Lemonade Stand MCP Server

🚀 柠檬汁摊 MCP 服务器

柠檬汁摊 MCP 服务器是一个简单且可运行的示例项目，借助它，你能通过 Claude Desktop 畅玩经典的柠檬汁摊游戏，体验独特的游戏乐趣。

🚀 快速开始

要快速启动项目，请按照以下步骤操作：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/Lemonade-Stand-MCP-Server.git
   cd Lemonade-Stand-MCP-Server
   

2. 安装依赖项：

   npm install
   

3. 配置 Claude Desktop：

   • 打开 config.json 文件。
   • 添加以下内容到工具部分：

     {
       "tools": [
         {
           "id": "lemonade-stand",
           "name": "柠檬汁摊游戏",
           "description": "一个用于玩柠檬汁摊游戏的 MCP 服务器。",
           "type": "custom",
           "url": "http://localhost:3000"
         }
       ]
     }
     

   • 重启 Claude Desktop。

✨ 主要特性

• 🌤️ 动态天气系统影响销售
• 💰 商业模拟，包括供应和需求
• 📊 战略定价和库存管理
• 🏁 14 天游戏周期，带利润跟踪
• 🎮 完全通过 Claude Desktop 可玩

📦 安装指南

先决条件

• Node.js（推荐 v20.11.1 或更高版本）
• Claude Desktop

💻 使用示例

基础用法

要开始玩游戏，请执行以下步骤：

# 启动服务器
node server.js

在 Claude 中调用工具 lemonade-stand.start_game() 开始新游戏。

高级用法

使用其他工具管理你的柠檬汁摊，例如：

# 获取当前游戏状态
lemonade-stand.get_status()

# 购买补给
lemonade-stand.buy Supplies({ cups: 10, lemon: 5 })

# 出售柠檬汁
lemonade-stand.sell Lemonade({ price: 2.5, quantity: 20 })

📚 详细文档

游戏机制

这个游戏模拟了一个简单的商业场景，玩家需要管理资源和定价策略以最大化利润。以下是关键机制：

• 天气系统：影响柠檬汁摊的销量。晴天销量高，雨天销量低。
• 供应链：玩家可以购买杯子、柠檬和其他必需品。
• 定价策略：玩家可以调整价格以影响销售量和利润。

配置示例

WSL 用户

如果你使用 Windows Subsystem for Linux，请将路径更改为：

%UserProfile%/Documents/Claude/config.json

使用 npx

你可以直接运行：

npx server.js

故障排除

• 找不到锤子图标：检查配置文件是否正确，并确保服务器正在运行。
• 无法连接到服务器：确保服务器正在运行且地址正确。

开发

要修改服务器代码，请按照以下步骤操作：

1. 修改 server.js 文件。
2. 重新启动服务器：

   node server.js
   

3. 在 Claude 中测试更改。

项目结构

Lemonade-Stand-MCP-Server/
├── server.js              # 主 MCP 服务器实现
├── package.json           # Node.js 依赖项
└── README.md             # 此文件

工作原理

此 MCP 服务器实现了简单游戏循环：

1. 服务器在内存中维护游戏状态。
2. 每个工具代表一个游戏动作（购买、出售等）。
3. 当 Claude 调用工具时，服务器更新游戏状态。
4. 结果以 JSON 格式返回给 Claude。
5. Claude 分析结果并决定下一步操作。

这展示了如何使用 MCP 创建交互式体验，其中 AI 模型可以维护状态、做出决策并与复杂系统互动。

🔧 技术细节

模型类型

此项目基于模型上下文协议 (MCP) 实现，MCP 是一个开放标准，使 AI 模型（如 Claude）能够与外部数据源和工具交互。

工作流程

此 MCP 服务器实现了简单游戏循环：

1. 服务器在内存中维护游戏状态。
2. 每个工具代表一个游戏动作（购买、出售等）。
3. 当 Claude 调用工具时，服务器更新游戏状态。
4. 结果以 JSON 格式返回给 Claude。
5. Claude 分析结果并决定下一步操作。

这展示了如何使用 MCP 创建交互式体验，其中 AI 模型可以维护状态、做出决策并与复杂系统互动。

📄 许可证

文档未提及相关信息，故跳过该章节。

🤝 贡献

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