使用说明

项目简介

Elven 是一个基于 libGDX 框架开发的 2D AI RPG 演示项目。它使用了 Langchain4J 和 Kotlin 等技术,集成了 AI 代理,旨在展示如何在游戏环境中融入智能化的交互体验。虽然项目本身是一个游戏 Demo,但其核心架构和技术实现,特别是集成的 AI Agent 服务,使其具备了 MCP 服务器的雏形和能力。 从截图中 "Google Maps API MCP Server" 的信息来看,该项目很可能演示了如何将外部服务(如 Google Maps API)通过 MCP 服务器的形式暴露给 AI Agent 使用。

主要功能点

  • 2D 游戏世界: 构建了一个 2D 游戏环境,包含地图和角色。
  • AI 代理: 集成了基于 Langchain4J 的 AI 代理,具备 RAG (检索增强生成)、ChatMemory (聊天记忆) 和 Tools (工具) 等功能。这意味着 AI 代理可以理解游戏上下文,并根据需要调用外部工具执行特定操作。
  • 工具集成 (推测): 根据 "Google Maps API MCP Server" 的信息推测,项目可能集成了 Google Maps API 或其他外部服务作为 "工具",AI 代理可以通过 MCP 服务器调用这些工具来增强游戏体验。
  • 结构化响应: 项目展示了结构化的 JSON 响应,这与 MCP 服务器使用 JSON-RPC 通信的特点相符。

安装步骤

  1. 环境准备: 确保已安装 JDK 22+。
  2. 获取代码: 克隆 GitHub 仓库 'https://github.com/kpavlov/elven' 到本地。
  3. 配置 API 密钥:
    • 在项目根目录下创建 '.env' 文件。
    • 根据 '.env' 文件模板 (README 中提供),填入 OpenAI API 密钥 (必须) 和 Google Maps API 密钥 (可选)。
    OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
    GOOGLE_MAPS_API_KEY=...
  4. 构建和运行: 在项目根目录下,使用 Gradle 命令运行项目:
    ./gradlew run

服务器配置

请注意: 由于 'elven' 项目本身是一个游戏 Demo,它可能没有显式的 MCP 服务器启动配置。它更可能是将 MCP 服务器的功能集成在了游戏程序内部,以服务于游戏中的 AI 代理。

如果需要 MCP 客户端连接到 'elven' 提供的 "MCP 服务器" 功能 (例如 AI Agent 服务), 理论上你需要配置客户端连接到运行 'elven' 游戏的进程。 然而, 该项目可能并非设计为独立的 MCP 服务器,其 "服务器" 功能更像是为了演示 AI Agent 在游戏中的应用而存在的。

以下是基于推测的、可能需要的 MCP 客户端配置 (仅供参考,实际情况可能需要查看项目代码或联系作者确认):

{
  "serverName": "elven-game-server",
  "command": "./gradlew",
  "args": ["run"],
  "description": "Elven AI RPG Demo 游戏进程 (可能包含 MCP 服务器功能)"
}

配置说明:

  • '"serverName"': 自定义的服务器名称,例如 "elven-game-server"。
  • '"command"': 启动 Elven 游戏的命令,这里使用 Gradle 运行命令 './gradlew'。
  • '"args"': 运行命令的参数,这里使用 'run' 参数来启动游戏。
  • '"description"': 对该配置的描述,方便识别。

重要提示: 上述配置是基于对项目 README 和截图的推测,实际是否可行以及具体的连接方式需要进一步分析项目代码或联系作者确认。 'elven' 项目更倾向于是一个集成了 AI 代理和相关 "MCP 服务器" 功能的游戏 Demo,而非一个独立的、可独立部署和连接的 MCP 服务器。

基本使用方法

  1. 启动 Elven 游戏: 按照安装步骤运行 'elven' 游戏。
  2. 体验 AI 交互: 在游戏中与 AI 角色进行交互,体验 AI 代理的对话、行为以及可能使用的 "工具" 功能 (例如,与 Google Maps API 相关的地图功能,如果项目确实集成了)。
  3. (如果适用) MCP 客户端连接: 如果项目确实对外暴露了 MCP 服务器接口,并且你找到了连接方式 (可能需要查看代码或联系作者),则可以使用 MCP 客户端工具连接到运行中的 'elven' 游戏进程,并探索其提供的资源、工具和 Prompt 模板。 但请注意,这需要进一步的探索和验证,因为项目本身可能并非以独立的 MCP 服务器为目标设计。

信息

分类

AI与计算