Doctah MCP

🚀 Doctah-MCP

Doctah-MCP 服务器借助模型上下文协议（MCP），在 AI 助手和 PRTS.wiki 的明日方舟知识库之间搭建了一座桥梁。它能让 AI 模型以编程方式搜索干员和敌人信息，并访问其具体内容。

🚀 快速开始

从源代码安装

git clone https://github.com/TonybotNi/Doctah-MCP.git
cd doctah-mcp
pip install -e .

验证安装：

# 测试全局命令是否可用
doctah-mcp --help

# 或者使用 Python 模块进行测试
python -m doctah_mcp.server --help

若用于开发：

# 克隆并设置开发环境
git clone https://github.com/TonybotNi/Doctah-MCP.git
cd doctah-mcp

# 安装带有测试依赖的包
pip install -e ".[dev]"

🔌 MCP 集成

为你的 MCP 客户端配置文件选择以下配置方法之一： 方法 1：使用全局命令（推荐）

{
    "mcpServers": {
        "doctah-mcp": {
            "command": "doctah-mcp",
            // 或者使用完整路径: "/full/path/to/doctah-mcp"
            "args": []
        }
    }
}

💡 若未找到 doctah-mcp 命令，请使用方法 3 并指定 Python 可执行文件的完整路径。

方法 2：使用 Python 模块

{
    "mcpServers": {
        "doctah-mcp": {
            "command": "python",
            "args": ["-m", "doctah_mcp.server"]
        }
    }
}

方法 3：使用完整路径（最可靠）

{
    "mcpServers": {
        "doctah-mcp": {
            "command": "/full/path/to/python",
            "args": ["-m", "doctah_mcp.server"],
            "cwd": "/path/to/doctah-mcp-folder"
        }
    }
}

💡 注意：cwd 是工作目录，仅在方法 3 中需要，指向你下载的 doctah-mcp 项目文件夹。

✨ 主要特性

• 🎯 干员搜索：查询详细的干员信息，包括技能、天赋和属性。
• ⚔️ 敌人情报：获取包含等级进展的全面敌人数据。
• 📋 列表搜索：通过模糊搜索功能查找干员和敌人。
• 🔍 内容验证：智能内容验证，区分干员和敌人。
• 🤖 对 AI 友好：输出结构一致、简洁的 Markdown 内容。

💻 使用示例

基础用法

服务器提供了四个主要工具：

1. 干员搜索

搜索详细的干员信息：

result = await call_tool("search_operator_mcp", {
    "name": "Amiya",
    "sections": "skills,talents"
})

2. 敌人搜索

获取全面的敌人数据：

result = await call_tool("search_enemy_mcp", {
    "name": "Originium Slug",
    "sections": "level0,level1"
})

3. 列出干员

查找匹配模式的干员：

result = await call_tool("list_operators_mcp", {
    "name": "guard"
})

4. 列出敌人

查找匹配模式的敌人：

result = await call_tool("list_enemies_mcp", {
    "name": "drone"
})

📋 客户端配置

Claude Desktop

配置文件位置：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json 推荐配置（最简单）：

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

备用配置（若上述配置不起作用）：

{
  "mcpServers": {
    "doctah-mcp": {
      "command": "/full/path/to/python",
      "args": ["-m", "doctah_mcp.server"],
      "cwd": "/path/to/doctah-mcp-folder"
    }
  }
}

Cherry Studio

1. 打开 Cherry Studio → 设置 → MCP 服务器 → 添加。
2. 选择类型：STDIO。
3. 简单配置：
   • 命令：doctah-mcp
   • 参数：[]
4. 备用配置（若上述配置不起作用）：
   • 命令：/full/path/to/python
   • 参数：["-m", "doctah_mcp.server"]
   • 工作目录：/path/to/doctah-mcp-folder

🔧 配置

通过环境变量进行配置：

🧪 测试

运行测试套件：

python -m pytest

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证发布。详情请参阅 LICENSE 文件。

📚 详细文档

需要更详细的配置和故障排除指南？请查看：

• Claude Desktop 详细设置
• Cherry Studio 详细设置