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MTG Assistant

MTG Assistant

本地服务
github.com/0010aorAI 与智能体380 周前更新

关于 MTG Assistant

MTG Assistant 是面向 Magic: The Gathering 玩家及其他查牌用户的 MCP 服务。它通过 Scryfall 查询卡牌详情,也可为规则问题的研究提供依据。

主要功能

  1. 01通过 Scryfall 搜索卡牌详情
  2. 02按名称或特征查询
  3. 03将卡牌查询用于规则问题参考

适用场景

  1. 01查看特定卡牌详情
  2. 02根据部分信息查找卡牌
  3. 03为规则问题收集卡牌数据

MCP 相关

该 MCP 服务提供 get_mtg_card_info 工具,接受查询字符串并从 Scryfall 获取 Magic: The Gathering 卡牌详情。

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。

代码仓库

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

MCP Server MTG Assistant

一个 Model Context Protocol 服务,通过 Scryfall API 提供万智牌卡牌信息查询功能。

规则问题示例工作流

虽然本服务主要用于查询特定卡牌的详细信息,但也可以作为回答万智牌规则问题的关键第一步。

用户提问:“如果我施放一个 X=10 的 Finale of Devastation,并搜索 Avenger of Zendikar,那些衍生物也会获得 +10/+10 和敏捷吗,还是不会?”

示例视频演示
可用工具
  • get_mtg_card_info - 从 Scryfall 检索特定万智牌的详细信息。
    • query (string, 必填):搜索查询字符串(例如卡牌名称、部分名称或特征)

安装和运行

本项目使用 uv 管理依赖项并运行脚本。

使用 uv(推荐)

确保已安装 uv。你可以直接从项目目录运行服务:

# Navigate to the project root directory first
cd path/to/mcp-servers/mcp-mtg-assistant

# Install dependencies (if needed) and run the server script
uv run mcp-server-mtg-assistant
使用 PIP(用于分发或其他设置方式)

如果该软件包已发布,你可以通过 pip 安装:

pip install mcp-server-mtg-assistant

安装后,你可以将其作为脚本运行:

python -m mcp_server_mtg_assistant

开发时,通常如上所示,使用 uv run 运行。

配置

为 MCP 客户端配置(例如 Claude.app、Inspector)

在客户端的 MCP 服务配置中添加一项。键名(示例中的 "mtg-assistant")可以自行选择。

**重要:**配置需要通过 --directory 参数指定 uv 所指向的正确项目目录。路径格式(/ 或 \)取决于你的操作系统以及运行 uv 的方式。

默认:直接使用 uv(Linux/macOS/WSL)

如果你的 MCP 客户端和服务在同一个 Linux、macOS 或 WSL 环境中运行,这是标准做法。

// Example for mcp.json or Claude settings
"mcpServers": {
  "mtg-assistant": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/mcp-servers/mcp-mtg-assistant", // Unix-style path
      "run",
      "mcp-server-mtg-assistant"
    ]
  }
}
Windows 客户端 + WSL 服务

如果你的 MCP 客户端在 Windows 上运行,但希望服务在 WSL 中执行,建议使用此配置。它会使用 wsl.exe 在 WSL 中调用 uv。

要求:

  • 必须在 WSL 发行版内部安装 uv。
  • 如果 uv 不在 WSL 的 PATH 中,请调整其在 WSL 中的路径(例如 /home/user/.cargo/bin/uv)。
  • --directory 参数请使用可从 WSL 内部访问的 /mnt/... 格式路径。
// Example for mcp.json or Claude settings on Windows
"mcpServers": {
  "mtg-assistant": {
    "command": "wsl.exe",
    "args": [
      "/home/your-user/.cargo/bin/uv", // uv WSL PATH
      "--directory",
      "/mnt/d/repos/mcp-servers/mcp-mtg-assistant", // WSL-style path to project
      "run",
      "mcp-server-mtg-assistant"
    ]
  }
}
替代方案:在 Windows 上直接使用 uv

此方案假设 uv 直接安装在 Windows 上,且 MCP 客户端也直接在 Windows 上运行。

  • --directory 参数请使用 Windows 格式路径(D:\...)。
  • 如果你也使用 WSL,请留意可能出现的 .venv 冲突(见下文)。
// Example for mcp.json or Claude settings on Windows
"mcpServers": {
  "mtg-assistant": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "D:\path\to\mcp-servers\mcp-mtg-assistant", // Windows-style path
      "run",
      "mcp-server-mtg-assistant"
    ]
  }
}
处理 .venv 冲突(不同环境)
  • 问题:uv run 会创建一个与操作系统/环境对应的 .venv 目录(例如 Linux 与 Windows)。如果你在 Windows 上直接运行服务和通过 WSL(或原生 Linux)运行服务之间切换,现有的 .venv 可能不兼容。
  • **解决方案:**切换环境前,删除 mcp-mtg-assistant 项目根目录中的 .venv 目录。之后,uv run 会为你正在使用的环境创建一个兼容的新目录。

调试

你可以在配置中的命令和参数前添加 npx @modelcontextprotocol/inspector,使用 MCP inspector 调试服务。

# Example using the Default (Linux/macOS/WSL) configuration:
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-servers/mcp-mtg-assistant run mcp-server-mtg-assistant

# Example using the Recommended (Windows Client + WSL Server) configuration:
npx @modelcontextprotocol/inspector wsl.exe /home/your-user/.cargo/bin/uv --directory /mnt/d/repos/mcp-servers/mcp-mtg-assistant run mcp-server-mtg-assistant

# Example using the Alternative (Direct Windows) configuration:
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory D:\path\to\mcp-servers\mcp-mtg-assistant run mcp-server-mtg-assistant

贡献

欢迎贡献,帮助扩展和改进此 MTG Assistant MCP 服务。无论是添加新功能、增强现有功能,还是改进文档,你的贡献都很有价值。

其他 MCP 服务和实现模式示例,请参阅: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

欢迎提交拉取请求!欢迎贡献新想法、错误修复或改进内容。

许可证

mcp-server-mtg-assistant 根据 MIT License 获得许可。这意味着你可以自由使用、修改和分发该软件,但须遵守 MIT License 的条款和条件。

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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。