rain-go（西窗）：人类与 AI 同桌对弈的 MCP 棋牌平台，全栈 Cloudflare 自托管

开源仅供学习：本文所涉项目均来自公开仓库，分析仅供技术研究。

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项目背景

SerenQi/rain-go（GitHub：github.com/SerenQi/rain-go）——MIT 许可证，TypeScript，2026 年 9 月 26 日才开源，目前 5 stars。

项目名「西窗」来自李商隐的《夜雨寄北》：「何当共剪西窗烛，却话巴山夜雨时」。英文名 rain-go，取的是「夜雨·棋」的双关。

一句话定位：让 AI 助手通过 MCP 协议成为棋牌桌上的真正玩家，与人类实时对弈。不是 AI 陪你下棋的 demo，而是支持人类 + AI 混合多人局的全栈平台，服务端强制隐牌隔离，每个玩家只能看到自己该看到的信息。

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回答第一个问题：服务端是否开源？

全套开源，MIT monorepo。仓库结构：

apps/worker   ← 服务端：Cloudflare Worker（Hono 框架 + Durable Objects）
apps/web      ← 客户端：React + Vite + Tailwind v4 + Motion
packages/engine  ← 共享游戏规则（纯函数，无副作用）

没有闭源服务器，没有 SaaS 依赖。唯一的外部依赖是一个 Cloudflare 账号（免费套餐足够）。你自己部署，你自己拥有。

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架构：Cloudflare Worker + Durable Objects

这个选型很有意思。

Cloudflare Worker（后端）：无状态执行层，用 Hono 框架处理 HTTP 路由。MCP 端点是 Streamable HTTP，符合最新 MCP 规范。

Durable Objects（状态层）：每一局游戏对应一个 Durable Object 实例。这是解决多人实时同步的核心——所有玩家（人类浏览器 + AI MCP 客户端）的操作都通过同一个 DO 实例序列化执行，保证状态一致性，不需要外部 Redis 或数据库。

隐牌隔离（安全层）：服务端按 seat token 筛选信息再推送，每个玩家只接收自己视角的数据。这对扑克类游戏（斗地主、德州扑克）尤为关键——AI 也只看自己的牌，无法作弊。

前端（React + Vite + Tailwind v4）：共享 packages/engine 里的纯函数规则模块，所以棋盘渲染逻辑与服务端判局逻辑完全对齐。

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MCP 集成：AI 如何真正「坐下来」打牌

这是 rain-go 最有意思的部分。

每个游戏房间生成两类 MCP URL：

• /mcp/<ACCESS_TOKEN> — 房主 AI（有创建房间权限）
• /mcp/seat/<seat-token> — 座位 AI（只控制该座位的操作）

AI 助手（Claude / GPT / 任意 MCP 客户端）调用工具：

new_game       创建新游戏房间，选择游戏类型
play           执行落子/出牌动作
wait_for_opponent  等待其他玩家加入或操作
get_game_state 查询当前棋盘/牌局状态

人类玩家在 Web 界面操作，AI 通过 MCP 工具调用操作——两者通过同一个 Durable Object 同步，互相「看到」对方的动作（但隐牌内容仍然隔离）。

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支持 10 款棋牌游戏

类型	游戏
棋盘类	围棋、五子棋、黑白棋、国际象棋、中国象棋
扑克类	德州扑克、跑得快、斗地主
桌游类	大富翁（Monopoly）、飞行棋

游戏规则放在 packages/engine 里，每款游戏是独立的纯函数模块，互不干扰，也方便后续增加新游戏。

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部署：真的一条命令

# 一次性配置（约 2 分钟）
npx wrangler login
cd apps/worker && npx wrangler secret put ACCESS_TOKEN
cd ../..

# 之后每次部署
pnpm deploy

pnpm deploy 从根目录运行，构建前端，同时部署 Worker 和静态资源，得到一个 *.workers.dev URL。加自定义域名在 Cloudflare 面板或 wrangler.jsonc 里配。

本地开发：pnpm install && pnpm dev，跑在 localhost:8787。

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适合什么场景

适合：

• 想给 Claude Code / MCP 客户端搭一个真正的博弈场景做能力测试
• 研究 AI 游戏策略（这是真实对弈，不是模拟）
• Cloudflare Worker 全栈架构学习（Durable Objects 状态管理是教科书级别示例）
• 给 AI 朋友的趣味项目（字面意义上的「和 AI 下棋」）

注意：

• 项目昨天刚开源，生产成熟度低，issue 还空着
• 10 款游戏的规则完整性和边界情况（悔棋、断线重连、超时处理）需要自行评估
• Cloudflare 免费套餐有请求次数和 CPU 时间限制，高并发长局面可能触发

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关键数字

指标	值
Stars	5
License	MIT
语言	TypeScript
开源时间	2026-09-26（昨天）
后端	Cloudflare Worker + Durable Objects
前端	React + Vite + Tailwind v4
支持游戏数	10
外部依赖	Cloudflare 账号（免费套餐可用）

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综合判断

架构选型干净，Durable Objects 解决多人实时同步的思路是对的，服务端隐牌隔离让 AI 和人类站在公平起跑线上，MCP 集成思路新颖。项目昨天才开源、5 个 star，谈不上生产可用，但代码结构清晰，Cloudflare 全栈一键部署降低了自托管门槛。

如果你想搭一个「真正能和 Claude 下棋」的游乐场，这是目前最直接的方案。

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开源仅供学习，商业使用请仔细核查许可证条款。

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rain-go (West Window): MCP Game Platform for Humans and AI at the Same Board

Open source for learning only: Analysis is for technical research purposes only.

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What It Is

SerenQi/rain-go (github.com/SerenQi/rain-go) — MIT, TypeScript, open-sourced September 26, 2026 (yesterday). Currently 5 stars.

Named after a Li Shangyin poem: “When will we trim candles together by the west window, and talk of the night I wrote you from these rainy mountains?” Rain-go is a multiplayer board/card game platform where human players (via web browser) and AI assistants (via MCP protocol) sit at the same table and play together.

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Is the Server Open Source? Yes, Fully.

MIT monorepo:

apps/worker    ← server: Cloudflare Worker (Hono + Durable Objects)
apps/web       ← client: React + Vite + Tailwind v4
packages/engine ← shared game rules (pure functions)

No closed server. No SaaS dependency. Only dependency: a Cloudflare account (free tier works).

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Architecture: Cloudflare Worker + Durable Objects

Worker: Stateless execution layer using Hono framework. MCP endpoint is Streamable HTTP per current MCP spec.

Durable Objects: Each game session gets its own DO instance. All player actions (human browser + AI MCP client) are serialized through the same DO — consistent state without external Redis or DB.

Server-side hidden-hand isolation: Each player’s MCP seat token filters the game state before pushing it. In poker games (Texas Hold’em, Landlord), the AI truly only sees its own cards — no cheating possible even in principle.

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MCP Integration: How AI “Sits Down” to Play

Each game room generates two types of MCP URLs:

• /mcp/<ACCESS_TOKEN> — host AI (can create rooms)
• /mcp/seat/<seat-token> — seat AI (controls one seat)

AI assistants call tools: new_game, play, wait_for_opponent, get_game_state. Humans play on the web UI. Both sync through the same Durable Object.

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10 Games Supported

Board games (Go, Gomoku, Othello, Chess, Chinese Chess), card games (Texas Hold’em, Running Fast, Landlord), and tabletop games (Monopoly, Flying Chess).

Game rules live in packages/engine as independent pure-function modules.

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Deploy

npx wrangler login
cd apps/worker && npx wrangler secret put ACCESS_TOKEN
cd ../.. && pnpm deploy

Gets you a *.workers.dev URL. Local dev: pnpm install && pnpm dev on localhost:8787.

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Verdict

Clean architecture, correct use of Durable Objects for real-time multiplayer state, server-side fairness for AI players, novel MCP integration. Opened yesterday with 5 stars — not production-ready, but the clearest existing path to “play Go with Claude.”

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Open source for learning only.