steam-store-search-mcp
MCP server that provides tools to search Steam games by keyword, retrieve game details (price, release date, genres), and fetch player reviews with recent ratings.
README
steam-store-search-mcp
Steam Storeの情報を取得するためのMCP(Model Context Protocol)サーバー
環境
- podman compose
- python 3.12
構成
- src/mcp-server.py: MCPサーバー本体
- src/tools/: MCPツール
- Dockerfile: Dockerイメージ
- requirements.txt: Pythonパッケージ
- compose.yml: Podman Compose設定
使い方
コンテナのビルドと起動
# ビルド
podman compose build
# 起動
podman compose up -d
動作確認(ログ)
podman compose logs -f
デバッグ実行(ローカル)
ローカル環境で直接実行して、標準入力経由でJSON-RPCのやり取りを確認できます。
pip install -r requirements.txt
python src/mcp_server.py
MCPクライアント設定例
Claude Desktop 等の MCP クライアントで利用するための設定例です。
Claude Desktop (Desktop App)
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に以下を追加します。
Podman を使用する場合:
{
"mcpServers": {
"steam-search-mcp": {
"command": "podman",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/library/steam-store-search-mcp-mcp-server:latest"
]
}
}
}
ツール
LLMに提供する機能(Tools)として、以下の3つを実装しています。
search_games(query): キーワードからゲームID(AppID)およびサムネイル画像を取得する。get_game_details(appid): 価格、リリース日、ジャンル、説明文、およびヘッダー画像URLを取得する。get_player_reviews(appid): 最近の評価(レビュー数、ポジティブ率など)を確認する。
パフォーマンス
APIリクエストの削減と高速化のため、簡易的なインメモリキャッシュを実装しています。
- キャッシュ期間 (TTL): 1時間
- 対象:
search_games,get_game_details,get_player_reviewsのすべての出力結果
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.