Serveur MCP Fantasy Premier League

Que fait le serveur MCP “Fantasy Premier League” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Fantasy Premier League connecte les assistants IA aux données officielles de la Fantasy Premier League (FPL), permettant une intégration transparente avec l’écosystème FPL. Faisant le pont entre les agents IA et l’API ou les jeux de données FPL, ce serveur offre un accès en temps réel aux statistiques des joueurs, aux données d’équipe et à d’autres ressources FPL. Cette intégration permet aux développeurs et aux workflows IA d’automatiser des tâches telles que la récupération d’informations d’équipe, l’analyse des performances des joueurs ou la génération de suggestions de composition. En tant que composant du Model Context Protocol, il standardise l’accès aux données FPL, facilitant l’interaction des clients IA avec des données footballistiques complexes, rationalisant la gestion FPL et enrichissant l’engagement utilisateur grâce à des insights pilotés par l’IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt trouvé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite documentée dans les fichiers disponibles.

Liste des outils

Aucun fichier server.py ni définition d’outil explicite trouvés dans le dépôt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Récupération automatisée des données d’équipe : Les agents IA peuvent obtenir les informations à jour sur les équipes et les joueurs depuis la base officielle Fantasy Premier League.
• Analyse des performances des joueurs : Les développeurs peuvent créer des workflows IA analysant les statistiques historiques et en temps réel des joueurs à des fins de prédiction ou de recommandation.
• Optimisation des compositions : Permettez à l’IA de suggérer les formations optimales selon le calendrier, les blessures et les statistiques des joueurs.
• Automatisation de la gestion de ligue : Simplifiez la collecte des données de ligue, le classement et le suivi des performances pour les mini-ligues FPL.
• Génération de contenu : Alimentez des contenus générés par IA, tels que des aperçus hebdomadaires, des analyses ou des conseils de transfert, en utilisant les données officielles FPL.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et Windsurf sont installés sur votre système.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (par exemple, windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP Fantasy Premier League à la section mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "fantasy-pl-mcp": {
         "command": "fantasy-pl-mcp",
         "args": ["--port", "4137"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne en consultant les journaux de Windsurf.

Claude

1. Installez Node.js et la plateforme Claude.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez le serveur MCP Fantasy Premier League :

   {
     "mcpServers": {
       "fantasy-pl-mcp": {
         "command": "fantasy-pl-mcp",
         "args": ["--port", "4137"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez la configuration dans le tableau de bord Claude.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js et Cursor sont installés.
2. Modifiez le fichier cursor.config.json.
3. Insérez le serveur MCP dans la définition mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "fantasy-pl-mcp": {
         "command": "fantasy-pl-mcp",
         "args": ["--port", "4137"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la disponibilité du serveur dans l’interface Cursor.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js et Cline sont installés.
2. Mettez à jour votre fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez le serveur MCP Fantasy Premier League :

   {
     "mcpServers": {
       "fantasy-pl-mcp": {
         "command": "fantasy-pl-mcp",
         "args": ["--port", "4137"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur est opérationnel dans l’environnement Cline.

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser vos clés API, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration. Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "fantasy-pl-mcp": {
      "command": "fantasy-pl-mcp",
      "args": ["--port", "4137"],
      "env": {
        "FPL_API_KEY": "${FPL_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${FPL_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Remplacez FPL_API_KEY par le nom réel de votre variable d’environnement.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système du MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "fantasy-pl-mcp" par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Ce serveur MCP offre une intégration FPL claire et des instructions d’installation solides mais manque de documentation sur les prompts, ressources et outils. Son statut open source et une modeste activité communautaire sont des points positifs, mais l’absence de fonctionnalités personnalisables ou avancées limite son utilité pour des workflows IA plus larges.

Note : 4/10

Score MCP