CFBD MCP Server

Cosa fa il server “CFBD” MCP?

Il CFBD MCP (Model Context Protocol) Server è uno strumento che collega assistenti AI e applicazioni con l’API College Football Data, abilitando l’accesso avanzato a statistiche e analisi del football universitario. Agendo come ponte tra i modelli AI e questa ricca fonte di dati, CFBD MCP consente agli utenti di interrogare risultati di partite, record delle squadre, statistiche dei giocatori, dati play-by-play, classifiche, probabilità di vittoria e altro ancora. Questa capacità migliora i flussi di lavoro di sviluppo per analisi sportive, generazione di contenuti e ricerca, permettendo agli agenti AI di recuperare e analizzare dati storici e in tempo reale del football universitario tramite programmazione o linguaggio naturale. Il server è progettato per un’integrazione fluida con piattaforme come Claude Desktop, abilitando insight e automazione AI intorno ai dati del football universitario.

Elenco dei Prompt

Nessun template prompt specifico è elencato nella documentazione o nel codice disponibile. Se il server espone template standardizzati o workflow, non sono documentati nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è descritta nella documentazione o nel codice. Il server fornisce accesso alle statistiche di football universitario tramite l’API CFBD, ma i primitivi di risorsa MCP individuali non sono dettagliati.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è fornito nella documentazione disponibile o nella struttura del codice visibile. Il repository indica che il server abilita “query API CFBD”, che probabilmente corrispondono a strumenti per ottenere statistiche, dati delle partite, statistiche giocatori, ecc., ma non sono elencati.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Analisi Football Universitario
  Sviluppatori e analisti possono utilizzare il server MCP per interrogare statistiche complete, analizzare performance di squadre e giocatori ed eseguire query personalizzate per ricerca o creazione contenuti.
• Risultati partite e rilevamento upset
  Genera insight o report su upset storici, classifiche o esiti di incontri sfruttando dati dettagliati play-by-play e probabilità di vittoria.
• Generazione di contenuti sportivi con AI
  Integra il server in strumenti di scrittura AI per generare automaticamente riassunti, anteprime o recap utilizzando dati live o storici.
• Confronto tra squadre e giocatori
  Permetti ai modelli AI di confrontare squadre o giocatori tra stagioni, usando metriche e statistiche avanzate per scouting o coinvolgimento dei tifosi.
• Integrazione con assistenti AI
  Migliora AI conversazionali (es. Claude Desktop) per rispondere a domande in linguaggio naturale sul football universitario, inclusi calendari, record e statistiche avanzate.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che siano installati Python 3.11+ e il package manager UV.
2. Clona il repository:

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

3. Crea un ambiente virtuale e installa le dipendenze:

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

4. Crea un file .env con la tua API key:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. Configura Windsurf per includere il CFBD MCP Server:

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

6. Salva e riavvia Windsurf. Verifica eseguendo una query di esempio.

Claude

1. Installa come sopra, assicurandoti di avere Python 3.11+ e UV.
2. Aggiungi il server alla configurazione di Claude Desktop (es. tramite claude_desktop_config.json):

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

3. Riavvia Claude Desktop e verifica la connessione.

Cursor

1. Clona il repository e configura come sopra.
2. Nella configurazione MCP di Cursor, aggiungi:

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

3. Salva e riavvia Cursor. Testa con una query.

Cline

1. Segui i passaggi di installazione per Python, UV e dipendenze.
2. Nelle impostazioni di Cline, aggiungi il CFBD MCP Server:

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

3. Riavvia Cline e verifica la connettività.

Nota su come proteggere le API key:
Conserva sempre la tua API key nelle variabili d’ambiente, non direttamente nel codice o in file versionati. Nella configurazione del tuo MCP server, usa il campo env come mostrato sopra per inserire la tua chiave in modo sicuro.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “cfbd” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Questo MCP server è chiaramente utile per automazione e analisi dei dati sul college football, ed è ben documentato per setup e integrazione. Tuttavia, manca la documentazione su template prompt riutilizzabili, primitivi di risorsa MCP espliciti e un manifest degli strumenti, elementi importanti per la piena compatibilità e la miglior esperienza sviluppatore nell’ecosistema MCP. Per chi è focalizzato sui dati sportivi, resta un’ottima opzione, ma le best practice MCP potrebbero essere meglio approfondite.

MCP Score

Nel complesso, darei a questo MCP server un 5/10: serve bene il suo scopo ed è open source, ma manca della documentazione chiave MCP e di funzionalità come definizioni esplicite di prompt, risorse e strumenti. Per l’analisi sportiva è molto valido, ma per uno sviluppo MCP generale serve più dettaglio.