Chess.com MCPサーバー

チェスMCPとは？

チェスMCPは、Chess.comの公開データAPIとインターフェースを持つモデルコンテキストプロトコルサーバーです。プレイヤーの統計、ゲーム記録、その他の公開情報を含む豊富なチェス関連データにアクセスするための標準化された方法を提供します。これにより、開発者やAIアシスタントはチェス情報を効率的に検索・分析でき、チェスデータを活用したアプリケーションやツールの構築が容易になります。

チェスMCPの特徴

• 標準化されたインターフェース：チェスMCPは標準化されたモデルコンテキストプロトコルインターフェースを利用しており、異なるアプリケーション間でデータへの一貫したアクセスを保証します。
• 包括的なデータアクセス：ユーザーはランキング、ゲーム履歴、パフォーマンス指標など、詳細なプレイヤーデータを取得できます。
• AI統合：このプロトコルはAIアシスタントの統合を促進するように設計されており、チェス情報を分析し洞察を提供することができます。
• 公開情報：チェスMCPを通じてアクセスされるすべてのデータは公開されており、開発者やユーザーにとって透明性とアクセス可能性を確保しています。
• オープンソース：チェスMCPはオープンソースプロジェクトであり、開発者が必要に応じてプロトコルに貢献、修正、強化することができます。

チェスMCPの使い方

1. 環境を設定する：Chess.com APIと対話するために必要なツールとライブラリがインストールされていることを確認します。
2. APIにアクセスする：標準化されたMCPインターフェースを使用してChess.comデータに接続します。通常、APIエンドポイントにHTTPリクエストを送信することが含まれます。
3. データを取得する：さまざまなエンドポイントを利用してプレイヤーデータ、ゲーム記録、その他の関連情報を取得します。
4. データを分析する：取得したデータを分析するためのロジックをアプリケーションに実装します。個人使用、AIトレーニング、その他の目的に応じて行います。
5. プロジェクトに貢献する：改善点や追加したい機能がある場合は、GitHubのチェスMCPリポジトリに貢献を検討してください。

よくある質問

Q: チェスMCPでどのようなデータにアクセスできますか？

A: プレイヤープロフィール、ゲーム履歴、Chess.comからの統計など、さまざまなチェス関連データにアクセスできます。

Q: チェスMCPは無料で使用できますか？

A: はい、チェスMCPはオープンソースプロジェクトであり、すべてのデータは公開されています。

Q: チェスMCPをAIアプリケーションと統合できますか？

A: もちろんです！チェスMCPはAI統合を促進するように設計されており、AIアシスタントがチェスデータに基づいて分析し洞察を提供することができます。

Q: チェスMCPにどのように貢献できますか？

A: GitHubでリポジトリをフォークし、変更を加え、レビューのためにプルリクエストを送信することで貢献できます。

Q: チェスMCPのドキュメントはどこにありますか？

A: ドキュメントは通常、リポジトリのREADMEファイルやプロジェクト内の専用ドキュメントセクションにあります。

Chess.com MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server for Chess.com's Published Data API.

This provides access to Chess.com player data, game records, and other public information through standardized MCP interfaces, allowing AI assistants to search and analyze chess information.

https://github.com/user-attachments/assets/3b33361b-b604-465c-9f6a-3699b6907757

Features

• Access player profiles, stats, and game records
• Search games by date and player
• Check player online status
• Get information about clubs and titled players
• No authentication required (uses Chess.com's public API)
• Docker containerization support
• Provide interactive tools for AI assistants

The list of tools is configurable, so you can choose which tools you want to make available to the MCP client.

Usage

Docker (Recommended)

The easiest way to run chess-mcp with Claude Desktop is using Docker. If you don't have Docker installed, you can get it from Docker's official website.

Edit your Claude Desktop config file:

• Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Then add the following configuration:

{
  "mcpServers": {
    "chess": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "pab1it0/chess-mcp"
      ]
    }
  }
}

Running with UV

Alternatively, you can run the server directly using UV. Edit your Claude Desktop config file (locations listed above) and add the server configuration:

{
  "mcpServers": {
    "chess": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<full path to chess-mcp directory>",
        "run",
        "src/chess_mcp/main.py"
      ]
    }
  }
}

Note: if you see Error: spawn uv ENOENT in Claude Desktop, you may need to specify the full path to uv or set the environment variable NO_UV=1 in the configuration.

Development

Contributions are welcome! Please open an issue or submit a pull request if you have any suggestions or improvements.

This project uses uv to manage dependencies. Install uv following the instructions for your platform:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

You can then create a virtual environment and install the dependencies with:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
.venv\Scripts\activate     # On Windows
uv pip install -e .

Testing

The project includes a test suite that ensures functionality and helps prevent regressions.

Run the tests with pytest:

### Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

### Run the tests
pytest

### Run with coverage report
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

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MIT