Servidor CFBD MCP

¿Qué hace el Servidor “CFBD” MCP?

El Servidor CFBD MCP (Model Context Protocol) es una herramienta que conecta asistentes de IA y aplicaciones con la API de College Football Data, permitiendo acceso avanzado a estadísticas y análisis del fútbol americano universitario. Al actuar como puente entre modelos de IA y esta rica fuente de datos, CFBD MCP permite a los usuarios consultar resultados de partidos, historiales de equipos, estadísticas de jugadores, jugada por jugada, rankings, probabilidades de victoria y más. Esta capacidad mejora los flujos de trabajo de desarrollo para análisis deportivo, generación de contenido e investigación al permitir que los agentes de IA recuperen y analicen datos en tiempo real o históricos de fútbol americano universitario de forma programática o mediante lenguaje natural. El servidor está diseñado para integrarse fácilmente con plataformas como Claude Desktop, permitiendo conocimientos e inteligencia automatizada en torno a los datos del fútbol americano universitario.

Lista de Prompts

No se listan plantillas de prompts específicas en la documentación o el código disponible. Si el servidor expone plantillas de prompts estandarizadas o flujos de trabajo, no están documentados en el repositorio.

Lista de Recursos

No se describen recursos explícitos en la documentación o el código. El servidor proporciona acceso a estadísticas de fútbol americano universitario a través de la API de CFBD, pero no se detallan primitivas individuales de recursos MCP.

Lista de Herramientas

No se proporciona una lista explícita de herramientas en la documentación ni en la estructura del código visible. El repositorio indica que el servidor permite “consultas a la API de CFBD”, lo que probablemente corresponde a herramientas para recuperar estadísticas, datos de partidos, estadísticas de jugadores, etc., pero no están enumeradas.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Análisis de Fútbol Americano Universitario
  Desarrolladores y analistas pueden usar el servidor MCP para consultar estadísticas completas, analizar el rendimiento de equipos y jugadores y realizar consultas personalizadas para investigación o creación de contenido.
• Resultados de Partidos y Detección de Sorpresas
  Genera informes o conocimientos sobre sorpresas históricas, rankings o resultados de partidos aprovechando datos detallados jugada por jugada y probabilidades de victoria.
• Generación de Contenido Deportivo con IA
  Integra el servidor en herramientas de escritura con IA para generar automáticamente resúmenes, previas o crónicas usando datos en vivo o históricos.
• Comparación de Equipos y Jugadores
  Permite que los modelos de IA comparen equipos o jugadores a lo largo de temporadas, usando métricas y estadísticas avanzadas para scouting o interacción con aficionados.
• Integración con Asistentes de IA
  Mejora la IA conversacional (por ejemplo, Claude Desktop) para responder consultas en lenguaje natural sobre fútbol americano universitario, incluyendo calendarios, historiales y estadísticas avanzadas.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado Python 3.11+ y el gestor de paquetes UV.
2. Clona el repositorio:

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

3. Configura un entorno virtual e instala las dependencias:

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

4. Crea un archivo .env con tu clave API:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. Configura Windsurf para incluir el Servidor CFBD MCP:

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

6. Guarda y reinicia Windsurf. Verifica ejecutando una consulta de prueba.

Claude

1. Instala como arriba, asegurando que tienes Python 3.11+ y UV.
2. Añade el servidor a la configuración de tu Claude Desktop (por ejemplo, en claude_desktop_config.json):

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

3. Reinicia Claude Desktop y verifica la conexión.

Cursor

1. Clona el repositorio y configúralo como se indicó antes.
2. En la configuración MCP de Cursor, añade:

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

3. Guarda y reinicia Cursor. Prueba con una consulta.

Cline

1. Sigue los pasos de instalación para Python, UV y dependencias.
2. En la configuración de Cline, añade el Servidor CFBD MCP:

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

3. Reinicia Cline y verifica la conectividad.

Nota sobre la seguridad de las claves API:
Guarda siempre tu clave API en variables de entorno, no directamente en el código o archivos versionados. En la configuración del servidor MCP, utiliza el campo env como se muestra arriba para inyectar tu clave de forma segura.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “cfbd” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

Este servidor MCP es claramente útil para la automatización y análisis de datos de fútbol americano universitario, y está bien documentado en cuanto a configuración e integración. Sin embargo, carece de documentación sobre plantillas de prompts reutilizables, primitivas explícitas de recursos MCP y un manifiesto de herramientas, elementos importantes para la compatibilidad con todo el ecosistema MCP y la experiencia del desarrollador. Para quienes se centran en datos deportivos, es una opción sólida, pero las mejores prácticas generales MCP podrían estar mejor cubiertas.

Puntuación MCP

En general, calificaría este servidor MCP con un 5/10: cumple su propósito y es de código abierto, pero carece de documentación clave y características MCP como definiciones explícitas de prompts, recursos y herramientas. Para análisis deportivo es bastante bueno, pero para desarrollo MCP general, se requiere mayor detalle.