NBA MCP -palvelin

Mitä “NBA” MCP -palvelin tekee?

NBA MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka on suunniteltu parantamaan tekoälyavustajia, kuten Anthropicin Claudea, mahdollistamalla ajantasaisen NBA-koripallo-otteludatan ja tilastojen haun. Avoimen lähdekoodin nba_api:n avulla palvelin mahdollistaa LLM-mallien hakea tuoreita NBA-otteluiden tuloksia, pelaajatilastoja ja kehittynyttä analytiikkaa, jotka muuten olisivat mallien tietopohjan ulottumattomissa. Tämä yhteys tehostaa tekoälypohjaisia kehitysprosesseja mahdollistaen dynaamiset tietokantakyselyt ja live-datan haun NBA-peleistä, pelaajasuorituksista ja muusta, lisäten merkittävästi avustajan kykyä käsitellä ja analysoida todellisen maailman urheiludataa.

Kyselypohjien lista

Arkistossa ei ole määritelty kyselypohjia.

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

Resurssien lista

Arkistossa ei ole tarkennettu resursseja.

Työkalujen lista

• Lopputulosten haku
  Hakee NBA-otteluiden lopputulokset, jotka pelattiin eilen tai lähimenneisyydessä.

• Pelaajien perusstatistiikan haku
  Hakee pisteet, levypallot ja syötöt (P/R/A) kaikilta pelaajilta, jotka pelasivat eilen tai aiemmin.

• Pelaajien laajojen tilastojen haku
  Kerää kattavat pelaajatilastot kuten PTS, REB, AST, STL, BLK, TO, PLUS_MINUS ja MIN peleistä, jotka pelattiin eilen tai aiemmin.

• Four factors -analytiikan haku
  Hakee kehittyneen “four factors” -analytiikan kaikista NBA-otteluista, jotka pelattiin eilen tai lähimenneisyydessä.

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Reaaliaikaiset NBA-otteluyhteenvedot
  Kehittäjät voivat mahdollistaa tekoälyavustajille vastaukset viimeisimmistä NBA-otteluista, tarjoten ajantasaiset tulokset ja lopputulokset.

• Yksityiskohtainen pelaaja-analyysi
  Palvelin mahdollistaa pelaajakohtaisten tilastojen haun, tukien mm. otteluraporttien luontia, fantasypallotilastoja tai historiallisia analyyseja.

• Kehittynyt analytiikka urheilujournalismiin
  Four factors -tilastojen ja muiden mittareiden avulla toimittajat ja analyytikot voivat nopeasti nostaa esiin kehittyneitä tilastoja artikkeleihin ja kommentteihin.

• Automatisoidut urheiludashboardit
  Integraatio dashboard-työkaluihin mahdollistaa live-päivitykset NBA-peleistä ja pelaajasuorituksista faneille ja analyytikoille.

• Tekoälypohjaiset urheilusovellukset
  Kehittäjät voivat hyödyntää palvelinta chatbotteihin ja virtuaaliavustajiin, jotka pystyvät vastaamaan NBA-aiheisiin kysymyksiin tuoreella tiedolla.

Miten asennus tehdään

Windsurf

1. Varmista, että Python on asennettu ja luo virtuaaliympäristö projektikansioon.
2. Suorita:

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

3. Lisää NBA MCP -palvelimen kokoonpano Windsurfin asetuksiin (jos tuettu).
4. Lisää NBA MCP -palvelin mcpServers-objektiin oikealla komennolla ja argumenteilla.
5. Tallenna ja käynnistä Windsurf-palvelu uudelleen.
6. Varmista asennus suorittamalla testikysely.

JSON-esimerkki:

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

Claude

1. Kloonaa repositorio ja luo ympäristö yllä olevan ohjeen mukaan.
2. Asenna riippuvuudet:

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

3. Muokkaa Claude-konfiguraatiotiedostoa ja lisää NBA MCP -palvelin.
4. Lisää palvelin mcpServers-osioon.
5. Käynnistä Claude uudelleen ja varmista yhteys.

JSON-esimerkki:

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

Cursor

1. Kloonaa repositorio ja luo virtuaaliympäristö.
2. Asenna vaaditut riippuvuudet aiemman ohjeen mukaan.
3. Muokkaa Cursorin asetuksia ja lisää NBA MCP -palvelin.
4. Lisää palvelin ja tallenna muutokset.
5. Käynnistä Cursor uudelleen ja testaa toiminta.

JSON-esimerkki:

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

Cline

1. Varmista, että Python ja virtuaaliympäristö on asennettu.
2. Asenna NBA MCP -palvelin yllä olevan ohjeen mukaisesti.
3. Muokkaa Cline-asetustiedostoa.
4. Lisää NBA MCP -palvelimen tiedot mcpServers-osioon.
5. Käynnistä Cline uudelleen ja suorita testi.

JSON-esimerkki:

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

API-avainten suojaaminen

NBA MCP -palvelin ei vaadi API-avaimia, koska se käyttää avointa nba_api:a. Jos tulevat versiot vaativat avaimia, voit suojata ne ympäristömuuttujilla:

JSON-esimerkki:

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

Näin käytät MCP:tä flow:ssa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin flowhun ja liittämällä sen AI-agenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-asetuksiin lisää MCP-palvelimesi tiedot tällä JSON-muodolla:

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

Kun asetukset on tehty, AI-agentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna ja hyödyntää kaikkia sen toimintoja. Muista vaihtaa “nba-mcp” MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja muokata URL-osoite omaksi MCP-palvelinosoitteeksesi.

Yhteenveto

Saatavilla olevien tietojen perusteella NBA MCP -palvelin tarjoaa arvokasta reaaliaikaista urheiludatan integraatiota LLM-malleille, mutta siitä puuttuu dokumentaatio kyselypohjista, resurssimäärityksistä sekä kehittyneistä MCP-ominaisuuksista kuten roots tai näytteenotto. Se on toimiva mutta perustason toteutus.

MCP-pisteytys

Arvio:
Arvioisin tämän MCP-palvelimen arvosanaksi 4/10. Se tarjoaa ydintoiminnallisuuden (NBA-tilastotyökalut) ja perusasennusohjeet, mutta siitä puuttuu kattava dokumentaatio, resurssimääritykset, kyselypohjat sekä kehittyneet MCP-ominaisuudet (roots, näytteenotto). Myös lisenssin puuttuminen rajoittaa avoimen lähdekoodin käyttöä merkittävästi.