プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Brotato Coach

作者:BrendanL79バージョン 0.11.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.BrendanL79/spudcoach

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

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。

インストールの前に

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "spudcoach": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "spudcoach"
      ],
      "env": {
        "SPUDCOACH_DATA": "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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "spudcoach": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "spudcoach"
      ],
      "env": {
        "SPUDCOACH_DATA": "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。

自分で入力する値

  • 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.

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。

できること

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。

基本チェックi

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

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント BrendanL79 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの18360件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの18360件のうち14%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの18360件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Brotato Coachは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.11.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

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Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tool Guardian

代わりの候補

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

Tool Guardian

作者:LuminariSoftwares

Too many MCP servers eating your context? A router that loads each tool's schema only when needed.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

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,

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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