NBA MCP Server

Was macht der “NBA” MCP Server?

Der NBA MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten wie Anthropic’s Claude ermöglicht, auf aktuelle Daten und Statistiken zu NBA-Basketballspielen zuzugreifen. Durch die Anbindung an die Open-Source-nba_api können LLMs aktuelle Spielergebnisse, Spielerstatistiken und fortgeschrittene Analysen der NBA abrufen, die sonst aufgrund von Wissensgrenzen des Modells nicht zugänglich wären. Diese Verbindung ermöglicht KI-gesteuerte Entwicklungsworkflows, dynamische Datenbankanfragen und den Live-Abruf zu NBA-Spielen, Spielerleistungen und mehr und erweitert so die Fähigkeit des Assistenten, mit Echtzeit-Sportdaten zu interagieren und diese zu analysieren.

Liste der Prompts

Im Repository wurden keine Prompt-Vorlagen angegeben.

Liste der Ressourcen

Im Repository wurden keine expliziten Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• Finale Ergebnisse abrufen
  Ruft die Endstände aller NBA-Spiele ab, die gestern oder kürzlich stattgefunden haben.

• Basis-Spielerstatistiken abrufen
  Holt Punkte, Rebounds und Assists (P/R/A) für alle Spieler, die in Spielen von gestern oder früher teilgenommen haben.

• Vollständige Spielerstatistiken abrufen
  Sammelt umfassende Spielerstatistiken, einschließlich PTS, REB, AST, STL, BLK, TO, PLUS_MINUS und MIN für Spiele von gestern oder früher.

• Four Factors abrufen
  Ruft die “Four Factors”-Analysen für alle NBA-Spiele ab, die gestern oder in der nahen Vergangenheit stattgefunden haben.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Echtzeit-Zusammenfassungen von NBA-Spielen
  Entwickler können KI-Assistenten befähigen, Fragen zu den neuesten NBA-Spielen mit aktuellen Ergebnissen und Spielausgängen zu beantworten.

• Detaillierte Spielerleistungs-Analysen
  Der Server ermöglicht den Abruf von Einzelspielerstatistiken – für Anwendungsfälle wie die Erstellung von Spielberichten, Insights für Fantasy-Basketball oder historische Analysen.

• Fortgeschrittene Analysen für den Sportjournalismus
  Durch Zugriff auf die “Four Factors” und weitere Metriken können Journalisten und Analysten schnell fortgeschrittene Statistiken für Artikel oder Kommentare bereitstellen.

• Automatisierte Sport-Dashboards
  Die Integration mit Dashboard-Tools ermöglicht Live-Updates zu NBA-Spielen und Spielerleistungen für Fans oder Analysten.

• KI-gesteuerte Sportanwendungen
  Entwickler können den Server nutzen, um Chatbots oder virtuelle Assistenten mit aktuellen NBA-Daten auszustatten.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python installiert ist, und richten Sie im Repo-Verzeichnis eine virtuelle Umgebung ein.
2. Führen Sie aus:

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

3. Fügen Sie die NBA MCP Server-Konfiguration zu Ihrer Windsurf-Konfiguration hinzu (sofern unterstützt).
4. Tragen Sie den NBA MCP Server im Objekt mcpServers mit dem entsprechenden Befehl und den Argumenten ein.
5. Speichern Sie und starten Sie den Windsurf-Dienst neu.
6. Überprüfen Sie die Einrichtung mit einer Testanfrage.

JSON-Beispiel:

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

Claude

1. Klonen Sie das Repository und richten Sie die Umgebung wie oben beschrieben ein.
2. Installieren Sie Abhängigkeiten:

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

3. Bearbeiten Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei, um den NBA MCP Server hinzuzufügen.
4. Fügen Sie den Server im Bereich mcpServers hinzu.
5. Starten Sie Claude neu und überprüfen Sie die Verbindung.

JSON-Beispiel:

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

Cursor

1. Klonen Sie das Repository und richten Sie die virtuelle Umgebung ein.
2. Installieren Sie die erforderlichen Pakete wie oben beschrieben.
3. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfiguration, um den NBA MCP Server hinzuzufügen.
4. Fügen Sie den Servereintrag hinzu und speichern Sie die Änderungen.
5. Starten Sie Cursor neu und testen Sie die Funktionalität.

JSON-Beispiel:

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

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python und eine virtuelle Umgebung eingerichtet sind.
2. Installieren Sie den NBA MCP Server wie oben beschrieben.
3. Bearbeiten Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
4. Fügen Sie die NBA MCP Server-Details im Bereich mcpServers hinzu.
5. Starten Sie Cline neu und führen Sie einen Test durch.

JSON-Beispiel:

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

Absicherung von API-Schlüsseln

Für den NBA MCP Server sind keine API-Schlüssel notwendig, da die Open-Source-nba_api verwendet wird. Falls in Zukunft Schlüssel benötigt werden, können Sie diese per Umgebungsvariablen absichern:

JSON-Beispiel:

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

Anwendung 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 sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

{
  "nba-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und erhält Zugriff auf alle Funktionen. Denken Sie daran, “nba-mcp” entsprechend dem tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf den verfügbaren Informationen bietet der NBA MCP Server wertvolle Echtzeit-Sportdaten-Integration für LLMs, es fehlen jedoch Dokumentation zu Prompt-Vorlagen, explizite Ressourcen-Definitionen und fortgeschrittene MCP-Features wie Roots oder Sampling. Es handelt sich um eine funktionale, aber grundlegende Implementierung.

MCP Score

Bewertung:
Ich würde diesem MCP Server eine 4 von 10 geben. Er erfüllt seine Kernfunktionalität (NBA Statistik-Tools) und die Basiseinrichtung, es fehlt jedoch an ausführlicher Dokumentation, Ressourcen-Definitionen, Prompt-Vorlagen und fortgeschrittenen MCP-Features (Roots, Sampling). Das Fehlen einer Lizenz ist zudem eine erhebliche Einschränkung für Open-Source-Nutzung.