MCP-Soccerdata MCP Server

Hvad gør “MCP-Soccerdata” MCP Serveren?

MCP-Soccerdata er en open source Model Context Protocol (MCP) server, der forbinder til SoccerDataAPI for at levere opdateret fodboldinformation via naturlige sproginteraktioner. Designet til brug med MCP-kompatible klienter som Claude Desktop gør den det muligt for brugere og AI-assistenter at hente strukturerede, realtids fodbolddata ved at udnytte store sprogmodeller (LLMs). Serveren leverer live indsigt om igangværende kampe, kampoversigter, holdopstillinger, nøglehændelser, betting odds og ligadata. Denne integration muliggør AI-drevne arbejdsgange til forespørgsler på fodbolddata og understøtter rigere udviklings-, forsknings- og fanoplevelser.

Liste over Prompter

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit dokumenteret i repositoryet eller README.

Liste over Ressourcer

• Live Kampoversigter
  Leverer en global liste over alle aktive fodboldkampe, inklusive holdnavne, kickoff-tider, stadiondetaljer og aktuelle scoringer.
• Kampdetaljer
  Giver information om kampstatus (planlagt, i gang, afsluttet), målfordeling og slutresultat.
• Nøgle Kamphændelser
  Leverer strukturerede data om mål, udskiftninger, gule/røde kort og straffespark for hver kamp.
• Holdopstillinger
  Giver detaljer om startopstilling, bænkspillere, skadestatus og holdformationer.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicit værktøjsliste eller detaljer om server.py-fil er tilgængelige i repositoryet eller dokumentationen.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Live Overvågning af Fodboldkampe
  Udviklere eller AI-agenter kan hente opdaterede data om igangværende fodboldkampe verden over.
• Automatiseret Sportsrapportering
  Generer automatisk kampopsummeringer, hændelsesopdelinger og opstillingsanalyser til medier eller fansider.
• Fan-Engagement Bots
  Understøt chatbots, der svarer på spørgsmål om live scores, kommende kampe eller spillerstatistikker.
• Betting Analyseapplikationer
  Integrer odds og kampdata i realtid i anbefalings- eller analyseværktøjer til betting.
• Liga- og Turneringsovervågning
  Byg dashboards til at spore stillinger, kampresultater og statistik på tværs af ligaer og turneringer.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og Windsurf installeret.
2. Find din Windsurf konfigurationsfil (f.eks. windsurf.json).
3. Tilføj MCP-Soccerdata MCP serveren til mcpServers-sektionen med følgende JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Installer Claude Desktop og sørg for, at den er opdateret.
2. Åbn Claude konfigurationsfilen (placering varierer afhængigt af OS).
3. Tilføj MCP-Soccerdata serveren til mcpServers-sektionen:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem ændringer og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft succesfuld forbindelse i Claude interface.

Cursor

1. Installer Cursor IDE og sørg for, at Node.js er tilgængelig.
2. Åbn eller opret en .cursorconfig fil i dit arbejdsområde.
3. Indsæt serverkonfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genindlæs Cursor.
5. Tjek at MCP-serveren vises i Cursors udvidelsespanel.

Cline

1. Installer Cline terminalklienten.
2. Åbn din .cline.json konfigurationsfil.
3. Tilføj konfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cline.
5. Brug kommandoen cline mcp list for at bekræfte forbindelsen.

Sikring af API-nøgler

Gem følsomme API-nøgler som miljøvariabler og videregiv dem via env-feltet i din konfiguration. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "soccerdata": {
      "command": "npx",
      "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"],
      "env": {
        "SOCCERDATA_API_KEY": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "MCP-Soccerdata": {
    "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 “MCP-Soccerdata” til det faktiske navn på din MCP-server og opdatere URL’en.

Oversigt

Vores vurdering

MCP-Soccerdata leverer en fokuseret, realtids fodbolddataserver med veldokumenterede ressourcer og opsætningsvejledning. Manglen på dokumenterede prompt-skabeloner og eksplicitte værktøjsdefinitioner begrænser dog fleksibiliteten og udvikleradoptionen til avancerede MCP-arbejdsgange.

MCP Score

Baseret på ovenstående tabeller vil jeg vurdere denne MCP-server til 5 ud af 10: den tilbyder solid kernefunktionalitet og dokumentation for fodbolddata, men mangler rigere MCP-funktioner som prompt-skabeloner, værktøjslister og klar sampling/roots-understøttelse til avanceret integration.