MCP Dsp Game

🚀 mcp-dsp

MCP（模型上下文協議）服務器，用於《戴森球計劃》工廠優化。支持人工智能輔助的瓶頸檢測、電網分析和物流優化。

🚀 快速開始

Dyson - MCP將《戴森球計劃》從手動優化挑戰轉變為人工智能輔助的工廠管理系統。你可以用自然語言詢問有關生產瓶頸、電力短缺和物流效率低下的問題，系統會根據即時遊戲狀態和存檔文件分析給出可行的見解。

✨ 主要特性

生產分析

• 瓶頸檢測：識別限制生產鏈的因素。
• 根本原因分析：追蹤依賴關係，找出上游短缺問題。
• 效率指標：比較實際和理論生產率。

電網分析

• 發電/消耗平衡：以兆瓦為單位監測電力盈餘/短缺情況。
• 儲能分析：跟蹤充放電週期。
• 關鍵時期檢測：確定電力低於需求的時段。

物流分析

• 傳送帶飽和度：找出接近最大吞吐量的傳送帶。
• 物流站瓶頸：檢測物流站庫存問題。
• 飛船等待時間：監測星際物流效率。

📦 安裝指南

前提條件

• 《戴森球計劃》（Steam版）
• BepInEx 5.4.17+（下載）
• Python 3.10+

快速安裝

1. 安裝BepInEx：將其安裝到《戴森球計劃》的安裝目錄。
2. 安裝插件

   # 將DysonMCP.dll複製到BepInEx/plugins/
   

3. 安裝MCP服務器

   pip install dyson - mcp
   # 或者
   pip install -e .
   

4. 配置Claude桌面版

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

5. 開始遊戲！
   • 啟動《戴森球計劃》（插件會自動加載）。
   • 向Claude詢問有關你的工廠的問題。

💻 使用示例

"我的綠電路板生產的瓶頸是什麼？"
→ "綠電路板受銅板材輸入限制，短缺420個/分鐘"

"分析我1號星球的電網情況"
→ "高峰時段電力短缺420兆瓦，建議增加3座聚變發電站"

"哪些傳送帶達到飽和了？"
→ "3條傳送帶的利用率超過95%：鐵錠（A線）、銅板材（B線）"

📚 詳細文檔

開發

詳細說明請參考 開發環境設置。

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/m2ai - mcp - servers/mcp - dsp.git
cd mcp - dsp

# Python環境設置
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 或者在Windows上使用.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e ".[dev]"

# 運行測試
pytest tests/ -v

# 運行MCP服務器
python -m mcp_server.server

項目結構

Dyson/
├── src/
│   ├── bepinex_plugin/      # C# BepInEx插件
│   │   ├── Plugin.cs        # 入口點
│   │   ├── Patches/         # Harmony補丁
│   │   ├── DataCollectors/  # 指標收集
│   │   └── WebSocketServer.cs
│   ├── mcp_server/          # Python MCP服務器
│   │   ├── server.py        # FastMCP入口點
│   │   ├── data_sources/    # 即時數據 + 存檔文件
│   │   ├── tools/           # 分析算法
│   │   └── models/          # 數據模型
│   └── shared/              # 共享數據（物品ID、配方）
├── tests/                   # Python測試
├── docs/                    # 文檔
└── .github/workflows/       # CI/CD

MCP工具

🤝 貢獻

歡迎貢獻代碼！請先閱讀貢獻指南。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證，詳情請參閱 LICENSE。

🙏 致謝

• qhgz2013/dsp_save_parser - 存檔文件解析
• BepInEx - Unity模組框架
• Anthropic - MCP協議規範