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Steam游戏数据分析服务器

一个基于FastMCP构建的MCP服务器，用于对Steam游戏数据集执行复杂的数据驱动查询和分析。

  • by kalicyh
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 kalicyh/mcp-analysis-steam-game

使用说明

Steam Games MCP Server 🎮

一个基于 FastMCP 构建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，可让 LLM 对 Steam 游戏数据集执行复杂的数据驱动查询和分析。

✨ 功能特性

🔍 搜索与过滤

  • 游戏搜索 - 按名称、类型、价格范围、评价数量、平台筛选游戏
  • 游戏详情 - 获取指定 Steam App ID 的完整游戏信息

📊 数据聚合

  • 价格统计 - 获取游戏价格的平均值、中位数、最小/最大值及分布
  • 年度价格趋势 - 分析游戏价格随年份的变化趋势
  • 类型统计 - 游戏类型的数量、平均价格和游戏时长分析
  • 类型游戏时长分析 - 哪些类型的游戏玩家玩得最久

⚖️ 对比分析

  • 平台评价对比 - 对比 Windows、Mac、Linux 平台的用户评价
  • 评价与推荐关联分析 - 分析推荐数与正/负评价比例的相关性
  • 发行商满意度排名 - 找出玩家满意度最高的发行商
  • 折扣模式分析 - 分析游戏年龄与折扣力度的关系

🏆 高级分析

  • 高评分游戏 - 基于正面评价比例获取高评分游戏
  • 数据集摘要 - 获取整个数据集的综合统计信息

📁 项目结构

mcp-analysis/
├── server.py              # MCP 服务器主程序
├── pyproject.toml         # 项目配置和依赖
├── data/
│   └── games_sample.csv   # Steam 游戏数据集 (~60MB)
├── db/
│   ├── config.py          # 数据库连接配置
│   └── schema.sql         # MySQL 数据库表结构
└── scripts/
    └── load_data.py       # 数据导入脚本

🚀 快速开始

前置要求

  • Python 3.14+
  • MySQL 8.x
  • uv 包管理器 (推荐)

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/kalicyh/mcp-analysis.git
cd mcp-analysis

2. 安装依赖

uv sync

3. 配置数据库

编辑 db/config.py 中的数据库连接信息：

DB_CONFIG = {
    "host": "localhost",
    "port": 3306,
    "database": "game",
    "user": "root",
    "password": "your_password",
    "charset": "utf8mb4",
}

确保 MySQL 中已创建 game 数据库：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS game CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

4. 导入数据

uv run python scripts/load_data.py

此脚本将：

  • 创建数据库表结构
  • 从 CSV 导入游戏数据
  • 填充归一化的类型、标签表

5. 启动 MCP 服务器

uv run python server.py

服务器将在 http://0.0.0.0:8000/mcp 启动。

🔌 连接 MCP 服务器

使用 MCP Inspector 测试

npx @modelcontextprotocol/inspector

MCP 客户端配置

在你的 MCP 客户端中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "steam-games": {
      "serverUrl": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

🛠️ 可用工具

工具名称 描述
search_games 多条件搜索游戏
get_game_details 获取游戏详细信息
get_price_statistics 价格统计分析
get_price_trend_by_year 年度价格趋势
get_genre_statistics 类型统计
get_genre_playtime_analysis 类型游戏时长分析
compare_platform_reviews 平台评价对比
analyze_reviews_vs_recommendations 评价推荐关联分析
get_publisher_satisfaction_ranking 发行商满意度排名
analyze_discount_patterns 折扣模式分析
get_top_rated_games 高评分游戏
get_dataset_summary 数据集摘要

📊 数据库架构

主表 games

包含约 20,000+ 款 Steam 游戏的详细信息：

  • 基本信息：名称、发布日期、价格、折扣
  • 评价数据：正面/负面评价数、Metacritic 评分
  • 游戏时长：平均/中位数游戏时长
  • 平台支持：Windows、Mac、Linux
  • 分类信息：类型、标签、分类

归一化表

  • genres / game_genres - 游戏类型
  • tags / game_tags - 游戏标签
  • categories / game_categories - 游戏分类

📝 使用示例

通过 LLM 与 MCP 服务器交互的示例问题：

  • "搜索所有价格低于 10 美元的 RPG 游戏"
  • "哪个游戏类型的平均游戏时长最长？"
  • "对比 Windows 和 Linux 平台的游戏评价"
  • "列出评价最好的 20 款独立游戏"
  • "分析老游戏是否折扣力度更大"

📄 License

MIT License

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