MCP Dsp Game

🚀 mcp-dsp

Dyson Sphere Programの工場最適化のためのMCP (Model Context Protocol) サーバーです。AIによるボトルネック検出、電力網分析、物流最適化を可能にします。

🚀 クイックスタート

Dyson-MCPは、Dyson Sphere Programを手動での最適化の課題から、AIによる工場管理システムへと変えます。生産のボトルネック、電力不足、物流の非効率性に関する自然言語の質問を行い、リアルタイムのゲーム状態とセーブファイルの分析から実行可能な洞察を得ることができます。

✨ 主な機能

生産分析

• ボトルネック検出：生産チェーンを制限している要因を特定します。
• 根本原因分析：依存関係を追跡して上流の不足を見つけます。
• 効率メトリクス：実際の生産率と理論的な生産率を比較します。

電力網

• 発電/消費バランス：MW単位で余剰/不足を監視します。
• アキュムレータ分析：充放電サイクルを追跡します。
• クリティカルピリオド検出：電力が需要を下回る時期を特定します。

物流

• ベルト飽和度：最大スループットに近づいているベルトを見つけます。
• ステーションのボトルネック：物流ステーションの在庫問題を検出します。
• 宇宙船の待機時間：宇宙間物流の効率を監視します。

📦 インストール

前提条件

• Dyson Sphere Program (Steam)
• BepInEx 5.4.17+ (ダウンロード)
• Python 3.10+

クイックスタート

1. BepInExをインストール：DSPのインストールディレクトリにBepInExをインストールします。
2. プラグインをインストール

   # DysonMCP.dllをBepInEx/plugins/にコピー
   

3. MCPサーバーをインストール

   pip install dyson-mcp
   # または
   pip install -e .
   

4. Claude Desktopを設定

   {
     "mcpServers": {
       "dyson-mcp": {
         "command": "dyson-mcp",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

5. ゲームを開始
   • DSPを起動すると、プラグインは自動的に読み込まれます。
   • Claudeに工場に関する質問をします。

💻 使用例

"緑色回路の生産を制限している要因は何ですか？"
→ "銅板の入力が不足しており、毎分420個の不足があり、緑色回路の生産が制限されています。"

"惑星1の電力網を分析してください。"
→ "ピーク時に420MWの電力不足があり、3基の核融合発電所を追加することをおすすめします。"

"どのベルトが飽和していますか？"
→ "3本のベルトが95%以上の容量で稼働しています：鉄塊 (Aライン)、銅板 (Bライン)"

📚 ドキュメント

詳細な手順については、開発環境のセットアップを参照してください。

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/m2ai-mcp-servers/mcp-dsp.git
cd mcp-dsp

# Pythonのセットアップ
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windowsの場合は.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e ".[dev]"

# テストを実行
pytest tests/ -v

# MCPサーバーを実行
python -m mcp_server.server

🔧 技術詳細

アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Layer 3: AI Client (Claude)                          │
│  自然言語のクエリ → MCPプロトコル → 構造化されたレスポンス         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    ↕
                           MCPプロトコル (stdio/SSE)
                                    ↕
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 Layer 2: MCP Server (Python/FastMCP)                    │
│  • analyze_production_bottlenecks    • analyze_power_grid               │
│  • analyze_logistics_saturation      • generate_optimized_blueprint     │
│  • get_factory_snapshot              • load_save_analysis               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
         ↑ WebSocket (ws://localhost:8470)      ↑ ファイル入出力
         │                                      │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│            Layer 1: Game Instrumentation (C# BepInEx Plugin)            │
│  • Harmony IL Patches     • リアルタイムメトリクス     • WebSocketサーバー    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
         ↑ ランタイムパッチング
         │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 Layer 0: Dyson Sphere Program (Unity)                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

プロジェクト構造

Dyson/
├── src/
│   ├── bepinex_plugin/      # C# BepInExプラグイン
│   │   ├── Plugin.cs        # エントリーポイント
│   │   ├── Patches/         # Harmonyパッチ
│   │   ├── DataCollectors/  # メトリクス収集
│   │   └── WebSocketServer.cs
│   ├── mcp_server/          # Python MCPサーバー
│   │   ├── server.py        # FastMCPのエントリーポイント
│   │   ├── data_sources/    # リアルタイム + セーブファイル
│   │   ├── tools/           # 分析アルゴリズム
│   │   └── models/          # データモデル
│   └── shared/              # 共有データ (アイテムID、レシピ)
├── tests/                   # Pythonのテスト
├── docs/                    # ドキュメント
└── .github/workflows/       # CI/CD

MCPツール

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！まずはコントリビューションガイドラインをお読みください。

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEを参照してください。

🙏 謝辞

• qhgz2013/dsp_save_parser - セーブファイルの解析
• BepInEx - Unityのモディングフレームワーク
• Anthropic - MCPプロトコルの仕様