CFBD MCP -palvelin

Mitä “CFBD” MCP -palvelin tekee?

CFBD MCP (Model Context Protocol) -palvelin on työkalu, joka yhdistää tekoälyavustajat ja sovellukset College Football Data API:iin mahdollistaen kehittyneen pääsyn yliopistojalkapallon tilastoihin ja analytiikkaan. Toimimalla sillanrakentajana tekoälymallien ja tämän laajan tietolähteen välillä, CFBD MCP mahdollistaa peli­tulosten, joukkueiden tilastojen, pelaajatilastojen, pelikohtaisten tietojen, rankingien, voittotodennäköisyyksien ja paljon muun tiedon kyselyn. Tämä ominaisuus tehostaa urheiluanalytiikan, sisällöntuotannon ja tutkimuksen kehitysprosesseja, kun tekoälyagentit voivat hakea ja analysoida reaaliaikaista ja historiallista dataa ohjelmallisesti tai luonnollisella kielellä. Palvelin on suunniteltu saumattomaan integraatioon esimerkiksi Claude Desktopin kanssa, mahdollistaen tekoälyvetoiset oivallukset ja automaation yliopistojalkapallodatan ympärillä.

Promptit

Ei erityisiä prompt-pohjia dokumentaatiossa tai koodissa. Jos palvelin tarjoaa standardoituja prompt-pohjia tai työnkulkuja, niitä ei ole dokumentoitu repositoriossa.

Resurssit

Ei eksplisiittisiä resursseja mainittu dokumentaatiossa tai koodissa. Palvelin tarjoaa pääsyn yliopistojalkapallon tilastoihin CFBD API:n kautta, mutta yksittäisiä MCP-resurssiprimitii­vejä ei ole eritelty.

Työkalut

Ei eksplisiittistä työkalulistaa saatavilla dokumentaatiossa tai koodirakenteessa. Repositorio mainitsee palvelimen mahdollistavan “CFBD API -kyselyt”, jotka todennäköisesti vastaavat työkaluja tilastojen, pelidatan, pelaajatietojen yms. hakemiseen, mutta näitä ei ole lueteltu.

Käyttötapaukset tälle MCP-palvelimelle

• Yliopistojalkapallon analytiikka
  Kehittäjät ja analyytikot voivat käyttää MCP-palvelinta kattavien tilastojen kyselyyn, joukkueiden ja pelaajien suorituskyvyn analysointiin sekä räätälöityihin kyselyihin tutkimukseen tai sisällöntuotantoon.
• Pelitulokset ja yllätysvoittojen tunnistus
  Tuota oivalluksia ja raportteja historiallisista yllätysvoitoista, rankingista tai ottelutuloksista hyödyntäen yksityiskohtaista play-by-play- ja voittotodennäköisyysdataa.
• Tekoälyvetoisen urheilusisällön generointi
  Integroi palvelin tekoälyllä kirjoittaviin työkaluihin automaattista yhteenvetojen, ennakoiden tai raporttien luontia varten käyttäen live- tai historiallista dataa.
• Joukkue- ja pelaajavertailut
  Anna tekoälymallien vertailla joukkueita tai pelaajia kausien yli hyödyntäen kehittyneitä mittareita ja tilastoja esimerkiksi scoutingiin tai fanien sitouttamiseen.
• Integraatio AI-avustajiin
  Paranna keskustelevaa tekoälyä (esim. Claude Desktop) vastaamaan luonnollisen kielen kysymyksiin yliopistojalkapallosta, kuten aikatauluista, tuloksista ja edistyneistä tilastoista.

Kuinka asentaa

Windsurf

1. Varmista, että Python 3.11+ ja UV-pakettien hallinta on asennettu.
2. Kloonaa repositorio:

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

3. Luo virtuaaliympäristö ja asenna riippuvuudet:

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

4. Luo .env-tiedosto ja lisää API-avaimesi:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. Lisää Windsurfin konfiguraatioon CFBD MCP -palvelin:

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

6. Tallenna ja käynnistä Windsurf uudelleen. Tarkista toiminta tekemällä esimerkkikysely.

Claude

1. Asenna kuten yllä: varmista Python 3.11+ ja UV.
2. Lisää palvelin Claude Desktopin asetuksiin (esim. claude_desktop_config.json):

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

3. Käynnistä Claude Desktop uudelleen ja tarkista yhteys.

Cursor

1. Kloonaa repositorio ja asenna kuten yllä.
2. Cursorin MCP-konfiguraatiossa lisää:

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

3. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen. Testaa kyselyllä.

Cline

1. Seuraa Pythonin, UV:n ja riippuvuuksien asennusohjeita.
2. Lisää Cline-asetuksiin CFBD MCP -palvelin:

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

3. Käynnistä Cline uudelleen ja varmista yhteys.

Huomio API-avaimen suojaamisesta:
Säilytä API-avaimesi aina ympäristömuuttujissa, ei suoraan koodissa tai versionhallintaan tallennettavissa tiedostoissa. Käytä MCP-palvelimen konfiguraatiossa edellä esitettyä env-kenttää avaimen turvalliseen asettamiseen.

Näin käytät tätä MCP:ta työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuun lisäämällä MCP-komponentti virtaasi ja yhdistämällä se tekoälyagenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi asetusvalikon. Lisää järjestelmän MCP-konfiguraatioon palvelimesi tiedot seuraavalla JSON-muodolla:

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

Kun konfigurointi on valmis, AI-agentti voi käyttää tätä MCP:ta työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “cfbd” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Oma arviomme

Tämä MCP-palvelin on selvästi hyödyllinen yliopistojalkapallodatan automaatioon ja analytiikkaan, ja sen käyttöönotto- ja integraatio-ohjeistus on hyvin dokumentoitu. Dokumentaatiosta kuitenkin puuttuvat uudelleenkäytettävät prompt-pohjat, eksplisiittiset MCP-resurssit ja työkalumanifesti, jotka ovat tärkeitä MCP-ekosysteemin yhteensopivuuden ja kehittäjäkokemuksen kannalta. Urheiludataan keskittyville tämä on vahva vaihtoehto, mutta laajemmat MCP:n parhaat käytännöt voisivat olla paremmin huomioitu.

MCP-pisteet

Arvioisin tämän MCP-palvelimen kokonaisuudessaan 5/10 arvoiseksi: se täyttää tarkoituksensa ja on avoimen lähdekoodin, mutta tärkeät MCP-dokumentaation osat ja ominaisuudet kuten eksplisiittiset promptit, resurssit ja työkalut puuttuvat. Urheiluanalytiikkaan se sopii hyvin, mutta yleiseen MCP-kehitykseen vaaditaan lisää yksityiskohtia.