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Enables querying Steam item prices, wear, and price history via the SteamDT API, allowing AI assistants to retrieve and analyze Steam marketplace data.
Enables querying Steam item prices, wear, and price history via the SteamDT API, allowing AI assistants to retrieve and analyze Steam marketplace data.
一个基于 Python 的 SteamDT 行情 / 数据分析 MCP 服务端,用于让支持 MCP 的大模型(如 Claude 等)可以直接调用 SteamDT 的开放接口,查询饰品行情并做基础分析。
直接从 GitHub 安装
pip install git+https://github.com/Kir4kami/mcp-steamdt.git
在 MCP 客户端中配置
编辑 Claude Desktop 配置文件(或其他 MCP 客户端),添加:
{
"mcpServers": {
"steamdt": {
"command": "python",
"args": ["-m", "steamdt_mcp.server"],
"env": {
"STEAMDT_API_KEY": "你的密钥"
}
}
}
}
开始使用
重启客户端后,就可以在对话中让 AI 查询饰品价格、磨损度等信息了!
提示:
pip install git+...会自动下载并安装最新版本,无需手动克隆仓库。
如果你想修改代码或参与开发,可以克隆仓库后按照 安装 部分的说明进行配置。
⚠️ 注意:
- 本项目未内置你的 API 密钥,也不会帮你绕过任何平台限制。请在遵守 SteamDT 官方服务条款的前提下使用。
- 本项目只提供数据获取与基础统计功能,不做任何主观推荐或投资建议;如何解读和使用这些数据,应由上层应用或用户自行决定。
get_item_base_info:获取所有饰品的基础信息(名称、marketHashName 等)。自动管理本地缓存,首次调用会请求 API 并保存,后续优先使用缓存,无需担心每天限 1 次的限制。search_item_by_name:根据中文名或英文名搜索饰品,返回匹配的 market_hash_name。特别适合只知道中文名的情况。get_item_price:根据 market_hash_name 查询单个饰品的当前价格信息(每分钟60次)。get_item_prices_batch:批量查询多个饰品的价格信息(每分钟1次)。get_item_price_history:查询指定饰品最近若干天的价格历史(30天均价数据)。get_item_wear_by_inspect_url:通过检视链接查询饰品的磨损度相关数据(每小时36000次)。get_item_wear_by_asmd:通过 ASMD 参数查询饰品的磨损度相关数据(每小时36000次)。get_item_price_history:查询最近若干天的价格历史数据(30天均价)。根据 market_hash_name 和 days 参数查询各平台的30天平均价格。所有接口均基于 SteamDT 官方文档实现:
https://doc.steamdt.com/。权限限制请参考官方文档。
无需克隆仓库,直接用 pip 从 GitHub 安装:
pip install git+https://github.com/Kir4kami/mcp-steamdt.git
然后在 MCP 客户端配置中使用:
{
"mcpServers": {
"steamdt": {
"command": "python",
"args": ["-m", "steamdt_mcp.server"],
"env": {
"STEAMDT_API_KEY": "你的密钥"
}
}
}
}
如果你想修改代码或参与开发:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Kir4kami/mcp-steamdt.git
cd mcp-steamdt
# 创建虚拟环境(推荐)
python -m venv .venv
# 激活虚拟环境
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source .venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Kir4kami/mcp-steamdt.git
cd mcp-steamdt
# 创建虚拟环境并安装依赖
uv venv
uv pip install -r requirements.txt
对于方式一(pip install git+...),只需要在 MCP 客户端配置中设置环境变量(如上方的快速开始示例),无需创建 .env 文件。
对于开发模式,你可以选择以下两种方式之一:
方式 A:使用环境变量(推荐)
方式 B:使用 .env 文件(可选)
.env 文件:STEAMDT_API_KEY=你的密钥
STEAMDT_BASE_URL=https://open.steamdt.com # 可选,默认值已配置
注意:如果同时在 MCP 客户端配置和
.env文件中设置了环境变量,MCP 客户端配置中的值会优先使用。
get_item_base_info 工具已内置自动缓存功能,用户无需手动处理:
steam_items_base.json这意味着:
可选:如果你需要手动刷新缓存,可以运行
python scripts/cache_base_info.py,或调用get_item_base_info时设置force_refresh=True(但需等待第二天才能再次调用 API)。
STEAMDT_BASE_URL可选,如果不设置将使用代码里的默认值。
python -m steamdt_mcp.server
这会以标准 MCP 协议的方式启动一个命令行服务器,支持被 MCP 客户端(例如支持 MCP 的 IDE、聊天工具或代理)调用。
找到 Claude Desktop 的配置文件位置:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json~/.config/Claude/claude_desktop_config.json编辑配置文件,添加以下内容:
{
"mcpServers": {
"steamdt": {
"command": "python",
"args": ["-m", "steamdt_mcp.server"],
"env": {
"STEAMDT_API_KEY": "你的实际密钥",
"STEAMDT_BASE_URL": "https://open.steamdt.com"
}
}
}
}
注意:如果使用虚拟环境,需要将
command改为虚拟环境中 Python 的完整路径,例如:
- Windows:
"command": "F:\\mymcp\\mcp-steamdt\\.venv\\Scripts\\python.exe"- macOS/Linux:
"command": "/path/to/mcp-steamdt/.venv/bin/python"
在 Cursor 的设置中,找到 MCP 配置,添加:
{
"mcpServers": {
"steamdt": {
"command": "python",
"args": ["-m", "steamdt_mcp.server"],
"env": {
"STEAMDT_API_KEY": "你的实际密钥",
"STEAMDT_BASE_URL": "https://open.steamdt.com"
}
}
}
}
对于其他支持 MCP 的客户端,配置格式类似:
{
"name": "steamdt",
"command": "python",
"args": ["-m", "steamdt_mcp.server"],
"env": {
"STEAMDT_API_KEY": "你的实际密钥",
"STEAMDT_BASE_URL": "https://open.steamdt.com"
}
}
配置完成后,你就可以在聊天中让模型执行类似指令:
AWP | Pit Viper (Minimal Wear) 的当前价格"AK-47 | Redline (Field-Tested), M4A4 | Howl (Factory New)"steam://rungame/730/..."{...}"AK-47 | The Empress (Factory New) 最近 30 天的价格历史"模型会自动调用 MCP 中的工具,与 SteamDT 通信获取数据。
Run in your terminal:
claude mcp add steamdt -- npx Security
Low riskAutomated heuristic from public metadata — not a security guarantee.