
Integrazione Netdata MCP Server
Il Netdata MCP Server collega assistenti AI e strumenti di automazione con la piattaforma di monitoraggio Netdata, consentendo l'accesso in tempo reale alle met...
MCP-Soccerdata è un server open-source Model Context Protocol (MCP) che si connette alla SoccerDataAPI per fornire informazioni aggiornate sulle partite di calcio tramite interazioni in linguaggio naturale. Progettato per l’uso con client compatibili MCP come Claude Desktop, consente a utenti e assistenti AI di recuperare dati strutturati e in tempo reale sul calcio sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Il server offre approfondimenti live sulle partite in corso, elenchi delle partite, formazioni delle squadre, eventi chiave, quote e metadati dei campionati. Questa integrazione abilita flussi di lavoro AI per interrogare dati calcistici, facilitando esperienze di sviluppo, ricerca e coinvolgimento dei tifosi più ricche.
Nessun template di prompt è esplicitamente documentato nel repository.
Nessun elenco esplicito di strumenti o dettagli del file server.py sono disponibili nel repository o nella documentazione.
windsurf.json
).mcpServers
con il seguente snippet JSON:{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
.cursorconfig
nella tua workspace.{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
.cline.json
.{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
cline mcp list
per verificare la connessione.Memorizza le chiavi API sensibili come variabili d’ambiente e passale tramite il campo env
nella configurazione. Esempio:
{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"],
"env": {
"SOCCERDATA_API_KEY": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
}
}
}
}
Utilizzare MCP in FlowHunt
Per integrare server MCP nel tuo flusso di lavoro 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 usando questo formato JSON:
{
"MCP-Soccerdata": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “MCP-Soccerdata” con il nome effettivo del tuo server MCP e aggiornare di conseguenza l’URL.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Descrizione chiara nel README |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt trovato |
Elenco delle Risorse | ✅ | Risorse descritte nel README (dati partite, eventi, formazioni, ecc.) |
Elenco degli Strumenti | ⛔ | Nessun elenco esplicito di strumenti in documentazione o server.py |
Protezione Chiavi API | ✅ | Istruzioni generali fornite; esempio env incluso |
Supporto Sampling (meno rilevante) | ⛔ | Non menzionato |
MCP-Soccerdata offre un server dati calcistici in tempo reale focalizzato, con risorse e istruzioni di configurazione ben descritte. Tuttavia, la mancanza di template di prompt documentati e di definizioni esplicite degli strumenti limita la flessibilità pronta all’uso e l’adozione da parte degli sviluppatori per flussi MCP avanzati.
Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 5 |
Numero di Star | 15 |
Sulla base delle tabelle sopra, valuterei questo server MCP 5 su 10: offre funzionalità di base solide e una buona documentazione per i dati calcistici, ma manca di caratteristiche MCP più avanzate come template di prompt, elenchi di strumenti e supporto chiaro a sampling/roots per integrazioni avanzate.
Si connette alla SoccerDataAPI per offrire dati sulle partite di calcio in tempo reale, inclusi risultati live, eventi chiave, formazioni, dettagli delle partite e metadati dei campionati, tutti accessibili tramite interazioni in linguaggio naturale con assistenti AI.
MCP-Soccerdata funziona con qualsiasi client compatibile MCP, inclusi FlowHunt, Claude Desktop, Windsurf, Cursor IDE e terminale Cline.
Sì, dovresti memorizzare la tua chiave SoccerDataAPI come variabile d'ambiente e richiamarla nella configurazione del server MCP. Esempio: { "env": { "SOCCERDATA_API_KEY": "${SOCCERDATA_API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${SOCCERDATA_API_KEY}" } }
Casi d'uso popolari includono monitoraggio delle partite in diretta, reportistica sportiva automatizzata, alimentazione di bot per il coinvolgimento dei tifosi, analisi per scommesse e creazione di dashboard per campionati/tornei con dati di calcio in tempo reale.
Non sono forniti template di prompt o elenchi di strumenti espliciti nella documentazione o nel repository di MCP-Soccerdata.
Porta gli approfondimenti in tempo reale delle partite di calcio nei tuoi flussi AI. Configura il server MCP-Soccerdata con FlowHunt o il tuo client MCP preferito e sblocca dati sportivi strutturati e aggiornati per le tue applicazioni.
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