Firearm Recoil Dynamics Engine (FRDE) - MCP Implementation

• We have deployed a robust MCP service enabling game architects to programmatically calculate and visualize weapon muzzle deviation trajectories via straightforward API interactions.
• FPS 게임 개발자가 간단한 API 호출만으로 무기 반동 패턴을 생성하고 시각화할 수 있는 강력한 MCP 서버를 출시했습니다.

Access and Deployment via Smithery:

WRG Framework Server

• This operational MCP entity furnishes two primary utilities—Recoil Path Computation and Trajectory Rendering—accessible via dedicated web interfaces. Deploy this service locally or within a cloud infrastructure to begin iterative, real-time calibration of your simulation's weapon feedback.
• 이 MCP 서버는 ‘무기 반동 생성’과 ‘반동 시각화’라는 두 가지 핵심 도구를 HTTP 엔드포인트로 제공하며, 로컬 또는 클라우드에 배포한 뒤 실시간으로 반동 튜닝을 시작할 수 있습니다.

Setup Procedure

git clone https://github.com/Hyeongseob91/mcp-server.git
cd mcp-server
pip install -r requirements.txt
````

## Local Execution

Initiate the service locally, enabling hot-reloading:
자동 리로드 기능을 켜고 로컬에서 서버를 실행합니다:

```bash
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Integration Guide

Configuration within Claude Desktop Client

Integrate the following configuration object into your Claude setup file: Claude 설정 파일에 다음을 추가하세요:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "wrg": {
      "command": "python /path/to/mcp-server/main.py --http"
    }
  }
}

Upon client restart, endpoints such as /wrg and /rvz become directly callable for immediate system interaction. Claude Desktop을 재시작한 후 /wrg와 /rvz 엔드포인트를 직접 호출할 수 있습니다.

Core Capabilities

• Weapon Recoil Path Generation (WRG)

• machinegun_recoil_points(shots: int)

  • Calculates the resultant recoil path coordinates based on the specified count of automatic fire events.
  • 기관총 발사 횟수에 따른 반동 궤적 데이터를 생성합니다.

• Weapon Recoil Path Generation (WRG)

• pistol_recoil_points(shots: int)

  • Computes the simulated deviation path for handgun discharge sequences by input shot count.
  • 권총 발사 횟수에 따른 반동 궤적 데이터를 생성합니다.

• Weapon Recoil Path Generation (WRG)

• shotgun_recoil_points(shots: int)

  • Derives the ballistic offset trajectory data corresponding to the number of shotgun blasts executed.
  • 산탄총 발사 횟수에 따른 반동 궤적 데이터를 생성합니다.

• Recoil Rendering Utility (RVZ)

• plot_recoil_pattern(data: Tuple[List[float], List[float]])

  • Renders the provided X and Y recoil measurement series into a visual 2D scatter graph format.
  • 입력된 반동 좌표 데이터를 2D 산점도로 시각화합니다.

• Service Interface Endpoints

• /wrg/* – Convenient HTTP access point for instantaneous recoil data computation.

• /rvz/* – Immediate HTTP interface for rendering complex recoil profiles.

• **Deployment Flexibility

• Utilize FastMCP to deploy the identical service architecture across both local development machines and scalable cloud platforms (like Smithery).

• FastMCP를 사용하여 로컬 및 클라우드(예: Smithery) 환경에 동일한 API를 배포합니다.

• Access Security (Upcoming Feature)

• Future roadmap includes implementation of token-based API key verification for external system authorization.

• 외부 접근 제어를 위한 API Key 인증 기능을 곧 지원할 예정입니다.

Anticipated Gains

1. Operational Velocity Increase

2. Eliminates the prerequisite for manual implementation of intricate kinetic algorithms.

3. 복잡한 반동 알고리즘을 직접 구현할 필요가 없습니다.
4. Built-in graphical tools drastically expedite data verification cycles and initial concept testing.

5. 내장된 시각화 도구로 데이터 검증 및 프로토타입 속도가 향상됩니다.

6. System Interoperability & Asset Sharing

7. Standardized interfaces at /wrg and /rvz promote effortless module exchange and reuse across development groups.

8. 통합된 /wrg 및 /rvz 인터페이스로 팀 간 모듈 공유 및 재사용이 용이합니다.
9. Ensures smooth integration paths between backend systems, frontend rendering layers, AI modeling teams, and core game logic programmers.

10. 백엔드, 프론트엔드, AI 엔지니어, 게임 개발자 간 원활하게 연동됩니다.

11. Infrastructure Adaptability & Load Management

12. Facilitates a smooth transition from localized testing environments to demand-driven cloud resource allocation.

13. 로컬 테스트 후 클라우드에 배포하여 필요에 따라 손쉽게 확장할 수 있습니다.
14. Compatibility with established Continuous Integration/Continuous Deployment pipelines supports automated rollouts and version tracking.

15. CI/CD 파이프라인과 연동하여 자동 배포 및 버전 관리가 가능합니다.

16. **Iterative Balance Tuning

17. Allows immediate visualization of muzzle deviation profiles via simple API calls during live balance iterations.

18. 게임 밸런스 조정 시 API 호출로 즉시 반동 패턴을 확인할 수 있습니다.
19. A methodology rooted in quantitative data accelerates the efficacy of playtesting sessions.
20. 데이터 기반 의사결정으로 플레이 테스트 효율성이 향상됩니다.

Diagnostics

• Given the service's reliance on the HTTP protocol, leverage comprehensive logging verbosity alongside the integrated auto-reload function. For deeper code inspection, consider attaching a debugger directly to the running Uvicorn process or closely monitoring the terminal error reports.
• 이 서버는 HTTP로 통신하므로, 자세한 로깅과 --reload 플래그를 사용하세요. 보다 심층적인 검사를 위해 Uvicorn 프로세스에 디버거를 연결하거나 콘솔 오류 출력을 확인하면 됩니다.