Servidor MCP (Model Context Protocol)

Conecta cualquier asistente de programación con IA o agente autónomo directamente a datos de esports de Valorant en tiempo real, sin configuraciones complejas, sin servidores externos y sin necesidad de claves de API.

# Claude Code CLI (comando único)
claude mcp add vlrdevapi -- uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp

O añade el bloque JSON directamente en la configuración de tu cliente:

{
  "mcpServers": {
    "vlrdevapi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
    }
  }
}

Configuración en 10 Segundos por ClienteCopy Anchor Link

Claude Code CLICopy Anchor Link

Ejecuta este único comando en tu terminal:

claude mcp add vlrdevapi -- uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp

Claude Code descargará e instalará el servidor automáticamente bajo demanda, registrará las 40 herramientas y las pondrá a tu disposición en la sesión activa.

Claude DesktopCopy Anchor Link

Abre tu archivo de configuración:

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

Añade vlrdevapi bajo mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "vlrdevapi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
    }
  }
}

Reinicia Claude Desktop. El icono de martillo mostrará más de 40 herramientas de Valorant listas para usarse.

Cursor IDECopy Anchor Link

1. Ve a Cursor Settings → Features → MCP Servers.
2. Pulsa en Add New MCP Server.
3. Nombre: vlrdevapi, Tipo: command, Comando: uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp.

O añádelo en .cursor/mcp.json en tu espacio de trabajo:

{
  "mcpServers": {
    "vlrdevapi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
    }
  }
}

Windsurf / CodeiumCopy Anchor Link

Añade en ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "vlrdevapi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
    }
  }
}

Editor ZedCopy Anchor Link

En el archivo settings.json de Zed:

{
  "context_servers": {
    "vlrdevapi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
    }
  }
}

Agentes Autónomos de IA (OpenCode, DeepSeek, Codex, Grok, etc.)Copy Anchor Link

Para agentes autónomos o entornos LLM personalizados, indica a tu ejecutor de herramientas:

uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp

Prompt Listo para tu AgenteCopy Anchor Link

Puedes pegar este mensaje de sistema en cualquier agente:

Integración de Datos de Esports de Valorant: Tienes acceso al servidor VLRdevAPI Model Context Protocol (MCP). Ejecútalo vía stdio con uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp.

• Utiliza herramientas compuestas como get_match_full_context(series_id) y get_team_overview(team_id) para consultas generales.
• Usa matches_live() y matches_upcoming() para calendarios de partidos.
• Usa player_agents(player_id) y get_player_career_summary(player_id) para análisis de jugadores.
• No se requieren claves de API ni registros externos.

Qué Puedes Preguntar a tu IACopy Anchor Link

Una vez conectado, tu asistente responderá a preguntas en lenguaje natural utilizando datos en vivo de VLR.gg:

• "¿Quién está jugando en directo ahora en el VCT?" → invoca matches_live()
• "Muéstrame los próximos partidos de KRÜ o Leviatán esta semana" → invoca team_upcoming_matches(team_id=2355)
• "Compara el historial directo entre FNATIC y LOUD" → invoca compare_teams(team_id_1=2593, team_id_2=6961)
• "Genera un informe de la carrera de Aspas con agentes principales y premios" → invoca get_player_career_summary(player_id=8480)
• "¿Cómo fue la economía ronda por ronda en la gran final de Champions?" → invoca series_economy(series_id=754737)
• "Resume las noticias más importantes de esports de Valorant" → invoca get_news_digest()

Herramientas Compuestas de Alto Nivel (Ideales para IA)Copy Anchor Link

El servidor ofrece 9 herramientas compuestas diseñadas específicamente para el razonamiento en varios pasos. En vez de realizar 5 consultas independientes, tu agente recibe un informe completo en una sola llamada:

Catálogo Granular Completo (40 Herramientas)Copy Anchor Link

Además de las herramientas compuestas, cada endpoint de VLRdevAPI está expuesto de forma individual:

• Matches: matches_upcoming, matches_live, matches_completed
• Series: series_info, series_players, series_rounds, series_performance, series_economy, series_replay, series_vods, series_map_summary
• Teams: team_info, team_roster, team_stats, team_completed_matches, team_upcoming_matches, team_transactions, team_placements
• Players: player_info, player_teams, player_agents, player_matches, player_profile, player_placements
• Events: events_list, event_info, event_stages, event_teams, event_matches, event_standings
• News: news_list, news_article

Por Qué Funciona Sin ConfiguraciónCopy Anchor Link

1. Sin Claves de API: Los datos de VLR.gg no requieren token ni registro.
2. Aislamiento con uvx: uvx gestiona la descarga en una caché temporal aislada, manteniendo limpio el entorno Python de tu sistema.
3. Manejo Seguro de Excepciones: Los errores de dominio (NotFoundError, ValidationError) retornan estructuras JSON ordenadas, evitando caídas inesperadas en el chat con la IA.
4. Optimización de Tokens: Aprovecha la serialización compacta en diccionario y JSON de VLRdevAPI para optimizar la ventana de contexto del modelo.