「ファンタジー・プレミアリーグ」MCPサーバーとは？

ファンタジー・プレミアリーグ MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントを公式ファンタジー・プレミアリーグ（FPL）データへ接続し、FPLエコシステムとシームレスに統合します。AIエージェントとFPL APIまたはデータセットの橋渡しをすることで、選手の統計情報やチームデータなど、FPLリソースへリアルタイムでアクセスできます。この統合により、チーム情報の取得や選手パフォーマンス分析、ラインナップ提案の自動生成などのタスクの自動化が可能となります。Model Context Protocolの一部として、FPLデータへのアクセスを標準化し、AIクライアントが複雑なサッカーデータとやり取りしやすくなり、FPL管理の効率化や、AIによるインサイトでユーザーエンゲージメントを高めます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにはプロンプトテンプレートが存在しませんでした。

リソース一覧

利用可能なファイルには明示的なリソースはドキュメント化されていません。

ツール一覧

リポジトリには server.py ファイルや明示的なツール定義は見つかりませんでした。

このMCPサーバーのユースケース

• チームデータ自動取得: AIエージェントが公式FPLデータベースから最新のチーム・選手情報を取得できます。
• 選手パフォーマンス分析: 開発者はAIワークフローで過去・リアルタイムの選手統計を分析し、予測や推薦に活用できます。
• ラインナップ最適化: 試合・ケガ・選手統計に基づき、AIが最適なラインナップを提案できます。
• リーグ管理自動化: FPLミニリーグのデータ収集、順位表、パフォーマンス追跡を効率化します。
• コンテンツ生成: 公式FPLデータを活用し、週間プレビュー・レビュー・移籍アドバイス等のAI駆動コンテンツを生成します。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsおよびWindsurfがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（例: windsurf.config.json）を見つけます。
3. mcpServersセクションにファンタジー・プレミアリーグ MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. Windsurfサーバーログでサーバーが稼働しているか確認します。

Claude

1. Node.jsおよびClaudeプラットフォームをインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. ファンタジー・プレミアリーグ MCPサーバーを追加します:

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

4. 変更を保存し、Claudeを再起動します。
5. Claudeダッシュボードでセットアップを確認します。

Cursor

1. Node.jsとCursorがインストールされていることを確認します。
2. cursor.config.jsonファイルを編集します。
3. mcpServers定義にMCPサーバーを挿入します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Cursorインターフェイスでサーバーの利用可能性を確認します。

Cline

1. Node.jsおよびClineがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを更新します。
3. ファンタジー・プレミアリーグ MCPサーバーを追加します:

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

4. ファイルを保存し、Clineを再起動します。
5. Cline環境でサーバーが稼働しているか確認します。

APIキーの安全な管理

APIキー等を安全に管理するには、設定で環境変数を利用してください。例:

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

FPL_API_KEY はご自身の環境変数名に置き換えてください。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntにおけるMCPの利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合する際は、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください：

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセス可能となります。"fantasy-pl-mcp" をご自身のMCPサーバー名に、URLもご自身のものに置き換えてください。

概要

総評

このMCPサーバーは、明確なFPL統合と分かりやすいセットアップ手順を提供していますが、プロンプトやリソース、ツールに関するドキュメントが不足しています。オープンソースで適度なコミュニティ活動はありますが、カスタマイズ性や高度な機能が制限されているため、幅広いAIワークフローでの汎用性には限界があります。

スコア: 4/10

MCPスコア