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Lichess MCP Server and API by Cotlet

Lichess MCP Server and API by Cotlet

远程服务
cotlet.dev游戏娱乐02 天前更新

关于 Lichess MCP Server and API by Cotlet

Lichess MCP Server and API by Cotlet 将 AI 客户端连接到已登录的 Lichess 账户,服务于棋手和团队组织者。它专注于处理团队加入请求和向成员发送通知,并提供托管连接、本地 stdio 服务及命令行工具。

主要功能

  1. 01查看待处理的团队加入请求
  2. 02接受团队加入请求
  3. 03向团队成员发送通知
  4. 04托管连接或本地 stdio 服务
  5. 05通过命令行配置和查看状态

适用场景

  1. 01查看本周的团队加入请求
  2. 02接受指定玩家加入团队
  3. 03通知成员即将举行的快棋赛
  4. 04告知成员课程时间变更

MCP 相关

通过 Cotlet.dev 托管的 MCP 端点向 MCP 客户端提供 Lichess 工具。也可使用本地 stdio 服务,其工具调用会转发至托管服务。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://cotlet.dev/mcp/v1/lichess/connect
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://cotlet.dev/mcp/v1/lichess/connect
Streamable HTTPhttps://cotlet.dev/mcp/v1/lichess需要授权

工具

详细介绍

如何将 Lichess 连接到 Claude Code、ChatGPT 和任何 AI Agent

没错,Claude、ChatGPT 和其他 AI Agent 都能在你的 Lichess 账号中操作。 Cotlet.dev 会将你已登录的 Lichess 账号连接到任何 AI Agent,这样你就可以用日常语言提出要求,由 AI 替你接受团队加入申请并向团队发送更新。

你可以这样提问

接受 tom_k 和 anna_plays 申请加入我的“Riverside Chess Club”团队。

显示我团队的所有待处理加入申请,以及本周是谁提交的。

向“Riverside Chess Club”的所有成员发送消息:我们的 blitz 竞技场将于周四晚上 7 点开始。

接受今天提交的所有加入申请,然后告诉团队有 4 名新玩家加入。

告诉我的团队,周六与 Maria 教练的课程改到上午 10 点。

2 分钟内完成连接

在 https://cotlet.dev/app 获取 API 密钥,并将其导出为 COTLET_API_KEY。

Claude Code
claude mcp add --transport http cotlet https://cotlet.dev/mcp/v1 --header "Authorization: Bearer $COTLET_API_KEY"
ChatGPT

前往 Settings → Apps → add connector URL https://cotlet.dev/mcp/v1,然后使用 Cotlet.dev 登录。无需 API 密钥。

Cursor

将此仓库中的 .cursor/mcp.json 复制到你的项目中:

{
  "mcpServers": {
    "cotlet": {
      "url": "https://cotlet.dev/mcp/v1",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${COTLET_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

在本地运行(stdio)

这是一个真正的 MCP 服务。它通过 stdio 使用 MCP 通信,无需密钥即可列出 Lichess 工具,并将每次工具调用转发到托管的 Cotlet.dev 服务。上面的托管 URL 仍是推荐方式。如果你的客户端只能启动本地服务,请使用此方式。

{"mcpServers":{"lichess":{"command":"uvx","args":["lichess-mcp"],"env":{"COTLET_API_KEY":"your-key"}}}}

或者使用 Docker:

docker build -t lichess-mcp .
docker run -i --rm -e COTLET_API_KEY lichess-mcp

工具:lichess_guide、lichess_status、lichess_open、lichess_read、lichess_click、lichess_type、lichess_close。如果未设置 COTLET_API_KEY,工具调用会回复:“Set COTLET_API_KEY. Get a key at https://cotlet.dev/app”。

命令行

Python 3.10+,无需安装其他内容。通过 PyPI 安装:

pip install lichess-mcp        # or run it once: uvx lichess-mcp connect
lichess-mcp connect

或者直接使用此仓库:

export COTLET_API_KEY="your-key"
python3 lichess_agent.py connect   # ready config for Claude Code, Cursor, ChatGPT
python3 lichess_agent.py status    # is Lichess ready in your Cotlet.dev account
python3 lichess_agent.py guide     # Lichess screens and sign-in link
python3 lichess_agent.py read      # open Lichess, read the page, close the browser
python3 lichess_agent.py tools     # list Cotlet.dev tools
python3 lichess_agent.py serve     # start the stdio MCP server (same as no argument)

Lichess 用户常见问题

Lichess 有 API 吗?

Lichess 提供完整且免费的 REST API,支持个人令牌和 OAuth 令牌,但没有官方 MCP 服务(截至 2026 年 10 月 17 日核实)。该 API 涵盖团队、Arena 和 Swiss 锦标赛、研究、直播、挑战和对局导出,因此目前缺少的是一个托管且受维护的 MCP,无需创建、设置权限或撤销令牌。Cotlet.dev 在你已登录的 Lichess 账号中运行,因此你的 AI Agent 无需 API 密钥或代码,就能接受团队加入申请并向团队发送消息。

如何将 Lichess 连接到 ChatGPT?

在 ChatGPT 中将 Cotlet.dev 添加为应用(Settings → Apps,连接器 URL 为 https://cotlet.dev/mcp/v1),在 Cotlet.dev Cloud Browser 中登录一次 Lichess,然后用日常语言向 ChatGPT 提出要求。无需代码,也无需 Lichess API 密钥。

能用 Claude 操作 Lichess 吗?

可以。在 Claude Code 中运行上方单行 claude mcp add 命令;在 Claude 应用中,将 https://cotlet.dev/mcp/v1 添加为自定义连接器。之后 Claude 就能在你自己的 Lichess 账号中操作。

有 Lichess MCP 服务吗?

我们在 ChatGPT 或 Claude 的目录中没有找到官方 Lichess 应用。Cotlet.dev 是一款托管的 MCP 服务,可全天候为你操作 Lichess,并支持 Claude、ChatGPT、Cursor、Codex、n8n、Make 和 Zapier。

在以下平台查找

也适用于


更多信息:https://cotlet.dev/integrations/lichess-api-mcp-server?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=lichess

免费开始使用:https://cotlet.dev/signup?app=lichess&utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=lichess

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。