NBA MCP Server

Hvad gør “NBA” MCP Server?

NBA MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at forbedre AI-assistenter, såsom Anthropic’s Claude, ved at give dem adgang til og mulighed for at hente opdaterede NBA-basketballdata og -statistikker. Ved at interagere med den open source nba_api gør serveren det muligt for LLM’er at hente nylige NBA-kampresultater, spillerstatistikker og avanceret analyse, som ellers ville være utilgængelig grundet modellens videnbegrænsninger. Denne forbindelse styrker AI-drevne udviklingsworkflows og muliggør dynamiske databaseforespørgsler og live datahentning om NBA-kampe, spillerpræstationer og mere, hvilket i høj grad udvider assistentens evne til at interagere med og analysere sportsdata fra den virkelige verden.

Liste over Prompts

Der blev ikke specificeret promptskabeloner i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Der blev ikke angivet eksplicitte ressourcer i repositoryet.

Liste over Værktøjer

• Hent slutresultater
  Henter slutresultaterne for alle NBA-kampe, der fandt sted i går eller for nylig.

• Hent grundlæggende spillerstatistik
  Henter point, rebounds og assists (P/R/A) for alle spillere, der deltog i kampe fra i går eller tidligere.

• Hent fuld spillerstatistik
  Indsamler omfattende spillerstatistik inklusiv PTS, REB, AST, STL, BLK, TO, PLUS_MINUS og MIN for kampe spillet i går eller tidligere.

• Hent four factors
  Henter “four factors” avanceret analyse for alle NBA-kampe, der fandt sted i går eller for nylig.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• NBA-kampresuméer i realtid
  Udviklere kan gøre AI-assistenter i stand til at besvare spørgsmål om de seneste NBA-kampe og levere opdaterede resultater og udfald.

• Detaljeret spillerpræstationsanalyse
  Serveren muliggør hentning af statistik pr. spiller og understøtter brugsscenarier som generering af kampreferater, fantasy basketball-indsigter eller historisk analyse.

• Avanceret analyse til sportsjournalistik
  Ved at tilgå four factors og andre målinger kan journalister og analytikere hurtigt finde avancerede statistikdata til artikler eller kommentarer.

• Automatiserede sportsdashboards
  Integration med dashboardværktøjer giver liveopdateringer om NBA-kampe og spillerpræstationer til fans eller analytikere.

• AI-drevne sportsapplikationer
  Udviklere kan bruge serveren til at drive chatbots eller virtuelle assistenter, der kan besvare NBA-relaterede spørgsmål med aktuelle data.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Python er installeret, og opret et virtuelt miljø i repo-mappen.
2. Kør:

   uv venv
   .venv\Scripts\activate
   uv pip install -e .
   

3. Tilføj NBA MCP Server-konfigurationen til din Windsurf-konfiguration (hvis understøttet).
4. Indsæt NBA MCP serveren i mcpServers-objektet med passende kommando og argumenter.
5. Gem og genstart Windsurf-tjenesten.
6. Verificer opsætningen ved at køre en testforespørgsel.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Claude

1. Klon repoet og opsæt miljøet som ovenfor.
2. Installer afhængigheder:

   uv venv
   .venv\Scripts\activate
   uv pip install -e .
   

3. Rediger din Claude-konfigurationsfil for at tilføje NBA MCP Server.
4. Tilføj serveren under mcpServers-sektionen.
5. Genstart Claude og verificer forbindelsen.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Cursor

1. Klon repositoryet og opsæt det virtuelle miljø.
2. Installer kravene som tidligere beskrevet.
3. Rediger Cursors konfiguration for at inkludere NBA MCP Server.
4. Tilføj serverposten og gem ændringerne.
5. Genstart Cursor og test funktionaliteten.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Cline

1. Sørg for, at Python og virtuelt miljø er sat op.
2. Installer NBA MCP Server som ovenfor.
3. Rediger Clines konfigurationsfil.
4. Tilføj NBA MCP server-detaljerne under mcpServers.
5. Genstart Cline og kør en test.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler

Der kræves ingen API-nøgler til NBA MCP Server, da den bruger open source nba_api. Hvis fremtidige versioner kræver nøgler, kan du sikre dem via miljøvariabler:

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"],
      "env": {
        "NBA_API_KEY": "${NBA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "NBA_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

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

{
  "nba-mcp": {
    "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 muligheder. Husk at ændre “nba-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Ud fra de tilgængelige oplysninger tilbyder NBA MCP Server værdifuld realtidsintegration af sportsdata til LLM’er, men mangler dokumentation om promptskabeloner, eksplicitte ressource-definitioner og avancerede MCP-funktioner som roots eller sampling. Det er en funktionel, men basal implementering.

MCP-score

Bedømmelse:
Jeg vil bedømme denne MCP server til 4 ud af 10. Den leverer sin kernefunktionalitet (NBA-statistikværktøjer) og grundlæggende opsætning, men mangler grundig dokumentation, ressource-definitioner, promptskabeloner og avancerede MCP-funktioner (roots, sampling). Manglen på licens er også en væsentlig begrænsning for open source-brug.