MCP Dsp Game

🚀 mcp-dsp

MCP（模型上下文协议）服务器，用于《戴森球计划》工厂优化。支持人工智能辅助的瓶颈检测、电网分析和物流优化。

🚀 快速开始

Dyson - MCP将《戴森球计划》从手动优化挑战转变为人工智能辅助的工厂管理系统。你可以用自然语言询问有关生产瓶颈、电力短缺和物流效率低下的问题，系统会根据实时游戏状态和存档文件分析给出可行的见解。

✨ 主要特性

生产分析

• 瓶颈检测：识别限制生产链的因素。
• 根本原因分析：追踪依赖关系，找出上游短缺问题。
• 效率指标：比较实际和理论生产率。

电网分析

• 发电/消耗平衡：以兆瓦为单位监测电力盈余/短缺情况。
• 储能分析：跟踪充放电周期。
• 关键时期检测：确定电力低于需求的时段。

物流分析

• 传送带饱和度：找出接近最大吞吐量的传送带。
• 物流站瓶颈：检测物流站库存问题。
• 飞船等待时间：监测星际物流效率。

📦 安装指南

前提条件

• 《戴森球计划》（Steam版）
• BepInEx 5.4.17+（下载）
• Python 3.10+

快速安装

1. 安装BepInEx：将其安装到《戴森球计划》的安装目录。
2. 安装插件

   # 将DysonMCP.dll复制到BepInEx/plugins/
   

3. 安装MCP服务器

   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. 开始游戏！
   • 启动《戴森球计划》（插件会自动加载）。
   • 向Claude询问有关你的工厂的问题。

💻 使用示例

"我的绿电路板生产的瓶颈是什么？"
→ "绿电路板受铜板材输入限制，短缺420个/分钟"

"分析我1号星球的电网情况"
→ "高峰时段电力短缺420兆瓦，建议增加3座聚变发电站"

"哪些传送带达到饱和了？"
→ "3条传送带的利用率超过95%：铁锭（A线）、铜板材（B线）"

📚 详细文档

开发

详细说明请参考 开发环境设置。

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

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

# 运行测试
pytest tests/ -v

# 运行MCP服务器
python -m mcp_server.server

项目结构

Dyson/
├── src/
│   ├── bepinex_plugin/      # C# BepInEx插件
│   │   ├── Plugin.cs        # 入口点
│   │   ├── Patches/         # Harmony补丁
│   │   ├── DataCollectors/  # 指标收集
│   │   └── WebSocketServer.cs
│   ├── mcp_server/          # Python MCP服务器
│   │   ├── server.py        # FastMCP入口点
│   │   ├── data_sources/    # 实时数据 + 存档文件
│   │   ├── tools/           # 分析算法
│   │   └── models/          # 数据模型
│   └── shared/              # 共享数据（物品ID、配方）
├── tests/                   # Python测试
├── docs/                    # 文档
└── .github/workflows/       # CI/CD

MCP工具

🤝 贡献

欢迎贡献代码！请先阅读贡献指南。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅 LICENSE。

🙏 致谢

• qhgz2013/dsp_save_parser - 存档文件解析
• BepInEx - Unity模组框架
• Anthropic - MCP协议规范