Pokemon Showdown MCP Server

mcpkmn对决

](https://pypi.org/project/mcpkmn-showdown/)   

一个MCP服务器，让人工智能助手完全了解竞争性口袋妖怪。

让Claude（或任何兼容MCP的LLM）即时访问口袋妖怪的统计数据、移动、能力、物品和类型匹配-无API密钥，无费率限制，离线工作。

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为什么存在

没有这个MCP服务器，将准确的口袋妖怪战斗数据输入LLM是痛苦的：

• 幻觉之城 --LLMs经常编造统计数据、忘记能力或误判类型匹配
• 无结构化数据 --你被困在从Bulbapedia或Serebii复制粘贴
• 无法构建代理 --人工智能无法通过编程方式查询战斗机制

与mcpkmn对决：

• 零幻觉 --数据直接来自 口袋妖怪对决，竞争标准
• 结构化响应 --工具返回格式化数据，准备进行推理
• 代理就绪 --构建分析回放、建议团队或进行战斗的机器人

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快速入门（5分钟）

1.安装

pip install mcpkmn-showdown

2.配置克劳德桌面

添加到您的配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "pokemon": {
      "command": "mcpkmn-showdown"
    }
  }
}

3.重新启动克劳德桌面

4.试试看

问克劳德： _“Garchomp的最佳能力是什么，为什么？”_

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你能做什么

以下是MCP支持的具体工作流程：

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api参考

工具概述

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get_pokemon

查找完整的口袋妖怪数据。

架构：

{
  "name": "string" // Pokemon name (e.g., "garchomp", "Mega Charizard X")
}

例子：

Input:  {"name": "garchomp"}
Output:
  Garchomp
  Types: Ground/Dragon
  Stats: HP 108 | Atk 130 | Def 95 | SpA 80 | SpD 85 | Spe 102
  Abilities: Sand Veil / Rough Skin (Hidden)
  Weight: 95 kg
  Tier: OU

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get_move

查找移动细节，包括效果和优先级。

架构：

{
  "name": "string" // Move name (e.g., "earthquake", "swords-dance")
}

例子：

Input:  {"name": "earthquake"}
Output:
  Earthquake
  Type: Ground | Category: Physical
  Power: 100 | Accuracy: 100%
  PP: 10 | Priority: 0
  Effect: Hits all adjacent Pokemon. Double damage on Dig.

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get_ability

看看一种能力在战斗中能做什么。

架构：

{
  "name": "string" // Ability name (e.g., "levitate", "protean")
}

例子：

Input:  {"name": "protean"}
Output:
  Protean: This Pokemon's type changes to match the type of the move
  it is about to use. This effect comes after all effects that change
  a move's type.

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get_item

查看持有物品的战斗效果。

架构：

{
  "name": "string" // Item name (e.g., "choice-scarf", "leftovers")
}

例子：

Input:  {"name": "choice-scarf"}
Output:
  Choice Scarf: Holder's Speed is 1.5x, but it can only use the first
  move it selects.

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get_type_effectiveness

计算类型匹配倍数。

架构：

{
  "attack_type": "string", // Attacking type (e.g., "electric")
  "defend_types": ["string"] // Defending types (e.g., ["water", "flying"])
}

例子：

Input:  {"attack_type": "electric", "defend_types": ["water", "flying"]}
Output: 4x - Super effective!

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search_priority_moves

找到在正常速度顺序之前起作用的动作。

架构：

{
  "min_priority": 1 // Minimum priority level (default: 1)
}

例子：

Input:  {"min_priority": 1}
Output:
  +1 Priority: Aqua Jet, Bullet Punch, Ice Shard, Mach Punch,
               Quick Attack, Shadow Sneak, Sucker Punch...
  +2 Priority: Extreme Speed, Feint...
  +3 Priority: Fake Out...

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search_pokemon_by_ability

找到所有具有特定能力的口袋妖怪。

架构：

{
  "ability": "string" // Ability name (e.g., "intimidate")
}

例子：

Input:  {"ability": "levitate"}
Output: Azelf, Bronzong, Cresselia, Eelektross, Flygon, Gengar,
        Hydreigon, Latias, Latios, Mismagius, Rotom, Uxie, Vikavolt...

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list_dangerous_abilities

列出对战斗结果有重大影响的能力。

架构：

{
  "category": "string" // One of: immunity, defense, reflect, offense,
  // priority, contact, or "all"
}

类别：

• immunity --悬浮液、闪火、吸收电压、吸水等。
• defense --多尺度、毛皮、蓬松、漫威尺度等。
• reflect --魔术弹跳
• offense --巨大力量、纯粹力量、大猩猩战术等。
• priority --恶作剧者，大风之翼
• contact --粗糙的皮肤、铁倒钩、火焰体、静电等。

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get_smogon_usage

从Smogon统计数据中以竞争性格式获取最常用的口袋妖怪。

架构：

{
  "format": "string",  // Format ID (e.g., "gen9ou", "gen9vgc2025")
  "top_n": 20          // Number of results (default: 20)
}

例子：

Input:  {"format": "gen9ou", "top_n": 5}
Output:
  1. Great Tusk (usage count: 619,002) — Top moves: Rapid Spin, Headlong Rush, Ice Spinner
  2. Darkrai (usage count: 500,000) — Top moves: Dark Void, Dark Pulse
  ...

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get_smogon_sets

为特定的口袋妖怪获取有竞争力的集合：动作、物品、能力、EV传播、Tera类型和队友。

架构：

{
  "pokemon": "string",  // Pokemon name (e.g., "Great Tusk")
  "format": "string"    // Format ID (e.g., "gen9ou")
}

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get_pokemon_counters

在竞争性游戏中，通过KO和切换率来检查和对抗口袋妖怪。

架构：

{
  "pokemon": "string",  // Pokemon name
  "format": "string"    // Format ID
}

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get_pokemon_teammates

根据在竞争团队中的共同出现，为口袋妖怪找到最好的队友。

架构：

{
  "pokemon": "string",  // Pokemon name
  "format": "string"    // Format ID
}

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search_pokemon_by_stat

查找按基本属性范围筛选的口袋妖怪。有助于根据特定的属性要求组建团队（例如，Trick Room的慢口袋妖怪、快速清洁工、笨重的墙壁）。

架构：

{
  "stat": "string",     // Stat: "hp", "atk", "def", "spa", "spd", "spe"
  "min_value": 0,       // Minimum value (default: 0)
  "max_value": 999,     // Maximum value (default: 999)
  "types": ["string"],  // Optional type filter
  "tier": "string"      // Optional tier filter (e.g., "OU")
}

例子：

Input:  {"stat": "spe", "max_value": 30, "types": ["Steel"]}
Output: Ferrothorn (Grass/Steel, Spe: 20), Stakataka (Rock/Steel, Spe: 13), ...

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search_moves_by_effect

按战略类别查找团队建设的行动。

架构：

{
  "effect": "string",    // Category (see below)
  "move_type": "string"  // Optional type filter
}

类别： spread, priority, recovery, setup, hazard, hazard_removal, weather, terrain, screen, pivot, speed_control, redirection, protect

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get_format_info

获取竞争格式的规则、条款、禁令和元特征。

架构：

{
  "format": "string"  // Format name (e.g., "gen9ou", "gen9vgc2025")
}

支持的格式： 九代ou、九代uu、九代ubers、九代vgc2025、九代doublesou、九世代randombattle

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建筑

┌─────────────────┐     ┌─────────────────────┐     ┌──────────────────┐
│                 │     │                     │     │                  │
│  Claude/LLM     │────▶│  mcpkmn-showdown    │────▶│  Local JSON      │
│                 │ MCP │  (MCP Server)       │     │  Cache           │
│                 │◀────│                     │◀────│                  │
└─────────────────┘     └─────────────────────┘     └──────────────────┘
                                                            │
                                                            │ (manual update)
                                                            ▼
                                                    ┌──────────────────┐
                                                    │  Pokemon         │
                                                    │  Showdown        │
                                                    │  Data Files      │
                                                    └──────────────────┘

为什么选择MCP？

LLMs对口袋妖怪的数据产生了幻觉——错误的统计数据、被遗忘的能力、糟糕的类型计算。MCP工具允许模型查询权威数据，而不是从训练中猜测。

为什么选择本地JSON而不是连接到Pokemon Showdown？

Pokemon Showdown没有REST API。他们的数据作为web客户端的压缩JavaScript提供。实时连接意味着在每个查询上解析JS、网络延迟、速率限制问题，以及在格式更改时中断。

对于参考数据（统计、移动、能力），本地是正确的选择。数据仅随新游戏/DLC而变化。Smogon使用统计数据在首次请求时实时获取，并缓存30天（统计数据每月更新一次）。

数据来源：

• 口袋妖怪对决 — pokedex.json, moves_showdown.json, abilities_full.json, items.json, typechart.json
• Smogon统计数据 --使用统计数据、移动集、队友、计数器（按需获取，本地缓存）

要刷新静态数据，请执行以下操作： python -m mcpkmn_showdown.data_fetcher

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安全与限制

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路线图

计划功能：

• \[\]实时战斗集成（连接到正在进行的决战）
• \[\]团队导入/导出（粘贴Showdown格式，获取结构化数据）
• \[\]损伤计算器集成
• \[x\] ~~格式化特定的层列表和禁止列表~~(get_format_info)
• \[x\] ~~ Smogon的使用统计数据~~(get_smogon_usage, get_smogon_sets)

需要帮助——好的第一个问题：

• \[\]添加 search_pokemon_by_type 工具
• \[\]改进表单规范化（区域表单、Gigantamax等）
• \[\]添加更多测试覆盖率
• \[\]支持更多格式 get_format_info

看 贡献.md 关于如何开始。

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贡献

看 贡献.md 获取完整指南。快速启动：

git clone https://github.com/drewsungg/mcpkmn-showdown.git
cd mcpkmn-showdown
pip install -e ".[dev]"
pytest                    # Run tests
npx @modelcontextprotocol/inspector mcpkmn-showdown  # Interactive testing

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我需要你的反馈！

如果你尝试一下，请告诉我：

1. 工具命名/模式对代理来说是否直观？ 不同的界限会有所帮助吗？
2. 你的用例缺少什么？ 团队建设？爬梯子？回放分析？Eval安全带？
3. 是否存在任何安全/滥用问题？ 任何可能被滥用的东西？
4. 它在负载下表现良好吗？ 并发请求？长时间会议？

打开问题或联系： @德鲁松格

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相关项目

• 口袋妖怪llm战斗机器人 --使用此MCP的LLM驱动的口袋妖怪战斗机器人
• 口袋妖怪对决 --竞争性战斗模拟器
• 模型上下文协议 --MCP规范

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许可证

MIT许可证——见 许可证 了解详情。

作者

宋

• @德鲁松格
• drewsung@stanford.edu