MCP Even Odd League

MCP偶数/奇数联赛

基于模型上下文协议的多智能体游戏系统

课程： 具有模型上下文协议的AI代理 机构： 赖希曼大学 学年： 2024-2025 协议版本： 联赛v2 作者 塔尔·巴达

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目录

1. 概述
2. 系统架构
3. 安装
4. 快速开始
5. 系统组件
6. 游戏规则
7. MCP协议
8. 管理联盟
9. 测试
10. 配置
11. 故障排除
12. 项目结构
13. 文档
14. 贡献
15. 许可证

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概述

项目描述

MCP偶数/奇数联赛是 多智能体自主游戏系统 其中玩家代理在结构化的联盟格式内进行偶数/奇数猜测游戏。该系统展示了以下内容的实际实施：

• 模型上下文协议（MCP） 用于代理间通信
• 多智能体协调 自主决策
• 联赛管理 循环赛编排
• 状态机设计 用于鲁棒代理行为
• RESTful JSON-RPC 2.0 通过HTTP发送消息

什么是偶数/奇数游戏？

每场比赛：

1. 裁判抽取一个随机数（1-10）
2. 两位玩家同时选择“偶数”或“奇数”
3. 正确猜出奇偶校验的玩家获胜
4. 如果两人猜得一样（都是对的或都是错的），那就打平了

系统目标

学术目标：

• 按照正式的协议规范实现自治代理
• 设计可扩展的多智能体系统
• 为分布式系统实践软件工程最佳实践
• 展示异步通信协议的能力

技术成果：

• 完全符合JSON-RPC 2.0的MCP协议
• 具有状态管理的自主玩家代理
• 集中的联赛编排和排名跟踪
• 有公平保障的裁判仲裁
• 全面的错误处理和超时

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系统架构

高级体系结构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     League Manager                           │
│  - Orchestrates rounds                                       │
│  - Tracks standings                                          │
│  - Publishes results                                         │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │
        ┌──────────────┴──────────────┐
        │                             │
┌───────▼────────┐           ┌────────▼───────┐
│   Referee      │           │   Referee      │
│   (REF01)      │           │   (REF02)      │
│  - Runs match  │           │  - Runs match  │
│  - Draws num   │           │  - Draws num   │
│  - Declares    │           │  - Declares    │
│    winner      │           │    winner      │
└───┬───────┬────┘           └───┬───────┬────┘
    │       │                    │       │
┌───▼──┐ ┌──▼──┐            ┌───▼──┐ ┌──▼──┐
│ P01  │ │ P02 │            │ P03  │ │ P04 │
│Even  │ │Odd  │            │Even  │ │Odd  │
│Agent │ │Agent│            │Agent │ │Agent│
└──────┘ └─────┘            └──────┘ └─────┘

通信协议

所有组件通过以下方式通信 HTTP POST 请求 /mcp 端点使用 JSON-RPC 2.0 格式。看 docs/architecture/mcp_message_contracts.md 以获取完整的消息规范。

设计原则

1. 协议优先设计： 由正式消息契约定义的所有交互
2. 状态机： 每个代理都通过经过验证的转换来维护显式状态
3. 关注点分离： 联赛编排、比赛仲裁和球员策略是独立的
4. 故障安全默认值： 内置超时、重试和优雅降级功能
5. 可扩展性： 未来游戏类型的插件架构

参考： 看 docs/architecture/block_architecture.md 查看详细的组件分解。

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安装

系统要求

• python 3.9或更高
• 操作系统： macOS、Linux或Windows
• 猛撞： 最小2GB
• 网络： 本地主机连接（无需外部网络）

步骤1：克隆存储库

git clone https://github.com/TalBarda8/mcp-even-odd-league.git
cd mcp-even-odd-league

步骤2：安装软件包

该项目被构造为一个适当的Python包。在开发模式下安装：

pip3 install -e ".[dev]"

这将安装：

• 核心依赖关系： flask, requests
• 开发工具： pytest, pytest-cov, python-dotenv
• 包裹： mcp-even-odd-league 处于可编辑模式

替代方案（不带开发工具的生产安装）：

pip3 install -e .

步骤3：验证安装

python3 -c "import mcp_even_odd_league; print(f'Package installed: v{mcp_even_odd_league.__version__}')"

预期产量：

Package installed: v0.1.0

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快速开始

关键： 这个项目有两种运行方式——为你的用例选择正确的一种！

👉 评分/演示：使用集成测试模式（向下滚动）👈

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⚡ 推荐：集成测试模式（自动演示）

最适合： 分级、演示、测试 它的作用： 自动运行完整的6场循环赛 所需终端： 5（4名玩家+1个测试脚本）

先决条件

# 1. Install the package
pip3 install -e ".[dev]"

# 2. Kill any stuck processes (if needed)
for p in 8000 8001 8101 8102 8103 8104; do
  lsof -ti :$p | xargs kill -9 2>/dev/null
done

分步说明

终端1-玩家P01：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P01.main P01

等待： * Running on http://127.0.0.1:8101

终端2-玩家P02：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P02.main P02

等待： * Running on http://127.0.0.1:8102

终端3-玩家P03：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P03.main P03

等待： * Running on http://127.0.0.1:8103

终端4-玩家P04：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P04.main P04

等待： * Running on http://127.0.0.1:8104

5号航站楼-运行测试：

# Full Round-Robin league (6 matches, automatic standings)
python3 tests/test_full_league.py

预期输出

测试将自动：

1. 在内存中创建联盟经理
2. 在内存中创建裁判
3. 进行6场比赛（P01 vs P02，P01 vs P0.3，P01 vs.P04，P02 vs.P03，P02 vs P04，P0.03 vs P04）
4. 每场比赛后显示排名
5. 宣布联赛冠军

您应该看到：

================================================================================
MCP Even/Odd League - Phase 6 Full League Test
================================================================================
...
🎮 Match 1/6: P01 vs P02 (LEAGUE_MATCH_001)
  Drawn number: 5 (odd)
  Winner: P02
...
🏆 LEAGUE CHAMPION: [Winner] 🏆

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🏗️ 高级：生产多代理系统（6个终端）

最适合： 开发、理解架构、生产部署 它的作用： 将所有6个代理作为独立的HTTP服务器运行 所需终端： 6名代理人+人工协调 状态： ⚠️ 需要手动发送MCP消息以触发匹配

建筑

League Manager (port 8000)
      ↓
Referee REF01 (port 8001) ← coordinates matches
      ↓
Player Agents (ports 8101-8104) ← autonomous participants

分步说明

1号航站楼-联赛经理：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.league_manager.main

*监听8000端口*

2号航站楼-裁判REF01：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.referee_REF01.main REF01

*监听端口8001*

终端3-玩家P01：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P01.main P01

*监听8101端口*

4号航站楼-玩家P02：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P02.main P02

*监听8102端口*

5号航站楼-玩家P03：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P03.main P03

*监听8103端口*

6号航站楼-玩家P04：

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P04.main P04

*监听8104端口*

验证所有代理是否正在运行：

• 每个终端应显示： Running on http://...

触发比赛

在所有6个代理都运行的情况下，您需要手动发送MCP消息以协调匹配。看 docs/architecture/mcp_message_contracts.md 用于消息规范。

注： 计划使用一个协调器脚本来自动化这一过程，但尚未实现。目前，使用集成测试模式进行演示。

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附加集成测试

一旦你有了4名球员，你也可以尝试这些测试：

单场比赛测试（仅限2名球员）：

# Requires only P01 and P02 running
python3 tests/test_match.py

迷你联赛测试（2名球员）：

# Requires only P01 and P02 running
python3 tests/test_league.py

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集成测试预期输出

跑步时 python3 tests/test_full_league.py，您应该看到：

================================================================================
MCP Even/Odd League - Phase 6 Full League Test
================================================================================

📋 Test Setup:
  - League Manager: Tracking standings
  - Referee REF01: Orchestrating matches
  - 4 Players:
    • P01: port 8101 (prefers EVEN)
    • P02: port 8102 (prefers ODD)
    • P03: port 8103 (prefers EVEN)
    • P04: port 8104 (prefers ODD)
  - Format: Round-Robin (6 matches total)

🏆 Starting League: league_2025_even_odd
   Format: Round-Robin
   Players: P01, P02, P03, P04
   Total matches: 6

🎮 ============================================================================
Match 1/6: P01 vs P02 (LEAGUE_MATCH_001)
==============================================================================
...

集成测试协调 6场比赛 （每个玩家玩一次其他玩家）并显示：

• 实时比赛结果
• 每场比赛后的排名
• 最终联赛冠军

重要提示： 此输出来自自动化集成测试。在生产环境中，比赛将通过MCP消息触发到正在运行的League Manager服务器。

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系统组件

1.联赛经理

目的： 协调联盟，跟踪排名，协调裁判。

责任：

• 注册玩家
• 安排循环赛
• 保持排名（胜、负、平、分）
• 向玩家发布排名更新
• 宣布联赛冠军

端点： http://localhost:8000/mcp

状态机： IDLE → 注册中→ ROUND_IN_PROGRESS→ 圆形完成→ 联盟_完成

参考： docs/architecture/interface.md#leaguemanagerace

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2.裁判

目的： 完全公正地仲裁个人比赛。

责任：

• 邀请玩家参加比赛
• 从两名玩家那里收集对等选择
• 随机数（1-10）
• 根据平价确定获胜者
• 处理超时和技术损失
• 向联盟经理报告结果

端点： 每场比赛即时化（无持久HTTP服务器）

比赛流程：

1. 发送 GAME_INVITATION 对于两位玩家
2. 等待 GAME_JOIN_ACK （5秒超时）
3. 发送 CHOOSE_PARITY_CALL 对于两位玩家
4. 等待 CHOOSE_PARITY_RESPONSE （30秒超时）
5. 随机抽取数字，确定获胜者
6. 发送 GAME_OVER 通知两名玩家
7. 发送 MATCH_RESULT_REPORT 联盟经理

参考： 文档/作业/章节_08_game_flow.md

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3.玩家代理

目的： 与战略决策相匹配的自主参与者。

责任：

• 接受/拒绝游戏邀请
• 根据要求选择“偶数”或“奇数”
• 在比赛中保持内部状态
• 处理比赛结果并更新策略
• 在协议超时内响应

终点：

• 玩家P01： http://localhost:8101/mcp
• 玩家P02： http://localhost:8102/mcp
• 玩家P03： http://localhost:8103/mcp
• 玩家P04： http://localhost:8104/mcp

状态机： IDLE → 受邀→ 选择→ 等待结果→ IDLE

当前战略：

• P01、P03：始终选择“偶数”
• P02、P04：始终选择“奇数”

注： 策略故意简化协议演示。先进的战略可以在 agents/player_*/strategy.py （未来扩展点）。

参考： docs/architecture/state_machines.md#播放器状态机

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4.共享图书馆

目的： 所有代理共享的通用实用程序。

组件：

league_sdk/:

• config_loader.py -加载JSON配置文件
• config_models.py -用于类型化配置的Pydantic模型
• logger.py -JSON结构化日志记录
• mcp_client.py -用于发送MCP消息的HTTP客户端
• repositories.py -数据持久层

data/config/:

• system_config.json -系统范围设置（端口、超时）
• league_config.json -联赛参数（轮次、得分）

共享数据：

• /SHARED/data/ -共享数据库文件
• /SHARED/logs/ -集中式JSON日志

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游戏规则

比赛机制

1. 初始化：

- 裁判邀请两名球员 - 玩家必须在5秒内接受

1. 奇偶校验选择：

- 两位玩家都选择“偶数”或“奇数” - 同时做出选择（无信息泄露） - 每位玩家超时30秒

1. 图纸编号：

- 裁判从1-10（含）中随机抽取整数 - 数字奇偶校验决定正确性

1. 获胜者决定：

评分系统

• 赢： 3分
• 绘图： 各得1分
• 损失： 0分
• 技术损失： 0分（对手得3分）

技术损失

如果玩家出现以下情况，他们将遭受技术损失：

• 5秒内未响应邀请
• 未能在30秒内提交奇偶校验选项
• 发送格式错误的JSON
• 发送无效的奇偶校验选项（不是“偶数”或“奇数”）
• 比赛中撞车

联赛形式

循环赛：

• 每个玩家只与其他玩家玩一次
• 有N名球员：N（N-1）/2场比赛
• 示例：4名球员=6场比赛

支架断铁器（按顺序）：

1. 总分
2. 正面交锋记录
3. 获胜次数
4. 按字母顺序排列的玩家ID

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MCP协议

协议概述

系统使用 JSON-RPC 2.0 超过 HTTP POST 用于所有代理间通信。

标准请求格式：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "handle_game_invitation",
  "params": {
    "protocol": "league.v2",
    "message_type": "GAME_INVITATION",
    "sender": "referee:REF01",
    "timestamp": "2025-01-19T10:30:00Z",
    "match_id": "MATCH_001",
    "player_id": "P01",
    "opponent_id": "P02",
    "referee_endpoint": "http://localhost:9000/mcp",
    "league_id": "league_2025_even_odd",
    "round_id": 1,
    "role_in_match": "player_A"
  },
  "id": "req-123"
}

标准响应格式：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "protocol": "league.v2",
    "message_type": "GAME_JOIN_ACK",
    "sender": "player:P01",
    "timestamp": "2025-01-19T10:30:01Z",
    "match_id": "MATCH_001",
    "player_id": "P01",
    "arrival_timestamp": "2025-01-19T10:30:00.5Z",
    "accept": true
  },
  "id": "req-123"
}

消息类型

裁判→ 玩家：

1. GAME_INVITATION -邀请匹配
2. CHOOSE_PARITY_CALL -请求奇偶校验选择
3. GAME_OVER -比赛结果通知

玩家→ 裁判：

1. GAME_JOIN_ACK -接受/拒绝邀请
2. CHOOSE_PARITY_RESPONSE -提交奇偶校验选择
3. GAME_OVER_ACK -确认比赛结果

裁判→ 联盟经理：

1. MATCH_RESULT_REPORT -报告比赛结果

联盟经理→ 玩家：

1. ROUND_ANNOUNCEMENT -即将到来的比赛
2. LEAGUE_STANDINGS_UPDATE -当前排名
3. ROUND_COMPLETED -圆形完成
4. LEAGUE_COMPLETED -联赛结束

完整规格： docs/architecture/mcp_message_contracts.md

超时

超时行为：

• 裁判超时重试一次
• 秒暂停→ 技术损失
• 默认情况下，对手获胜

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管理联盟

先决条件

在参加联赛之前，请确保您已经：

1. 已安装软件包 （参见 安装):

   pip3 install -e ".[dev]"

1. 无需手动修改代码 -下面的所有命令都可以开箱即用

1. 了解命令格式 -所有代理都使用Python的模块语法运行：

   python3 -m mcp_even_odd_league.agents..main [arguments]

逐步执行

执行顺序：

1. 首发联赛经理（1号航站楼）
2. 开始裁判REF01（终端2）
3. 启动所有玩家代理（终端3-6）- 等待每个程序完全启动后再继续

注： 所有6个代理必须在其端口上运行和监听。然后，联盟经理可以通过向裁判发送比赛分配来协调比赛，裁判会与玩家协调游戏。

1.启动联赛经理

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.league_manager.main

预期产量：

League Manager initialized for league: league_2025_even_odd
Starting League Manager on port 8000

=== League Manager Starting ===
League ID: league_2025_even_odd
Port: 8000
Endpoint: http://localhost:8000/mcp
================================

 * Serving Flask app 'main'
 * Running on http://127.0.0.1:8000

2.开始裁判

python3 -m mcp_even_odd_league.agents.referee_REF01.main REF01

预期产量：

Referee initialized: REF01
Starting Referee REF01

=== Referee Starting ===
Referee ID: REF01
Port: 8001
Endpoint: http://localhost:8001/mcp
========================

 * Serving Flask app 'main'
 * Running on http://127.0.0.1:8001

3.启动玩家代理

在单独的终端中：

# Terminal 3
python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P01.main P01

# Terminal 4
python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P02.main P02

# Terminal 5
python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P03.main P03

# Terminal 6
python3 -m mcp_even_odd_league.agents.player_P04.main P04

预期产量（每位玩家）：

Player initialized: P01
Starting Player P01

=== Player Starting ===
Player ID: P01
Port: 8101
Endpoint: http://localhost:8101/mcp
=======================

 * Serving Flask app 'main'
 * Running on http://127.0.0.1:8101

4.触发比赛

当所有6个代理都在运行时，可以通过以下方式触发匹配：

选项A：集成测试（自动化）

python3 tests/test_full_league.py

*注意：这绕过了正在运行的League Manager/Referee服务器，并以编程方式实例化它们以进行自动化测试。*

选项B：手动MCP消息（生产） 将JSON-RPC请求发送到League Manager端点：

1. 注册玩家
2. 创建日程表
3. 触发轮执行

看 docs/architecture/mcp_message_contracts.md 用于消息规范。

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测试

测试套件概述

该项目包括两个层面的综合测试：

单元测试

核心业务逻辑测试（无需Flask服务器）：

集成/系统测试

使用正在运行的代理进行端到端测试：

运行测试

安装测试依赖项

pip3 install -e ".[dev]"

这将在开发模式下安装带有pytest、pytest-cov和其他开发依赖项的包。

仅运行单元测试

pytest tests/unit/ -v

运行集成测试

# Run all integration tests
pytest tests/ --ignore=tests/unit/ -v

# Run specific integration test
pytest tests/test_match.py -v

运行所有测试

pytest tests/ -v

带超时保护运行

pytest tests/ --timeout=60

测试覆盖率

项目实现 核心逻辑的总体覆盖率为92.52% 根据提交指南的要求。

生成覆盖率报告

终端输出：

pytest tests/unit/ --cov=src/mcp_even_odd_league --cov-report=term-missing

HTML报告（推荐）：

pytest tests/unit/ --cov=src/mcp_even_odd_league --cov-report=html
open htmlcov/index.html

覆盖结果

总体覆盖率：92.52% （147份陈述，11份遗漏）

涵盖的核心逻辑模块：

• game_logic.py: 100% （24个陈述，0个遗漏）✓
• config_loader.py: 84.78% （46项陈述，7项遗漏）✓
• config_models.py: 94.59% （74项陈述，4项遗漏）✓
• 包裹 __init__.py 文件夹： 100% ✓

覆盖范围配置

覆盖范围在中配置 pyproject.toml 仅用于测量 确定性核心逻辑:

涵盖的模块：

• game_logic.py -偶数/奇数游戏机制（纯函数）
• config_loader.py -配置加载（确定性）
• config_models.py -数据模型（Pydantic模型）

模块不在覆盖范围内 （通过集成测试进行测试）：

• */main.py -Flask入口点和服务器
• */handlers.py -HTTP/MCP请求处理程序
• mcp_client.py -HTTP客户端网络
• logger.py -IO操作
• repositories.py -数据库/文件IO
• strategy.py, scheduler.py -Stub模块

理论基础： 覆盖率衡量单元可测试的确定性逻辑。集成层（HTTP、IO、Flask）通过中的端到端集成测试进行验证 tests/test_*.py.

解读承保报告

HTML覆盖率报告(htmlcov/index.html)提供：

• 逐行覆盖可视化
• 缺失的线条以红色突出显示
• 每个模块的覆盖百分比
• 分行覆盖率分析

要查看包含/排除哪些模块： 检查 pyproject.toml [tool.coverage.run] 部分为 omit 列表。

有关全面的测试文档，请参阅 测试.md.

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配置

系统配置

文件： SHARED/data/config/system_config.json

{
  "league_manager": {
    "port": 8000,
    "host": "localhost"
  },
  "players": [
    {"id": "P01", "port": 8101},
    {"id": "P02", "port": 8102},
    {"id": "P03", "port": 8103},
    {"id": "P04", "port": 8104}
  ],
  "timeouts": {
    "game_join_ack": 5,
    "parity_choice": 30,
    "default": 10
  },
  "retry_policy": {
    "max_attempts": 2,
    "backoff_seconds": 1
  }
}

联盟配置

文件： SHARED/data/config/league_config.json

{
  "league_id": "league_2025_even_odd",
  "format": "round_robin",
  "scoring": {
    "win": 3,
    "draw": 1,
    "loss": 0,
    "technical_loss": 0
  },
  "match_settings": {
    "number_range": [1, 10],
    "random_seed": null
  }
}

环境变量

创建 .env 文件 （可选，用于生产部署）：

# Server Configuration
LEAGUE_MANAGER_HOST=localhost
LEAGUE_MANAGER_PORT=8000

# Logging
LOG_LEVEL=INFO
LOG_FILE=logs/league.log

# Database
DB_PATH=SHARED/data/league.db

# Timeouts (seconds)
TIMEOUT_GAME_JOIN=5
TIMEOUT_PARITY_CHOICE=30
TIMEOUT_DEFAULT=10

注： .env 文件被标记为无效。使用 example.env 作为模板（待创建）。

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故障排除

快速入门问题

运行测试时出现“ModuleNotFoundError”

错误：

ModuleNotFoundError: No module named 'mcp_even_odd_league'

解决方案：

# Install the package in development mode
pip3 install -e ".[dev]"

测试文件中的“FileNotFoundError”

错误：

FileNotFoundError: [...]/tests/agents/referee_REF01/main.py

解决方案： 这在最新版本中已修复。拉取最新更改：

git pull origin main

如果仍然看到此错误，则测试文件的导入路径不正确。他们应该从 mcp_even_odd_league.agents.* 不是从本地路径。

玩家在集成测试期间没有响应

症状：

• 测试挂起或超时
• “连接被拒绝”错误

解决方案：

1. 在开始测试之前，确保所有必需的玩家代理都在运行
2. 检查每个玩家终端显示： Running on http://...
3. 验证端口8101、8102、8103、8104是否未被阻塞

杀死卡住的进程

# Kill all agents on their ports
for p in 8000 8001 8101 8102 8103 8104; do
  lsof -ti :$p | xargs kill -9 2>/dev/null
done

常见问题

1.端口已在使用中

错误：

OSError: [Errno 48] Address already in use

解决方案：

# Find and kill process on port 8101
lsof -ti:8101 | xargs kill -9

# Verify port is free
lsof -ti:8101

2.玩家没有回应

症状：

• 裁判报告“等待响应超时”
• 技术损失比赛结果

调试步骤：

1. 验证玩家进程是否正在运行： lsof -ti:8101
2. 检查玩家日志： tail -f logs/player_P01.log
3. 测试玩家端点：

   curl -X POST http://localhost:8101/mcp \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"ping","params":{},"id":"test"}'

3.JSON解析错误

错误：

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

原因：

• 请求/响应中的JSON格式错误
• 空响应体
• 内容类型标头不正确

解决方案：

• 使用以下方式验证JSON： `python3 -m json.tool :

**类型：** 壮举、修复、文档、测试、重构、杂务

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## 许可证

**仅供学术使用**

本项目作为学术课程的一部分提交 **具有模型上下文协议的AI代理** 当然。作者保留所有权利。

**被允许：**

- 出于教育目的查看源代码
- 在本地运行以进行测试和学习
- 学术引文中的参考文献

**禁止：**

- 商业用途
- 无归属的再分配
- 抄袭或作为自己的作品提交

**引用：**

Tal Barda. (2025). MCP Even/Odd League: Multi-Agent Game System with Model Context Protocol. AI Agents with Model Context Protocol, Reichman University. https://github.com/TalBarda8/mcp-even-odd-league

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## 学分

**课程：** 具有模型上下文协议的AI代理
**教练：** 约拉姆·塞加尔博士
**机构：** 赖希曼大学
**学年：** 2024-2025

**技术：**

- [烧瓶](https://flask.palletsprojects.com/) -MCP端点的Web框架
- [请求：](https://requests.readthedocs.io/) -HTTP客户端库
- [测试](https://pytest.org/) -测试框架
- [JSON-RPC 2.0](https://www.jsonrpc.org/specification) -RPC协议

**特别感谢：**

- 作业设计和协议规范课程讲师
- 互操作性测试同学
- 优秀库Python社区

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## 联系

**作者** 塔尔·巴达
**github：** https://github.com/TalBarda8/mcp-even-odd-league

**项目问题：** https://github.com/TalBarda8/mcp-even-odd-league/issues

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**文件版本：** 1.0
**最后更新时间：** 2025-01-20
**状态：** 积极发展