ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Brotato Coach

โดย BrendanL79รุ่น 0.11.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.BrendanL79/spudcoach

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add spudcoach --env SPUDCOACH_DATA='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx spudcoach

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • 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.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub BrendanL79 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32725 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 16% ของอีก 32725 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32725 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Brotato Coach ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.11.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Signoff

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Signoff

โดย ayuanxx-max

Five gates that make an agent's 'done' provable: run them, read the verdict, audit the record.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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,

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx