MCP Wordle Go
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MCP Wordle Go

一個用Go語言實現的MCP服務器,用於通過Wordle API獲取Wordle每日謎題的答案。支持Docker快速部署和本地運行兩種方式。
2.5分
9.3K

什麼是Wordle MCP - Go?

Wordle MCP - Go 是一個基於Go語言開發的MCP服務器,專門用於從Wordle API獲取每日Wordle遊戲的解決方案。它允許用戶通過簡單的API調用獲取特定日期的Wordle答案。

如何使用Wordle MCP - Go?

Wordle MCP - Go 可以通過Docker容器或本地編譯的可執行文件運行。只需在MCP服務器配置中添加相應的命令和參數即可開始使用。

適用場景

該服務器適用於需要獲取Wordle遊戲解決方案的開發者、研究人員以及對自然語言處理感興趣的技術愛好者。

主要功能

Wordle答案獲取
能夠從官方Wordle API獲取指定日期的Wordle答案。
跨平臺支持
支持通過Docker容器或本地編譯的Go程序運行,兼容多種操作系統。
簡單易用
提供簡單的配置方式,只需添加一行配置即可集成到MCP服務器中。
優勢
快速獲取Wordle答案,方便測試和研究。
易於部署和集成到現有的MCP服務器架構中。
支持多種使用方式(Docker或本地運行)。
侷限性
僅支持2021年5月19日至未來23天內的Wordle答案。
依賴於外部Wordle API,如果API不可用,將無法獲取答案。
不支持自定義Wordle答案,僅限官方提供的數據。

如何使用

選擇部署方式
可以選擇使用Docker容器或本地編譯的Go程序來運行Wordle MCP - Go。
配置MCP服務器
在MCP服務器的配置文件中添加Wordle MCP - Go的運行命令和參數。
調用API
通過MCP接口調用Wordle MCP - Go,輸入指定日期即可獲取對應的Wordle答案。

使用案例

獲取特定日期的Wordle答案
用戶想要知道2023年4月1日的Wordle答案,可以通過調用MCP接口並傳入指定日期來獲取答案。
測試Wordle答案獲取功能
開發者可以使用Wordle MCP - Go測試其應用是否能正確獲取Wordle答案,並驗證結果的準確性。

常見問題

Wordle MCP - Go 支持哪些日期範圍?
如果Wordle API不可用怎麼辦?
如何更新Wordle MCP - Go?

相關資源

GitHub倉庫
Wordle MCP - Go 的源代碼和文檔。
Docker Hub
Wordle MCP - Go 的Docker鏡像。
Wordle API文檔
官方Wordle API的文檔和相關信息。

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
{
  "mcpServers": {
    "Wordle-MCP-Go": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "--init",
        "-e",
        "DOCKER_CONTAINER=true",
        "ghcr.io/cr2007/mcp-wordle-go:latest"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "Wordle-MCP-Go":{
        "command": "ABSOLUTE//PATH//TO//main.go",
      }
  }
}
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。

替代品

V
Vestige
Vestige是一個基於認知科學的AI記憶引擎,通過實現預測誤差門控、FSRS-6間隔重複、記憶夢境等29個神經科學模塊,為AI提供長期記憶能力。包含3D可視化儀表板和21個MCP工具,完全本地運行,無需雲端。
Rust
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Moltbrain
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一個功能豐富的Markdown排版工具,支持多種樣式主題和平臺適配,提供即時編輯預覽、圖片導出和API集成能力
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S
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Security Detections MCP 是一個基於Model Context Protocol的服務器,允許LLM查詢統一的安全檢測規則數據庫,涵蓋Sigma、Splunk ESCU、Elastic和KQL格式。最新3.0版本升級為自主檢測工程平臺,可自動從威脅情報中提取TTPs、分析覆蓋差距、生成SIEM原生格式檢測規則、運行測試並驗證。項目包含71+工具、11個預構建工作流提示和知識圖譜系統,支持多SIEM平臺。
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Paperbanana
PaperBanana是一個自動化生成學術圖表和統計圖的智能框架,支持從文本描述生成高質量的論文插圖,採用多智能體管道和迭代優化,提供CLI、Python API和MCP服務器等多種使用方式。
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