Wyvern&Castle

Ceci est un projet de modèle MCP (Model Context Protocol) pour le cours de Natural Language Programming de l'année 2025-2026.

L'objectif du projet a été de concevoir une version simplifié du jeu Donjon & Dragon avec un LLM capable de générer des parties et des scénarios qui n'ont de limite que votre imagination (et celles du LLM aussi!). Le projet contient un serveur (server.py) qui intéragit avec notre API de jeu (game.py).

Initialisation du projet

Pour lancer une partie de notre jeu, nous vous conseillons d'installer Claude Desktop (disponible sur Windows et Mac) qui va servir de LLM. Nous n'avons pas essayé mais il serait aussi possible d'utiliser la version Desktop de ChatGPT

  1. Installer l'utilitaire python UV :
# Mac/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows, l'ajouter au Path
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  1. Initialiser le dossier pour l'installation Creer un dossier et cloner le projet :
mkdir wyvern_castle
cd wyvern_castle
git clone "https://gitea.galaxynoliro.fr/KuMiShi/Wyvern-Castle.git"
  1. Creation de l'environnement virtuel
uv venv

Mac/Linux

source .venv/bin/activate

Windows

.\.venv\Scripts\activate
  1. Installation des dependances/requirements
# Synchronise l'environnement virtuel du dossier avec les dependances du projet
uv pip sync pyproject.toml

# Si cela ne fonctionne pas correctement, vous pouvez le générer un fichier de dependances avec la commande suivante à partir du .toml:
uv pip compile --upgrade pyproject.toml -o uv.lock
# Puis synchroniser à nouveau (avec le nouveau fichier cette fois)
uv pip sync uv.lock
  1. Changement de la config de Claude Desktop Modifier le fichier claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
        "wyvern_castle": {
            "command": "uv",
            "args": [
            "--directory",
            "C:\\ABSOLUTE\\PATH\\TO\\PARENT\\FOLDER\\wyvern_castle",
            "run",
            "server.py"
            ]
        }
    }
}

Utilisation

Le projet est assez simple d'utilisation car une fois le serveur lancé, il vous suffit d'écrire des prompts à l'aide de votre application Desktop de LLM. Il est aussi possible d'avoir accès à une aide de génération de prompt intégrée.

Description
Projet NLP 2025-2026. Modèle MCP de D&D.
Readme 9.9 MiB
Languages
Python 100%