Lemonade Stand MCP Server

Lemonade Stand MCP Server

🚀 柠檬汁摊 MCP 服务器

柠檬汁摊 MCP 服务器是一个简单且可运行的示例项目,借助它,你能通过 Claude Desktop 畅玩经典的柠檬汁摊游戏,体验独特的游戏乐趣。

🚀 快速开始

要快速启动项目,请按照以下步骤操作:

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/yourusername/Lemonade-Stand-MCP-Server.git
    cd Lemonade-Stand-MCP-Server
    
  2. 安装依赖项:

    npm install
    
  3. 配置 Claude Desktop:

    • 打开 config.json 文件。
    • 添加以下内容到工具部分:
      {
      "tools": [
      {
      "id": "lemonade-stand",
      "name": "柠檬汁摊游戏",
      "description": "一个用于玩柠檬汁摊游戏的 MCP 服务器。",
      "type": "custom",
      "url": "http://localhost:3000"
      }
      ]
      }
      
    • 重启 Claude Desktop。

✨ 主要特性

  • 🌤️ 动态天气系统影响销售
  • 💰 商业模拟,包括供应和需求
  • 📊 战略定价和库存管理
  • 🏁 14 天游戏周期,带利润跟踪
  • 🎮 完全通过 Claude Desktop 可玩

📦 安装指南

先决条件

💻 使用示例

基础用法

要开始玩游戏,请执行以下步骤:

# 启动服务器
node server.js

在 Claude 中调用工具 lemonade-stand.start_game() 开始新游戏。

高级用法

使用其他工具管理你的柠檬汁摊,例如:

# 获取当前游戏状态
lemonade-stand.get_status()
# 购买补给
lemonade-stand.buy Supplies({ cups: 10, lemon: 5 })
# 出售柠檬汁
lemonade-stand.sell Lemonade({ price: 2.5, quantity: 20 })

📚 详细文档

游戏机制

这个游戏模拟了一个简单的商业场景,玩家需要管理资源和定价策略以最大化利润。以下是关键机制:

  • 天气系统:影响柠檬汁摊的销量。晴天销量高,雨天销量低。
  • 供应链:玩家可以购买杯子、柠檬和其他必需品。
  • 定价策略:玩家可以调整价格以影响销售量和利润。

配置示例

WSL 用户

如果你使用 Windows Subsystem for Linux,请将路径更改为:

%UserProfile%/Documents/Claude/config.json

使用 npx

你可以直接运行:

npx server.js

故障排除

  • 找不到锤子图标:检查配置文件是否正确,并确保服务器正在运行。
  • 无法连接到服务器:确保服务器正在运行且地址正确。

开发

要修改服务器代码,请按照以下步骤操作:

  1. 修改 server.js 文件。
  2. 重新启动服务器:
    node server.js
    
  3. 在 Claude 中测试更改。

项目结构

Lemonade-Stand-MCP-Server/
├── server.js              # 主 MCP 服务器实现
├── package.json           # Node.js 依赖项
└── README.md             # 此文件

工作原理

此 MCP 服务器实现了简单游戏循环:

  1. 服务器在内存中维护游戏状态。
  2. 每个工具代表一个游戏动作(购买、出售等)。
  3. 当 Claude 调用工具时,服务器更新游戏状态。
  4. 结果以 JSON 格式返回给 Claude。
  5. Claude 分析结果并决定下一步操作。

这展示了如何使用 MCP 创建交互式体验,其中 AI 模型可以维护状态、做出决策并与复杂系统互动。

🔧 技术细节

模型类型

此项目基于模型上下文协议 (MCP) 实现,MCP 是一个开放标准,使 AI 模型(如 Claude)能够与外部数据源和工具交互。

工作流程

此 MCP 服务器实现了简单游戏循环:

  1. 服务器在内存中维护游戏状态。
  2. 每个工具代表一个游戏动作(购买、出售等)。
  3. 当 Claude 调用工具时,服务器更新游戏状态。
  4. 结果以 JSON 格式返回给 Claude。
  5. Claude 分析结果并决定下一步操作。

这展示了如何使用 MCP 创建交互式体验,其中 AI 模型可以维护状态、做出决策并与复杂系统互动。

📄 许可证

文档未提及相关信息,故跳过该章节。

🤝 贡献

如果你有任何改进建议或发现任何错误,请随时打开问题或提交拉取请求。

  • 0 关注
  • 0 收藏,27 浏览
  • system 提出于 2025-10-02 15:12

相似服务问题

相关AI产品