“판타지 프리미어 리그” MCP 서버는 무엇을 하나요?

판타지 프리미어 리그 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트를 공식 판타지 프리미어 리그(FPL) 데이터에 연결하여 FPL 생태계와의 매끄러운 통합을 가능하게 합니다. AI 에이전트와 FPL API 또는 데이터셋 사이의 브릿지 역할을 하며, 실시간 선수 통계, 팀 데이터, 기타 FPL 리소스에 접근할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개발자와 AI 워크플로우는 팀 정보 조회, 선수 퍼포먼스 분석, 라인업 제안 생성 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. Model Context Protocol의 일부로서 FPL 데이터 접근을 표준화하여 AI 클라이언트가 복잡한 축구 데이터를 쉽게 다루고, FPL 관리 효율화 및 AI 기반 인게이지먼트 향상에 기여합니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 문서에서 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 파일에 명시적인 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소에서 server.py 파일이나 명시적 도구 정의를 찾을 수 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동 팀 데이터 조회: AI 에이전트가 공식 판타지 프리미어 리그 데이터베이스에서 최신 팀 및 선수 정보를 가져올 수 있습니다.
• 선수 성능 분석: 개발자는 AI 워크플로우를 구축하여 과거 및 실시간 선수 통계를 분석, 예측이나 추천에 활용할 수 있습니다.
• 라인업 최적화: AI가 경기 일정, 부상, 선수 통계를 기반으로 최적의 라인업을 제안할 수 있습니다.
• 리그 관리 자동화: FPL 미니리그의 데이터 수집, 순위, 퍼포먼스 트래킹을 효율화합니다.
• 콘텐츠 생성: 공식 FPL 데이터를 활용해 AI 기반 주간 프리뷰, 리뷰, 이적 조언 등 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 판타지 프리미어 리그 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 서버 로그를 확인해 서버가 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js와 Claude 플랫폼을 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 여세요.
3. 판타지 프리미어 리그 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 대시보드에서 설정이 반영되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 Cursor가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. cursor.config.json 파일을 수정하세요.
3. mcpServers 정의에 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 인터페이스에서 서버 사용 가능 여부를 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 Cline이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 업데이트하세요.
3. 판타지 프리미어 리그 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Cline 환경에서 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안 처리

API 키를 보안 처리하려면 설정에서 환경변수를 사용하세요. 예시:

{
  "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_KEY는 실제 환경변수명으로 교체하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래의 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. "fantasy-pl-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

의견

이 MCP 서버는 명확한 FPL 통합과 설치 안내를 제공하지만, 프롬프트, 리소스, 도구 관련 문서가 부족합니다. 오픈소스 상태와 적당한 커뮤니티 활동은 장점이지만, 커스터마이징이나 고급 기능 부재는 광범위한 AI 워크플로우 활용에는 한계가 있습니다.

점수: 4/10

MCP 점수