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mcp-dsp-game

Dyson Sphere Program的MCP服务器,通过AI辅助分析工厂瓶颈、电网状态和物流效率,实现游戏数据与自然语言交互的桥梁。

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README

🚀 mcp-dsp

MCP(模型上下文协议)服务器,用于《戴森球计划》工厂优化。支持人工智能辅助的瓶颈检测、电网分析和物流优化。

🚀 快速开始

Dyson - MCP将《戴森球计划》从手动优化挑战转变为人工智能辅助的工厂管理系统。你可以用自然语言询问有关生产瓶颈、电力短缺和物流效率低下的问题,系统会根据实时游戏状态和存档文件分析给出可行的见解。

✨ 主要特性

生产分析

  • 瓶颈检测:识别限制生产链的因素。
  • 根本原因分析:追踪依赖关系,找出上游短缺问题。
  • 效率指标:比较实际和理论生产率。

电网分析

  • 发电/消耗平衡:以兆瓦为单位监测电力盈余/短缺情况。
  • 储能分析:跟踪充放电周期。
  • 关键时期检测:确定电力低于需求的时段。

物流分析

  • 传送带饱和度:找出接近最大吞吐量的传送带。
  • 物流站瓶颈:检测物流站库存问题。
  • 飞船等待时间:监测星际物流效率。

📦 安装指南

前提条件

  • 《戴森球计划》(Steam版)
  • BepInEx 5.4.17+(下载
  • Python 3.10+

快速安装

  1. 安装BepInEx:将其安装到《戴森球计划》的安装目录。
  2. 安装插件
    # 将DysonMCP.dll复制到BepInEx/plugins/
    
  3. 安装MCP服务器
    pip install dyson - mcp
    # 或者
    pip install -e .
    
  4. 配置Claude桌面版
    {
      "mcpServers": {
        "dyson - mcp": {
          "command": "dyson - mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  5. 开始游戏!
    • 启动《戴森球计划》(插件会自动加载)。
    • 向Claude询问有关你的工厂的问题。

💻 使用示例

"我的绿电路板生产的瓶颈是什么?"
→ "绿电路板受铜板材输入限制,短缺420个/分钟"

"分析我1号星球的电网情况"
→ "高峰时段电力短缺420兆瓦,建议增加3座聚变发电站"

"哪些传送带达到饱和了?"
→ "3条传送带的利用率超过95%:铁锭(A线)、铜板材(B线)"

📚 详细文档

开发

详细说明请参考 开发环境设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/m2ai - mcp - servers/mcp - dsp.git
cd mcp - dsp

# Python环境设置
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 或者在Windows上使用.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest tests/ -v

# 运行MCP服务器
python -m mcp_server.server

项目结构

Dyson/
├── src/
│   ├── bepinex_plugin/      # C# BepInEx插件
│   │   ├── Plugin.cs        # 入口点
│   │   ├── Patches/         # Harmony补丁
│   │   ├── DataCollectors/  # 指标收集
│   │   └── WebSocketServer.cs
│   ├── mcp_server/          # Python MCP服务器
│   │   ├── server.py        # FastMCP入口点
│   │   ├── data_sources/    # 实时数据 + 存档文件
│   │   ├── tools/           # 分析算法
│   │   └── models/          # 数据模型
│   └── shared/              # 共享数据(物品ID、配方)
├── tests/                   # Python测试
├── docs/                    # 文档
└── .github/workflows/       # CI/CD

MCP工具

| 工具 | 描述 | |------|-------------| | analyze_production_bottlenecks | 识别生产链限制因素 | | analyze_power_grid | 评估发电和电力消耗情况 | | analyze_logistics_saturation | 检测传送带和物流站瓶颈 | | get_factory_snapshot | 获取当前生产状态 | | load_save_analysis | 解析存档文件以进行离线分析 | | generate_optimized_blueprint | 创建优化的工厂蓝图 |

🤝 贡献

欢迎贡献代码!请先阅读贡献指南。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证,详情请参阅 LICENSE

🙏 致谢

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端