خادم CFBD MCP

ماذا يفعل خادم “CFBD” MCP؟

خادم CFBD MCP (بروتوكول سياق النماذج) هو أداة تربط المساعدين الذكيين والتطبيقات بواجهة برمجة تطبيقات بيانات كرة القدم الجامعية، مما يمكّن من الوصول المتقدم لإحصائيات وتحليلات كرة القدم الجامعية. من خلال عمله كجسر بين نماذج الذكاء الاصطناعي ومصدر البيانات الغني هذا، يمكّن CFBD MCP المستخدمين من استعلام نتائج المباريات، سجلات الفرق، إحصائيات اللاعبين، بيانات اللعب التفصيلية، التصنيفات، احتمالات الفوز، وأكثر من ذلك. تعزز هذه الإمكانية سير عمل تطوير التحليلات الرياضية وتوليد المحتوى والبحث، من خلال السماح للعوامل الذكية باسترجاع وتحليل بيانات كرة القدم الجامعية الفورية والتاريخية برمجيًا أو عبر اللغة الطبيعية. تم تصميم الخادم ليعمل بسهولة مع منصات مثل Claude Desktop، لتمكين رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي وأتمتة حول بيانات كرة القدم الجامعية.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب موجهة محددة مذكورة في التوثيق أو الشيفرة المتاحة. إذا كان الخادم يوفر قوالب موجهة قياسية أو سير عمل، فهي غير موثقة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موصوفة في التوثيق أو الشيفرة. يتيح الخادم الوصول إلى إحصائيات كرة القدم الجامعية عبر واجهة CFBD API، لكن التفاصيل الدقيقة لموارد MCP غير موضحة.

قائمة الأدوات

لا توجد قائمة أدوات صريحة في التوثيق أو بنية الشيفرة الظاهرة. يذكر المستودع أن الخادم يمكّن من “استعلامات CFBD API”، والتي غالبًا ما تمثل أدوات لجلب الإحصائيات وبيانات المباريات وإحصائيات اللاعبين، وغيرها، لكنها غير معددة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تحليلات كرة القدم الجامعية
  يمكن للمطورين والمحللين استخدام خادم MCP لاستعلام الإحصائيات الشاملة، وتحليل أداء الفرق واللاعبين، وتشغيل استعلامات مخصصة للبحث أو إنشاء المحتوى.
• نتائج المباريات واكتشاف المفاجآت
  توليد رؤى أو تقارير حول المفاجآت التاريخية أو التصنيفات أو نتائج المباريات بالاستفادة من بيانات اللعب التفصيلية واحتمالات الفوز.
• توليد محتوى رياضي مدعوم بالذكاء الاصطناعي
  دمج الخادم في أدوات الكتابة الذكية لتوليد ملخصات أو معاينات أو تقارير تلقائيًا باستخدام بيانات حية أو تاريخية.
• مقارنة الفرق واللاعبين
  تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من مقارنة الفرق أو اللاعبين عبر المواسم باستخدام مقاييس وإحصائيات متقدمة للاستكشاف أو تفاعل المشجعين.
• التكامل مع المساعدين الذكيين
  تعزيز الذكاء الاصطناعي الحواري (مثلاً Claude Desktop) للإجابة على استفسارات باللغة الطبيعية حول كرة القدم الجامعية، بما في ذلك الجداول والسجلات والإحصائيات المتقدمة.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت بايثون 3.11+ ومدير الحزم UV.
2. استنسخ المستودع:

   git clone https://github.com/lenwood/cfbd-mcp-server
   cd cfbd-mcp-server
   

3. أنشئ بيئة افتراضية وثبّت الاعتمادات:

   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e .
   

4. أنشئ ملف .env وضع فيه مفتاح API الخاص بك:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. قم بإعداد Windsurf ليشمل خادم CFBD MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. احفظ وأعد تشغيل Windsurf. تحقق من خلال إجراء استعلام تجريبي.

Claude

1. ثبّت كما سبق، تأكد من وجود بايثون 3.11+ و UV.
2. أضف الخادم إلى إعدادات Claude Desktop (مثلاً عبر claude_desktop_config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. أعد تشغيل Claude Desktop وتحقق من الاتصال.

Cursor

1. استنسخ المستودع وثبّت كما سبق.
2. في إعدادات MCP الخاصة بـ Cursor، أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cursor. اختبر الاستعلام.

Cline

1. اتبع خطوات التثبيت لبايثون وUV والاعتمادات.
2. في إعدادات Cline، أضف خادم CFBD MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. أعد تشغيل Cline وتحقق من الاتصال.

ملاحظة حول حماية مفاتيح API:
قم دائمًا بتخزين مفتاح API الخاص بك في متغيرات البيئة، وليس مباشرة في الشيفرة أو الملفات المتتبعة. في إعدادات خادم MCP، استخدم الحقل env كما في الأمثلة أعلاه لإدخال مفتاحك بشكل آمن.

كيفية استخدام MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وتوصيله إلى وكيل الذكاء الاصطناعي لديك:

اضغط على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل الخادم الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "cfbd": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع كل وظائفه وإمكانياته. تذكر تغيير “cfbd” إلى اسم خادم MCP الخاص بك، واستبدال الرابط بالرابط الفعلي لخادمك.

نظرة عامة

رأينا

هذا الخادم MCP مفيد بوضوح لأتمتة وتحليلات بيانات كرة القدم الجامعية، وموثق جيدًا من حيث الإعداد والتكامل. ومع ذلك، يفتقر إلى توثيق حول قوالب موجهة قابلة لإعادة الاستخدام، وموارد MCP صريحة، وقائمة أدوات، والتي تعتبر مهمة لتوافق النظام البيئي MCP وتجربة المطورين. لمن يركز على البيانات الرياضية، فهو خيار قوي، لكن يمكن تحسين الالتزام بأفضل ممارسات MCP الشاملة.

تقييم MCP

بشكل عام، أقيم هذا الخادم MCP بـ 5/10: يؤدي الغرض وهو مفتوح المصدر، لكنه يفتقر إلى توثيق MCP الأساسي وميزات مثل تعريفات القوالب والموارد والأدوات الصريحة. في تحليلات الرياضة هو جيد جدًا، أما للتطوير العام ضمن MCP فهناك حاجة إلى مزيد من التفاصيل.