MCP 服务端 (Model Context Protocol)
10 秒极速配置，将 VLRdevAPI 直连至 Claude Desktop、Cursor、Claude Code、Windsurf、OpenCode、DeepSeek、Codex、Grok 及各类自主 AI 智能体。
零门槛、零部署、无需任何 API 密钥，即可将任何 AI 编码助手或自主智能体直接接入实时无畏契约 (Valorant) 电竞数据库。
# Claude Code CLI (单条命令)
claude mcp add vlrdevapi -- uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp或将以下 JSON 配置直接粘贴至对应客户端的配置文件中：
{
"mcpServers": {
"vlrdevapi": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
}
}
}主流客户端 10 秒配置指南
Claude Code CLI
在终端中执行单条命令：
claude mcp add vlrdevapi -- uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcpClaude Code 将自动按需拉取并启动服务端，注册全部 40 个工具并立即在当前会话中生效。
Claude Desktop
打开您的配置文件：
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - Linux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
在 mcpServers 节点下添加 vlrdevapi：
{
"mcpServers": {
"vlrdevapi": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
}
}
}重启 Claude Desktop。点击对话框右下角的锤子图标，即可看到已就绪的 40+ 项无畏契约电竞专属工具。
Cursor IDE
- 打开 Cursor Settings → Features → MCP Servers。
- 点击 Add New MCP Server。
- 名称 (Name):
vlrdevapi, 类型 (Type):command, 命令 (Command):uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp。
或者直接在项目根目录的 .cursor/mcp.json 中添加：
{
"mcpServers": {
"vlrdevapi": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
}
}
}Windsurf / Codeium
在 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json 中添加：
{
"mcpServers": {
"vlrdevapi": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
}
}
}Zed 编辑器
在 Zed 的 settings.json 中配置：
{
"context_servers": {
"vlrdevapi": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "vlrdevapi[mcp]", "vlrdevapi-mcp"]
}
}
}自主 AI 智能体 (OpenCode、DeepSeek、Codex、Grok 等)
对于自主 Agent、CLI 封装框架或自定义 LLM 应用，只需将工具执行器配置为标准 stdio 调用：
uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp开箱即用的 Agent 系统提示词
您可以直接将以下提示词注入到任何 Agent 的上下文环境中：
无畏契约电竞数据接口接入指引： 你已接入 VLRdevAPI Model Context Protocol (MCP) 服务端。通过 stdio 执行
uvx --from "vlrdevapi[mcp]" vlrdevapi-mcp运行服务。
- 优先使用复合工具（如
get_match_full_context(series_id)和get_team_overview(team_id)）处理高阶综合查询。- 查询赛程请调用
matches_live()与matches_upcoming()。- 分析选手战绩请调用
player_agents(player_id)与get_player_career_summary(player_id)。- 全程无需任何 API 密钥或第三方账号。
您可以向 AI 提问哪些问题
连接成功后，您的 AI 助手可直接根据实时 VLR.gg 数据回答自然语言提问：
- "现在 VCT 正在打哪场比赛？" → 调用
matches_live() - "列出 EDG 或 FPX 本周即将进行的全部赛程" → 调用
team_upcoming_matches(team_id=...) - "对比 EDG 和 PRX 的历史交锋胜率与阵容评分" → 调用
compare_teams(...) - "调取 ZmjjKK (康康) 的职业生涯详报，包括擅长特工池和奖金统计" → 调用
get_player_career_summary(...) - "解析今年全球冠军赛总决赛决胜局的逐回合经济局势与枪械购买" → 调用
series_economy(...) - "汇总今天的最新无畏契约电竞头条要闻" → 调用
get_news_digest()
高阶复合工具 (专为多跳推理设计)
服务端特别提供了 9 项专为大模型设计的复合工具。智能体无需在多轮对话中发起 5 次繁琐的基础请求，单次调用即可获取完整情报：
| 工具名称 | 参数 | 返回内容 |
|---|---|---|
get_match_full_context | series_id | 比赛概况、选手详细评分、直播信号流与回放 VOD 列表。 |
get_team_overview | team_id | 战队资料、现役阵容、近期交手赛果、后续赛程及历史战绩荣誉。 |
compare_teams | team_id_1, team_id_2 | 两支战队在阵容深度、战队排名、赛事奖金及近况表现的双排并列对比。 |
get_player_career_summary | player_id | 选手履历生平、现役队伍、特工池综合评分及赛事名次盘点。 |
get_h2h_matchup | team_id_1, team_id_2 | 两队之间所有历史交锋胜负局数与关键战役完整备忘录。 |
get_tournament_dossier | event_id | 锦标赛全景档案：参赛名单、赛段晋级图与实时阶段积分。 |
get_live_and_upcoming_schedule | limit | 实时直播动态滚动与未来赛程计划的综合快讯。 |
get_news_digest | limit, include_top_article_body | 最新电竞新闻快报摘要，可附带头条文章的完整 Markdown 原文。 |
series_map_summary | series_id, game_id | 单张地图深度战报：回合经济分析、精彩回放事件与选手局内表现。 |
40 项基础颗粒度工具清单
除高阶复合工具外，VLRdevAPI 的全部接口均以独立工具形式无缝开放：
- 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
为什么能做到真正零配置
- 无需 API 密钥: VLR.gg 属于公开电竞数据站点，无需注册开发者账号或申请 Token。
uvx运行隔离:uvx会将vlrdevapi[mcp]下载到安全独立的临时缓存区运行，绝不污染全局 Python 环境。- 优雅的异常防护机制: 针对领域异常（如
NotFoundError、ValidationError）均返回规范格式的 JSON 错误信息，避免 AI 进程异常退出。 - Token 极致优化: 采用 VLRdevAPI 优化后的轻量字典序列化协议，最大限度节约模型的上下文窗口（Context Window）。
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