，准备就绪即可开始！
8. 配置支持 MCP 的大模型界面，通过 node mcp-server.mjs（使用 stdio 传输）或 node mcp-server.mjs --http（使用 HTTP 传输）启动 MCP 服务。你可以传递 --inputfile="D://input.txt" 和 --outputfile="D://output.txt" 等参数来设置输入/输出文本文件的位置。
9. 看着战火席卷吧！

架构

DEFCON MCP 服务采用多层架构，以实现 AI 驱动的游戏体验：

1. 游戏层：运行并启用了 AI API 扩展的 DEFCON 游戏
2. Lua 桥接层：通过 DEFCON AI API 与游戏交互的 Lua 机器人（main.lua）
3. 文件 I/O 层：Lua 机器人与 MCP 服务通过文本文件进行通信
   • input.txt：从 MCP 服务发送给游戏的命令
   • output.txt：从游戏发送给 MCP 服务的游戏状态信息
4. MCP 服务层：实现 Model Context Protocol 的 Node.js 服务（mcp-server.mjs）
   • 为大模型交互提供标准化的工具、资源和提示词
   • 支持 stdio 和 HTTP 两种传输方式
5. 大模型集成层：你的 AI 工具连接到 MCP 服务，以分析游戏状态并发出命令

数据流

1. Lua 机器人读取游戏状态并将其写入 output.txt
2. MCP 服务读取 output.txt，获取当前游戏状态
3. 大模型分析游戏状态并决定采取哪些行动
4. MCP 服务将命令写入 input.txt
5. Lua 机器人读取 input.txt 并在游戏中执行命令

命令关联

系统使用关联 ID 跟踪命令执行情况：

• 发送给游戏的每条命令都包含一个唯一 ID
• 命令结果会标记相同的 ID
• 这样 MCP 服务就能确认命令是否成功执行

可用的 MCP 工具

MCP 服务提供以下工具：

• debug-log：向游戏日志发送调试消息
• send-chat：向对手发送聊天消息
• place-structure：在指定坐标放置建筑（RadarStation、Silo 或 AirBase）
• place-fleet：在指定坐标部署舰队
• move-fleet：将舰队移动到指定坐标
• whiteboard-draw：在白板上绘制一条线
• whiteboard-clear：清除白板上的所有线条
• launch-nuke：从发射井向目标坐标发射核导弹
• set-silo-defensive：将发射井设为防御模式
• get-command-results：获取此前执行的命令结果
• get-game-state：获取最新的游戏状态信息
• generate-ai-response：根据当前游戏状态生成 AI 回复

可用的 MCP 资源

MCP 服务提供以下资源：

• defcon://game-state：获取当前游戏状态
• defcon://level：获取当前 DEFCON 级别

可用的 MCP 提示词

MCP 服务提供以下提示词：

• analyze-game-state：分析当前游戏状态并提出最佳行动建议
• suggest-structure-placement：为建筑放置建议最佳位置
• suggest-nuke-targets：为核打击建议最佳目标