AI-Player MCP 服务器（MUD 场景）

关键词

MUDJSON-RPC自动化测试远程控制服务器

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • AI-Player 是一个基于 MCP 协议的后端服务器，能够与大语言模型等客户端通过 JSON-RPC 进行交互，提供对外部“工具”的调用能力，且具备与 MUD 服务器的 TCP 连接、日志监控以及自动化测试辅助的功能。核心组件是一个 MCP stdio 服务器实现，支持通过标准输入/输出进行 JSON-RPC 请求与响应。

  • 主要功能点

    • MCP stdio 服务器：实现了初始化、获取工具列表、调用工具等核心 MCP 协议流程。
    • 工具集合（Tools）：提供 connect_server、login_game、send_game_command、get_game_status、disconnect_server、get_bug_report 等可由客户端调用的能力。
    • 与 MUD 服务器的 TCP 连接管理：通过 GameConnection 提供对远程 MUD 的连接、发送命令、获取房间信息等。
    • 基本日志与 Bug 检测：内部实现日志监控和简单的漏洞/异常检测能力，供工具调用返回结果。
    • 配置与环境适配：通过配置加载器支持默认配置与外部配置文件，便于在不同环境使用。

  • 安装步骤（易操作）

    • 克隆仓库并进入项目目录
    • 安装依赖并以开发模式安装包：执行一个命令即可完成依赖安装与包的就地开发安装
    • 启动 MCP 服务器：直接运行命令 python -m ai_player.mcp_server 即可启动标准输入输出模式的 MCP 服务器
    • 使用示例：提供了基础连接、自动化测试、Bug 检测等示例脚本，便于快速上手

  • 服务器配置（给 MCP 客户端的必要信息，JSON 格式示例，含 server name、command、args 等） 客户端需要知道如何启动该 MCP 服务器以供连接。示例配置（仅供参考，具体路径请按实际部署调整）： { "mcpServers": { "ai-player": { "name": "ai-player", "command": "python", "args": ["-m", "ai_player.mcp_server"], "cwd": "<ai-player 项目根路径>" } } }

    • 说明:
      • name: 服务实例名称，便于在多实例场景中区分
      • command: 启动命令，通常是 python
      • args: 启动参数，这里使用 -m ai_player.mcp_server 以执行 MCP stdio 服务器
      • cwd: 服务器工作目录，填写实际的 ai-player 项目根目录

  • 基本使用方法

    • 启动后，MCP 客户端可通过初始化请求获取协议版本、能力信息等，并调用 tools/list、tools/call 等接口来执行具体操作。
    • 常用工作流示例（按客户端调用顺序）：
      • initialize：获取服务器能力和协议信息
      • tools/list：获取可用工具列表
      • tools/call：调用具体工具，如 connect_server、login_game、send_game_command、get_game_status、get_bug_report 等
      • 在与 MUD 服务器交互中，客户端可逐步实现连接、登录、发送指令、获取房间/状态信息、以及 Bug 报告等自动化工作流
    • 注意事项：
      • 服务器以 STDIO 方式运行，客户端需通过标准输入/输出进行通信
      • 默认使用端口 3939 的模拟 MUD 连接参数需在客户端提供 host/port 等信息

服务器信息

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