CardWorthScanner — TCG Price, Centering & PSA Grading ROI Engine
Calculate PSA/BGS/CGC card grading ROI, 55/45 centering grades & Pokemon/Yu-Gi-Oh market values.
作者による説明(英語の原文)
Game numerical design & balance auditing MCP server — 17 deterministic tools, zero LLM guessing.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
GND_WORKSPACES_DIR必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"gamenumerics": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-server-gamenumerics"
],
"env": {
"GND_WORKSPACES_DIR": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add gamenumerics --env GND_WORKSPACES_DIR=your-value -- npx -y mcp-server-gamenumerics動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"gamenumerics": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-server-gamenumerics"
],
"env": {
"GND_WORKSPACES_DIR": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"gamenumerics": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-server-gamenumerics"
],
"env": {
"GND_WORKSPACES_DIR": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
GND_WORKSPACES_DIR envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント 26048608982lp-ai で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:CardWorthScanner — TCG Price, Centering & PSA Grading ROI Engine, Sports MCP Server, Social Content MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Calculate PSA/BGS/CGC card grading ROI, 55/45 centering grades & Pokemon/Yu-Gi-Oh market values.
NBA, NFL, NHL and combined sports scores as agent tools.
Steam games, Dev.to articles, events and podcasts as agent tools.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Deterministic numeric engines for game design — exposed to your AI coding agent via MCP.
Import xlsx config tables, audit growth curves, run battle/gacha simulations, and reverse-engineer the formulas behind game spreadsheets. Every numeric answer comes from zero-dependency pure-function engines — zero LLM guessing.
Who it's for: game designers and solo/small teams doing roguelike / deckbuilder balance work, spreadsheet-driven numerical design, or live-ops tuning audits — no engine integration required, just an xlsx export of your config tables.
The fastest way to use these engines is through mcp-server-gamenumerics — a stdio MCP server exposing 17 read-only tools to Claude Code, Cursor, ZCode, or any MCP host:
npx -y mcp-server-gamenumerics
{ "mcpServers": { "gamenumerics": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-server-gamenumerics"] } } }
Full per-host config (Claude Code / Cursor / ZCode), the 17-tool reference, and the performance baseline live in mcp-server/README.md.
| Path | What it is |
|---|---|
lib/engine/formula-engine/ | 19 pure-function numeric engines: battle simulation, gacha probability + Monte Carlo, EHP×EDPS power model, growth projection, economy production/consumption, progression curves, level systems, difficulty mirroring |
lib/table/ | xlsx/spreadsheet normalization: dual-row header merge, column pattern detection (arithmetic/geometric), base×coefficient relation inference, Theil-Sen robust curve fitting |
lib/agent/tools/ | Tool definitions (JSON Schema + handlers) wrapping the engines — the read/audit surface |
mcp-server/ | The npm-distributed stdio MCP server (mcp-server-gamenumerics, esbuild single-file bundle) |
scripts/lib/workspace-import.ts | xlsx → normalized JSON workspace import pipeline |
import_xlsx · list_tables / read_table · battle_simulate / simulate_gacha / compute_power / power_curve / eval_formula / audit_column / infer_column_rule / infer_table_relation · grade_workspace / profile_table / infer_foreign_keys · list_workspaces / set_workspace / read_memory
Read-only by design — write tools stay behind the web workbench's human-in-the-loop confirm flow (separate product, not part of this repo).
npm install
npm test # vitest: engine + table + mcp-server suites npm run check # tsc --noEmit (lib + scripts) npm run mcp:check # tsc for mcp-server (own tsconfig) npm run mcp:build # esbuild bundle → mcp-server/dist/index.js
MIT