프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Brotato Coach

제작자: BrendanL79버전 0.11.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.BrendanL79/spudcoach

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • 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.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 BrendanL79 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 18334개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 18334개 중 14%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 18334개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Brotato Coach, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.11.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, ProAgentStore

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

ProAgentStore

제작자: ProAgentStore

MCP-first control plane for ProAgentStore agents and private instances.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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,

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기