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.

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.

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.