关于 Weapon Recoil Generator – build your own recoil MCP
Weapon Recoil Generator 是面向 FPS 游戏开发者的 MCP 服务,可生成并可视化武器反冲轨迹。它通过 HTTP 端点提供枪械类型对应的轨迹数据和二维散点图。
主要功能
- 01生成机枪反冲轨迹
- 02生成手枪反冲轨迹
- 03生成霰弹枪反冲轨迹
- 04将轨迹坐标绘制为二维散点图
- 05支持本地或云端部署
适用场景
- 01为 FPS 游戏原型生成反冲数据
- 02比较不同枪械的反冲轨迹
- 03在游戏平衡调整时查看轨迹图
MCP 相关
该 MCP 服务向 MCP 客户端提供武器反冲生成和轨迹可视化工具,并通过 HTTP 端点访问。
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。
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
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
武器后坐力生成器——打造你自己的后坐力 MCP
- 我们发布了一款功能强大的 MCP 服务,FPS 游戏开发者只需调用简单的 API,即可生成和可视化武器后坐力模式。
- FPS 游戏开发者只需调用简单的 API,即可生成和可视化武器后坐力模式。
了解详情并在 Smithery 上部署:
WRG MCP 服务
- 此 MCP 服务通过 HTTP 端点提供两种核心工具:武器后坐力生成和后坐力可视化。只需在本地或云端部署,即可开始实时调整游戏的后坐力表现。
- 此 MCP 服务通过 HTTP 端点提供“武器后坐力生成”和“后坐力可视化”两种核心工具。只需在本地或云端部署,即可开始实时调整后坐力。
安装
git clone https://github.com/Hyeongseob91/mcp-server.git
cd mcp-server
pip install -r requirements.txt
开发
启用自动重新加载,在本地运行服务: 自动重新加载功能开启后,在本地运行服务:
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
使用方法
在 Claude Desktop 中配置
将以下内容添加到 Claude 配置文件中: 将以下内容添加到 Claude 配置文件中:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"wrg": {
"command": "python /path/to/mcp-server/main.py --http"
}
}
}
重启 Claude Desktop 后,即可直接调用 /wrg 和 /rvz 端点。
重启 Claude Desktop 后,即可直接调用 /wrg 和 /rvz 端点。
主要功能
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武器后坐力生成(WRG)
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machinegun_recoil_points(shots: int)- 根据射击次数生成机枪后坐力轨迹数据。
- 根据机枪的射击次数生成后坐力轨迹数据。
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武器后坐力生成(WRG)
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pistol_recoil_points(shots: int)- 根据射击次数生成手枪后坐力轨迹数据。
- 根据手枪的射击次数生成后坐力轨迹数据。
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武器后坐力生成(WRG)
-
shotgun_recoil_points(shots: int)- 根据射击次数生成霰弹枪后坐力轨迹数据。
- 根据霰弹枪的射击次数生成后坐力轨迹数据。
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后坐力可视化工具(RVZ)
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plot_recoil_pattern(data: Tuple[List[float], List[float]])- 将输入的后坐力坐标数据可视化为 2D 散点图。
- 将输入的后坐力坐标数据可视化为 2D 散点图。
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MCP 端点
/wrg/*– 通过 HTTP 轻松生成后坐力数据。/rvz/*– 通过 HTTP 即时可视化后坐力模式。
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远程与本地部署
- 使用 FastMCP,将同一 API 部署到本地计算机和云环境(例如 Smithery)。
- 使用 FastMCP,将同一 API 部署到本地和云端(例如 Smithery)环境。
-
API 密钥身份验证(计划中)
- 即将支持 API 密钥,以控制外部访问。
- 即将支持用于控制外部访问的 API 密钥身份验证。
预期收益
-
提升生产力
- 无需自行实现复杂的后坐力算法。
- 无需自行实现复杂的后坐力算法。
- 借助内置可视化工具,加快数据验证和原型设计。
- 借助内置可视化工具,加快数据验证和原型设计。
-
增强协作与复用
- 统一的
/wrg和/rvz接口便于团队成员共享和复用模块。 - 统一的 /wrg 和 /rvz 接口便于团队间共享和复用模块。
- 后端、前端、AI 工程师和游戏开发者可无缝协作。
- 后端、前端、AI 工程师和游戏开发者之间可无缝协作。
- 统一的
-
灵活部署与扩展
- 可先在本地测试,再部署到云端,根据需求轻松扩展。
- 可先在本地测试,再部署到云端,按需扩展。
- 与 CI/CD 工作流集成,实现自动部署和版本管理。
- 与 CI/CD 管道集成,实现自动部署和版本管理。
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实时反馈与调整
- 调整游戏平衡时,可通过 API 调用即时查看后坐力模式。
- 调整游戏平衡时,可通过 API 调用即时查看后坐力模式。
- 数据驱动的决策可提升游戏测试效率。
- 数据驱动的决策可提升游戏测试效率。
调试
- 由于此服务通过 HTTP 通信,请使用详细日志和内置的重新加载标志。若要深入检查,请将调试器附加到 Uvicorn 进程,或查看控制台错误输出。
- 由于此服务通过 HTTP 通信,请使用详细日志和
--reload标志。若要深入检查,请将调试器附加到 Uvicorn 进程,或查看控制台错误输出。
评论
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。