Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Brotato Coach

von brendanlefebvreVersion 0.14.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.brendanlefebvre/spudcoach

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Deterministic Brotato theorycrafter MCP server: facts and math, not guesses.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: SPUDCOACH_DATA

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "spudcoach": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "spudcoach"
      ],
      "env": {
        "SPUDCOACH_DATA": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add spudcoach --env SPUDCOACH_DATA=your-value -- uvx spudcoach

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "spudcoach": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "spudcoach"
      ],
      "env": {
        "SPUDCOACH_DATA": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "spudcoach": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "spudcoach"
      ],
      "env": {
        "SPUDCOACH_DATA": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • SPUDCOACH_DATA env
    Path to a locally built brotato.json dataset (see README for how to build one — the game data itself is never distributed). Equivalent to the --data CLI flag.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto brendanlefebvre bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 21 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Brotato Coach sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.14.1) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, First Sale Scout

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

First Sale Scout

von firstsale.pro

Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Brotato Coach

A deterministic theorycrafter for Brotato, delivered as an MCP server you can chat with from Claude Code (and other MCP clients).

The design principle: a deterministic core holds the ground truth — weapon/item/character data, DPS formulas, stat mechanics — so the language model *looks facts up and computes* instead of recalling (and misremembering) them. Every tool returns a finished, verifiable answer or a structured error; there are no baked-in tier lists or opinions, only facts and math.

The dataset (data/brotato.json) is not committed — it is derived from copyrighted game files, so you build it yourself from a local Brotato install (see Building the dataset). A full build from Brotato 1.1.15.4 contains 202 weapons, 197 items, 50 characters, and 15 weapon-class sets.

Requirements

  • Python 3.11+
  • uv for environment/dependency management

Install dependencies:

uv sync

Quick start

Build the dataset (needs a local extraction — see Building the dataset), then start the server:

uv run python build_dataset.py                        # writes data/brotato.json

uv run python -m brotato_coach.server # starts the MCP server over stdio

The server refuses to start without data/brotato.json and tells you to build it first.

Run the tests (the dataset-dependent integration test is skipped when no dataset is built):

uv run pytest        # 89 tests (88 passed + 1 skipped without a built dataset)

Run

uvx spudcoach --data /path/to/brotato.json

The dataset is never distributed — build your own from your Brotato install: uv run python build_dataset.py (see docs/extraction-setup.md). Game version auto-detects from the decompiled recovered/singletons/progress_data.gd, and generated_at defaults to the current UTC time — pass --game-version/--generated-at explicitly to override either. SPUDCOACH_DATA works as an env-var alternative to --data.

Use as a Claude Code plugin

The MCP server is described by plugin/.mcp.json:

{

"mcpServers": { "spudcoach": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "-m", "brotato_coach.server"], "cwd": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}" } } }

The server reads the (locally built) data/brotato.json relative to its working directory, so it must run with the repository root as its `cwd` (the manifest handles this via ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} when bundled as a plugin), and you must build the dataset first.

To register it directly in Claude Code without packaging, add the server pointed at your checkout, e.g.:

claude mcp add spudcoach -- uv run --directory /path/to/spud-coach python -m brotato_coach.server

Once connected, just ask in natural language — the model routes your question to the tools below:

  • *"Does Handcuffs fit my Ranger run? I'm at 7 ranged damage, 65 HP."*
  • *"Minigun T4 vs Revolver T4 at 20 ranged damage — which hits harder?"*
  • *"Is attack speed ever dead weight? Can I let knockback go negative on a gun build?"*
  • *"What does the Ranger's ranged-damage bonus do to a raw stat of 6?"*
  • *"Here's my run.json — how's this build doing?"* (post-mortem a whole save at once)

Use with Claude Desktop

Claude Desktop can launch the server with uvx in two forms: fetch straight from this repo (auto-updates on restart, but needs git reachable — see the Windows note below), or point at a local checkout (nothing fetched at runtime; the most reliable form on Windows). Either way you supply your own locally built brotato.json — the dataset is never distributed.

  1. Install uv on the machine running Claude Desktop (winget install astral-sh.uv on Windows, or the standalone installer).
  2. Open the config file and add the spud-coach server:
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Fetch-from-repo form:

   {

"mcpServers": { "spud-coach": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/brendanlefebvre/spud-coach", "spudcoach", "--data", "C:\\Users\\ \\path\\to\\brotato.json" ] } } }

Point --data at your built dataset (SPUDCOACH_DATA works as an env-var alternative). On macOS use a POSIX path like /Users/ /brotato.json.

  1. Fully restart Claude Desktop (quit from the tray, not just close the window).
Windows: "Git executable not found" (or uvx not found)

The git+https://… form makes uv shell out to a git executable. Claude Desktop does not pass your shell — or even your System `PATH` — to the MCP subprocess; it spawns servers with its own trimmed environment. (The PATH it prints in the logs is its command-resolution list, *not* what the child process receives.) So a git that runs fine in PowerShell, installed in a System-PATH directory, can still come back "not found" here — and a bare "command": "uvx" can fail to resolve for the same reason. Two fixes:

  • Point at a local checkout — no runtime git (recommended). Clone once in a terminal where git works, then use --from instead of --from git+…:
  git clone https://github.com/brendanlefebvre/spud-coach C:\Users\<you>\src\spud-coach
  {

"mcpServers": { "spud-coach": { "command": "uvx", "args": ["--from", "C:\\Users\\ \\src\\spud-coach", "spudcoach", "--data", "C:\\Users\\ \\path\\to\\brotato.json"] } } }

Update later with git pull in that folder, then restart Desktop.

  • Or force the tools onto the server's `PATH`. Keep the git+https form and add an env block that hands the child an explicit PATH — git, plus uv's bin and the winget-links dir:
  "env": {

"PATH": "C:\\Program Files\\Git\\cmd;C:\\Users\\ \\.local\\bin;C:\\Users\\ \\AppData\\Local\\Microsoft\\WinGet\\Links;C:\\Windows\\System32" }

If uvx itself still isn't found, also set "command" to its absolute path (Get-Command uvx to locate it, e.g. C:\Users\ \AppData\Local\Microsoft\WinGet\Links\uvx.exe).

Available tools

All tools return a JSON object. Lookups that miss return {"error": "not_found", "did_you_mean": [...]}.

22 tools. Arguments marked ? are optional.

Start here
ToolArgumentsReturns
read_me—Session-start primer: how Brotato's core loop works, the source-verified stat mechanics, and what every precomputed field assumes. Call once, before anything else
Data lookups
ToolArgumentsReturns
get_weaponname, tier?Weapon record incl. raw stat-aware fields, on-hit effects, and weapon-class sets; {matches:[...]} if tier omitted and several tiers match
get_itemnameItem record: effects, tags, archetype, frozen_stat
get_characternameCharacter kit: wanted_tags, banned_item_groups, flat_bonuses, gain_modifiers, special_effects, class_bonuses, starting_weapon_pool
get_weapon_class_setclass_nameWeapon-class set bonuses (Blade, Gun, Elemental, …), by equipped count
list_weaponsscaling_stat?, tier?{weapons:[...]} filtered summaries
list_itemstag?, scaling_stat?, archetype?, tier?{items:[...]} filtered summaries
list_charactersscaling_stat?, wanted_tag?, banned_item_group?, special_effect?, class_bonus_set?, can_start_with?, detail?{characters:[...]} — full records, not summaries (see below)
get_filter_options—Valid filter values in the dataset: item tags, archetypes, scaling stats, tiers, weapon-class names, enemy abilities / attack kinds / zones, and the character filter vocabularies
DPS & comparison
ToolArgumentsReturns
weapon_dpsname, tier, stats, aoe_enemies_hit?, character?, weapon_count?, engagement_distance?, loadout?, apply_set_bonuses?Realized, stat-aware DPS at your build, split into base_dps + proc_dps, with a cadence breakdown and the assumptions baked in
compare_weaponsnames_with_tiers, stats, plus the same optional arguments as weapon_dps{ranking:[...]} sorted by DPS descending, at one shared stat block
compare_merge_pathsweapon_name, path_a, path_b, stats?Winner or crossover_rd for two tier-merge paths (lists of tiers)
stat_gradientweapons, stats, step?, character?, aoe_enemies_hit?, engagement_distance?Which stat to buy next: stats ranked by the DPS gain from +step of each. DPS only — survivability is out of scope
Build evaluation
ToolArgumentsReturns
evaluate_item_for_builditem_name, character_name, current_statsPer-effect verdict — live / wasted / harmful — with reasons, plus a summary
loadout_set_bonusesweapon_namesPer-class set progress across a whole loadout: equipped count, active bonuses, and next threshold
explain_statstatVerified stat mechanics: caps, special behavior, neglectable / never-negative flags
stat_display_valuecharacter, stat, raw_valueDisplayed value after the character's gain modifiers (e.g. Ranger RD 6 → 9)
Bestiary
ToolArgumentsReturns
get_enemyname, wave?Enemy record: base stats, per-wave stat slopes, attack profile, ability tags. Pass wave (1-20) to also resolve effective stats at that wave
list_enemiesappears_in?, ability?, attack_kind?{enemies:[...]} filtered summaries
wave_compositionwave, danger?Base-game (Crash Zone) composition for a wave: enemy groups, base counts, first-spawn timing, repeats
Run analysis & metadata
ToolArgumentsReturns
evaluate_runpath? or run_json?One-call post-mortem of a whole Brotato run.json save: run context (character, wave, danger), realized stats, weapon-DPS ranking, set progress, and per-item verdicts
check_dataset_version—game_version, generated_at, schema_version

Batch lookups. get_weapon, get_item and get_character accept name as either a string or a list of strings. A list returns {"results": [...]} in the order given, each entry a record or its own not_found — so detail on several entities costs one round-trip, not N.

`list_characters` returns full records, unlike list_weapons / list_items, which return summaries. The whole 50-character corpus is only ~7.7K tokens, so a survey answers in a single call with no follow-up get_character; pass detail="summary" for {id, name} rows instead. Its scaling_stat filter is a derived union — characters have no scaling-stat field — matching a positive stat-gain modifier, a positive flat bonus, or a matching wanted_tag. Each matched record carries a scaling_match object naming which signal fired, e.g. Engineer {"gain_pct": 25, "flat": 10, "wanted": true} vs Technomage {"wanted": true}, so the derivation is visible rather than asserted. Characters *penalised* in that stat are excluded from the match.

starting_weapon_pool is the run-start weapon-selection pool, not a fixed starting weapon: most characters offer a dozen or more, Arms Dealer offers only the Pistol,

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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