CFBD MCP Server

Hvad gør “CFBD” MCP Server?

CFBD MCP (Model Context Protocol) Server er et værktøj, der forbinder AI-assistenter og applikationer med College Football Data API og muliggør avanceret adgang til college football-statistikker og analyser. Ved at fungere som bro mellem AI-modeller og denne omfattende datakilde, giver CFBD MCP brugere mulighed for at forespørge på kampresultater, holdrekorder, spillerstatistikker, play-by-play-data, rangeringer, vinderchancer og meget mere. Denne kapabilitet forbedrer udviklingsarbejdsflows for sportsanalyse, indholdsgenerering og research ved at lade AI-agenter programmere eller via naturligt sprog hente og analysere realtids- og historiske college football-data. Serveren er designet til problemfri integration med platforme som Claude Desktop, hvilket muliggør AI-drevne indsigter og automatisering omkring college football-data.

Liste over prompts

Der er ingen specifikke promptskabeloner listet i den tilgængelige dokumentation eller kode. Hvis serveren eksponerer standardiserede promptskabeloner eller workflows, er de ikke dokumenteret i depotet.

Liste over ressourcer

Der er ingen eksplicitte ressourcer beskrevet i dokumentationen eller koden. Serveren giver adgang til college football-statistik via CFBD API, men individuelle MCP-ressourceprimitiver er ikke detaljeret.

Liste over værktøjer

Der er ikke angivet nogen eksplicit værktøjsliste i den tilgængelige dokumentation eller synlige kodestruktur. Depotet angiver, at serveren muliggør “CFBD API-forespørgsler”, hvilket sandsynligvis svarer til værktøjer til at hente statistik, kampdata, spillerstatistik osv., men disse er ikke opregnet.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• College Football-analyse
  Udviklere og analytikere kan bruge MCP-serveren til at forespørge omfattende statistikker, analysere hold- og spillerpræstationer og køre tilpassede forespørgsler til research eller indholdsskabelse.
• Kampresultater og upset-detektion
  Generér indsigter eller rapporter om historiske overraskelser, rangeringer eller kampresultater ved at udnytte detaljeret play-by-play og vinderchance-data.
• AI-drevet sportsindholdsgenerering
  Integrer serveren i AI-skriveværktøjer for automatisk at generere resuméer, optakter eller referater ved hjælp af live eller historiske data.
• Hold- og spillersammenligning
  Gør det muligt for AI-modeller at sammenligne hold eller spillere på tværs af sæsoner ved hjælp af avancerede målinger og statistikker til scouting eller fanengagement.
• Integration med AI-assistenter
  Forbedr samtale-AI (f.eks. Claude Desktop) så den kan besvare naturlige forespørgsler om college football, inkl. kampprogrammer, rekorder og avancerede statistikker.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at Python 3.11+ og UV-pakkemanageren er installeret.
2. Klon depotet:

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

3. Opret et virtuelt miljø og installer afhængigheder:

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

4. Opret en .env-fil med din API-nøgle:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. Konfigurer Windsurf til at inkludere CFBD MCP Server:

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

6. Gem og genstart Windsurf. Verificér ved at køre en eksempel-forespørgsel.

Claude

1. Installer som ovenfor, og sørg for Python 3.11+ og UV.
2. Tilføj serveren til din Claude Desktop-konfiguration (f.eks. via claude_desktop_config.json):

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

3. Genstart Claude Desktop og verificér forbindelsen.

Cursor

1. Klon depotet og opsæt som ovenfor.
2. I Cursors MCP-konfiguration, tilføj:

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

3. Gem og genstart Cursor. Test med en forespørgsel.

Cline

1. Følg installationsvejledningen for Python, UV og afhængigheder.
2. I Clines indstillinger, tilføj CFBD MCP Server:

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

3. Genstart Cline og verificér forbindelsen.

Bemærkning om sikring af API-nøgler:
Opbevar altid din API-nøgle i miljøvariabler, ikke direkte i kode eller indcheckede filer. Brug env-feltet som vist ovenfor til at indsætte din nøgle sikkert i din MCP-serverkonfiguration.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “cfbd” til hvad end navnet på din MCP-server er, og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server er klart nyttig til automatisering og analyse af college football-data og er godt dokumenteret til opsætning og integration. Dog mangler der dokumentation om genanvendelige promptskabeloner, eksplicitte MCP-ressourceprimitiver og et værktøjsmanifest, som er vigtige for fuld MCP-økosystem-kompatibilitet og udvikleroplevelse. For dem, der fokuserer på sportsdata, er det et stærkt valg, men bredere MCP-best practices kunne adresseres bedre.

MCP-score

Overordnet ville jeg vurdere denne MCP-server til 5/10: Den opfylder sit formål og er open source, men mangler centrale MCP-dokumentationsdele og funktioner såsom eksplicitte prompts, ressourcer og værktøjsdefinitioner. Til sportsanalyse er den ganske god, men for generel MCP-udvikling kræves mere detaljer.