40k MCP Server

40k MCP服务器

一 MCP（模型上下文协议） 允许LLM访问的服务器 所有战锤40000第10版 用于游戏决策和列表构建的派系规则数据。

使用TypeScript、本地向量嵌入和零外部API依赖项构建。

特性

5个MCP工具 对于所有派系的全面40k规则访问：

数据覆盖范围： 1665个单位，1469个策略，776个增强，189个分遣队，6个派系规则，以及24个派系的7个核心规则部分。

支持的派系

阿登普塔·索罗里塔斯。混沌守护者。艾尔达。 |《Adeptus Custones》|《混沌骑士》| Drukhari| |机械爱好者|混沌太空海军陆战队|基因窃贼崇拜| |Adeptus Titanicus |死亡守卫|沃坦联盟| |Astra Militarum |皇帝的孩子们| Necrons| |灰骑士|千子| Orks| |帝国特工|世界食客|唐帝国| |帝国骑士团| |太空海军陆战队|

太空海军陆战队包括所有章节特定的内容（黑圣殿骑士、血天使、黑暗天使、死亡守望、太空狼）。

建筑

MCP Client (Claude Desktop / Claude Code)
          |
          | stdio (JSON-RPC)
          v
    MCP Server (TypeScript)
    @modelcontextprotocol/sdk
          |
    +-----+------+
    |             |
Structured    Vector DB
  JSON         (Vectra)
 Lookups    Semantic Search

• 结构化工具 (get_unit, list_stratagems, compare_units, validate_list)对启动时加载的JSON数据进行精确/过滤查找
• 语义搜索 (search_rules)将查询嵌入到本地转换器模型中，并搜索预先构建的向量索引
• 嵌入 使用本地生成 all-MiniLM-L6-v2 通过 @huggingface/transformers -不需要API密钥
• 矢量存储 用途 维克特拉，一个具有JSON文件存储的轻量级JS原生矢量数据库

多派别数据加载

启动时，服务器进行扫描 data/ 用于派系子目录，并并行加载所有JSON文件。每个派系的数据被合并为一个 GameData 对象，每个项目上都保留了派系元数据。

RAG区块链战略

为了准确检索，游戏数据被拆分为语义上有意义的块。每个块都包括用于过滤的派系元数据：

每个块都以上下文作为前缀（例如。， [Unit: Fire Dragons] (aeldari) Weapons:)因此嵌入捕获了内容及其来源。

快速开始

先决条件

• Node.js 18+
• npm

安装和构建

git clone https://github.com/Emeier2/40k-mcp-server.git
cd 40k-mcp-server
npm install
npm run build

构建矢量索引

必需的 search_rules 工具（首次运行下载嵌入模型，约80MB）：

npm run build-index

配置Claude桌面

添加到您的Claude桌面配置(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "wh40k": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/40k-mcp-server/build/index.js"]
    }
  }
}

然后重新启动Claude Desktop。工具将自动显示。

配置Claude代码

添加到您的Claude Code MCP设置中：

{
  "mcpServers": {
    "wh40k": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/40k-mcp-server/build/index.js"]
    }
  }
}

交互示例

“中间人擅长什么？”

克劳德打电话来 get_unit("Intercessors", faction="space-marines") 并获取包含统计数据、栓式步枪配置文件和能力的完整数据表。

“死亡守卫在射击阶段可以使用什么策略？”

克劳德打电话来 list_stratagems(faction="death-guard", keyword="shooting") 并得到滤波结果。

“将幽灵卫士与火龙进行反坦克比较”

克劳德打电话来 compare_units("Wraithguard", "Fire Dragons") 为了进行并排比较，那么 search_rules("anti-tank weapons") 以获取更多上下文。

“充电阶段的核心规则是什么？”

克劳德打电话来 search_rules("charge phase", type="core_rule") 找到相关的核心规则。

“这份2000分的名单合法吗？”

克劳德打电话来 validate_list 使用单位列表，检查积分总数，标记任何EPIC HERO重复或无效的单位大小。

项目结构

40k-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts              # MCP server entry point
│   ├── tools/
│   │   ├── get-unit.ts       # Unit datasheet lookup
│   │   ├── search-rules.ts   # RAG semantic search
│   │   ├── list-stratagems.ts# Stratagem filtering
│   │   ├── compare-units.ts  # Unit comparison
│   │   └── validate-list.ts  # Army list validation
│   ├── data/
│   │   ├── loader.ts         # Multi-faction JSON loader
│   │   └── types.ts          # TypeScript interfaces
│   ├── rag/
│   │   ├── embeddings.ts     # Local embedding generation
│   │   ├── vector-store.ts   # Vectra index wrapper
│   │   └── chunker.ts        # Intelligent data chunking
│   └── utils/
│       └── formatting.ts     # LLM-optimized output formatting
├── data/
│   ├── {faction}/            # Per-faction data directories
│   │   ├── units.json        # Unit datasheets
│   │   ├── stratagems.json   # Stratagems
│   │   ├── enhancements.json # Enhancements
│   │   ├── detachments.json  # Detachment rules
│   │   └── faction-rules.json# Faction-wide rules
│   ├── core-rules.json       # Core game rules
│   └── index/                # Vector search index
├── scraper/                  # Python scraping pipeline (offline)
│   ├── scrape_all.py         # Master orchestration (all factions)
│   ├── scrape_datasheets.py  # Unit datasheet scraper
│   ├── scrape_faction_data.py# Stratagems/enhancements/detachments
│   ├── scrape_core_rules.py  # Core rules scraper
│   └── utils.py              # Shared scraping utilities
└── scripts/
    └── build-index.ts        # Vector index builder

报废数据

要重新抓取所有派系数据（需要Python 3.10+及其依赖项）：

pip install -r scraper/requirements.txt
python scraper/scrape_all.py

scraper支持恢复——它跳过输出目录已经包含所有5个文件的派系。要强制重新抓取特定派系，请删除其下的目录 data/.

技术栈

数据源

从中抓取游戏数据 瓦哈佩迪亚 并以结构化JSON的形式提交。scraper是一个离线工具——用户不需要Python或网络访问来运行MCP服务器。

战锤40000条规则和军队数据是Games Workshop的知识产权。这个项目是一个粉丝制作的个人使用工具。

许可证

麻省理工学院