chess-mcp 是一个 MCP 服务器，专为 AI 助手提供访问 Chess.com 公开发布数据的标准化接口。通过它，AI 模型能够便捷地搜索和分析 Chess.com 上的海量信息，包括玩家资料、比赛记录等。该解决方案无需身份验证，直接利用 Chess.com 的公共 API，降低了开发门槛。

chess-mcp 提供了丰富的工具集，例如获取玩家信息（个人资料、统计数据、在线状态）和检索比赛数据（进行中的比赛、指定月份的比赛记录）。此外，它还支持俱乐部信息的查询。开发者可以通过 Docker 容器或 UV 直接运行该服务器，并轻松集成到 Claude Desktop 等 AI 客户端中。chess-mcp 旨在简化 AI 在国际象棋领域的应用开发，为开发者提供强大的数据支持。

访问玩家数据和对局记录

chess-mcp 允许 AI 模型通过标准化的 MCP 接口访问 Chess.com 上的公开玩家数据和对局记录。AI 助手可以利用这些数据进行深入分析，例如评估玩家的技术水平、研究特定开局的胜率，或者识别潜在的作弊行为。该功能通过多个工具实现，包括 get_player_profile、get_player_stats 和 get_player_games_by_month。这些工具允许 AI 模型检索玩家的个人资料、统计数据以及特定月份的对局记录。例如，一个 AI 助手可以使用 get_player_profile 获取玩家的等级分和胜率，然后使用 get_player_games_by_month 下载该玩家最近的对局，分析其棋风和弱点。此功能无需身份验证，直接使用 Chess.com 的公共 API，简化了集成过程。

搜索特定对局和棋手信息

chess-mcp 提供了强大的搜索功能，使 AI 模型能够根据日期和棋手查找特定的对局，并获取棋手在线状态、俱乐部和头衔信息。这对于 AI 驱动的教练系统或内容生成工具非常有用。例如，一个 AI 教练可以使用 search_games_by_date_and_player 查找特定日期两位大师之间的对局，然后分析该对局的关键时刻，为学生提供指导。此外，is_player_online 工具可以用于构建一个实时对战平台，AI 助手可以根据棋手的在线状态提供个性化的建议或分析。get_club_profile 和 get_titled_players 工具则可以用于创建 Chess.com 社区的 AI 驱动的分析报告。

提供交互式工具支持

chess-mcp 不仅仅是数据的提供者，还提供了一系列交互式工具，增强了 AI 助手的功能。这些工具允许 AI 模型与 Chess.com 的数据进行更复杂的交互，例如下载 PGN 文件、获取俱乐部成员信息等。download_player_games_pgn 工具允许 AI 模型下载特定月份的 PGN 文件，用于训练 AI 棋手或进行更深入的对局分析。get_club_members 工具则可以用于分析 Chess.com 俱乐部的人员构成和活跃度，为俱乐部管理提供数据支持。这些工具使得 AI 助手能够执行更复杂的任务，例如自动生成对局分析报告、评估棋手的技术水平、或者为俱乐部提供智能管理建议。

Docker 容器化部署

chess-mcp 支持 Docker 容器化部署，简化了安装和配置过程，并确保了跨平台的一致性。通过 Docker，开发者可以快速部署 chess-mcp，无需担心环境依赖问题。Docker 镜像包含了所有必要的依赖项和配置，确保 chess-mcp 可以在任何支持 Docker 的平台上运行。这对于需要在不同环境中部署 AI 模型的开发者来说是一个巨大的优势。此外，Docker 还提供了隔离性，确保 chess-mcp 不会与其他应用程序冲突。使用 Docker 部署 chess-mcp 只需要简单的几步操作，大大降低了部署的复杂性。

可配置的工具列表

chess-mcp 允许用户配置可用的工具列表，从而可以根据实际需求定制 AI 助手的行为。通过配置文件，开发者可以启用或禁用特定的工具，限制 AI 模型可以访问的数据和功能。这对于保护用户隐私和控制 AI 助手的行为非常重要。例如，如果开发者不希望 AI 助手下载 PGN 文件，可以禁用 download_player_games_pgn 工具。这种灵活性使得 chess-mcp 可以适应不同的应用场景和安全需求。可配置的工具列表也方便了开发者进行测试和调试，可以逐步启用不同的工具，观察 AI 助手的行为变化。