CFBD MCP Server

Was macht der “CFBD” MCP Server?

Der CFBD MCP (Model Context Protocol) Server ist ein Tool, das KI-Assistenten und Anwendungen mit der College Football Data API verbindet und so den fortschrittlichen Zugriff auf College-Football-Statistiken und -Analysen ermöglicht. Als Brücke zwischen KI-Modellen und dieser umfangreichen Datenquelle befähigt CFBD MCP Anwender, Spielergebnisse, Teamstatistiken, Spielerstatistiken, Play-by-Play-Daten, Rankings, Gewinnwahrscheinlichkeiten und mehr abzufragen. Diese Fähigkeit verbessert Entwicklungs-Workflows für Sportanalysen, Content-Generierung und Recherche, indem KI-Agenten in der Lage sind, Echtzeit- und historische College-Football-Daten programmatisch oder per natürlicher Sprache abzurufen und zu analysieren. Der Server ist für eine nahtlose Integration mit Plattformen wie Claude Desktop konzipiert, um KI-gestützte Einblicke und Automatisierung rund um College-Football-Daten zu ermöglichen.

Liste der Prompts

Keine spezifischen Prompt-Vorlagen sind in der verfügbaren Dokumentation oder im Code aufgeführt. Falls der Server standardisierte Prompt-Vorlagen oder Workflows bereitstellt, sind diese im Repository nicht dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Keine expliziten Ressourcen sind in der Dokumentation oder im Code beschrieben. Der Server bietet Zugriff auf College-Football-Statistiken über die CFBD API, aber einzelne MCP-Ressourcenprimitiven werden nicht detailliert.

Liste der Tools

Keine explizite Tool-Liste ist in der verfügbaren Dokumentation oder der sichtbaren Code-Struktur vorhanden. Das Repository gibt an, dass der Server „CFBD API-Abfragen“ ermöglicht, was vermutlich Tools für das Abrufen von Statistiken, Spieldaten, Spielerstatistiken usw. umfasst, diese sind jedoch nicht einzeln aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• College-Football-Analysen
  Entwickler und Analysten können den MCP Server nutzen, um umfassende Statistiken abzufragen, Team- und Spielerleistungen zu analysieren und benutzerdefinierte Abfragen für Forschung oder Content-Erstellung durchzuführen.
• Spielergebnisse und Upset-Erkennung
  Generieren Sie Einblicke oder Berichte zu historischen Überraschungssiegen, Rankings oder Spielergebnissen durch die Nutzung detaillierter Play-by-Play- und Gewinnwahrscheinlichkeitsdaten.
• KI-gestützte Sport-Content-Generierung
  Integrieren Sie den Server in KI-Schreibtools, um automatisch Zusammenfassungen, Vorschauen oder Rückblicke mit Live- oder historischen Daten zu generieren.
• Team- und Spielervergleiche
  Ermöglichen Sie KI-Modellen, Teams oder Spieler über Saisons hinweg zu vergleichen – mit fortschrittlichen Metriken und Statistiken für Scouting oder Fan-Engagement.
• Integration mit KI-Assistenten
  Erweitern Sie konversationelle KI (z.B. Claude Desktop), um natürlichsprachliche Anfragen zu College Football wie Spielpläne, Statistiken und erweiterte Werte zu beantworten.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.11+ und der UV-Paketmanager installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository:

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

3. Richten Sie eine virtuelle Umgebung ein und installieren Sie die Abhängigkeiten:

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

4. Legen Sie eine .env-Datei mit Ihrem API-Schlüssel an:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. Konfigurieren Sie Windsurf so, dass der CFBD MCP Server eingebunden ist:

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

6. Speichern und starten Sie Windsurf neu. Überprüfen Sie die Verbindung durch eine Beispielabfrage.

Claude

1. Installieren Sie wie oben beschrieben, achten Sie auf Python 3.11+ und UV.
2. Fügen Sie den Server Ihrer Claude Desktop-Konfiguration hinzu (z.B. via claude_desktop_config.json):

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

3. Starten Sie Claude Desktop neu und überprüfen Sie die Verbindung.

Cursor

1. Klonen Sie das Repository und richten Sie es wie oben beschrieben ein.
2. Fügen Sie Folgendes zur MCP-Konfiguration von Cursor hinzu:

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

3. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu. Testen Sie mit einer Abfrage.

Cline

1. Folgen Sie den Installationsschritten für Python, UV und Abhängigkeiten.
2. Fügen Sie in den Einstellungen von Cline den CFBD MCP Server hinzu:

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

3. Starten Sie Cline neu und überprüfen Sie die Verbindung.

Hinweis zur Sicherheit von API-Schlüsseln:
Speichern Sie Ihren API-Schlüssel immer in Umgebungsvariablen, nicht direkt im Code oder in eingecheckten Dateien. Verwenden Sie in Ihrer MCP-Server-Konfiguration das Feld env, wie oben gezeigt, um Ihren Schlüssel sicher einzubinden.

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “cfbd” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung

Dieser MCP Server ist eindeutig nützlich für die Automatisierung und Analyse von College-Football-Daten und ist für Einrichtung und Integration gut dokumentiert. Allerdings fehlen Dokumentation zu wiederverwendbaren Prompt-Vorlagen, expliziten MCP-Ressourcenprimitiven und ein Tool-Manifest – wichtige Punkte für volle MCP-Ökosystem-Kompatibilität und Entwicklerfreundlichkeit. Für Sportdaten ist es eine starke Option, aber im Hinblick auf MCP-Best Practices besteht Verbesserungsbedarf.

MCP-Score

Insgesamt würde ich diesem MCP Server eine 5/10 geben: Er erfüllt seinen Zweck und ist Open Source, aber es fehlen wichtige MCP-Dokumentationen und Features wie explizite Prompt-, Ressourcen- und Tool-Definitionen. Für Sportanalysen ist er sehr gut, für die allgemeine MCP-Entwicklung sind jedoch mehr Details erforderlich.