CFBD MCP-server

Hva gjør “CFBD” MCP-serveren?

CFBD MCP (Model Context Protocol) Server er et verktøy som kobler AI-assistenter og applikasjoner med College Football Data API, og muliggjør avansert tilgang til college football-statistikk og analyse. Ved å fungere som en bro mellom AI-modeller og denne rike datakilden, gir CFBD MCP brukere mulighet til å hente resultatdata, lagrekorder, spillerstatistikk, play-by-play-data, rangeringer, vinnersjanser og mer. Denne muligheten forbedrer utviklingsarbeidsflyter for sportsanalyse, innholdsgenerering og forskning ved å la AI-agenter hente og analysere sanntids- og historiske college football-data programmatisk eller via naturlig språk. Serveren er designet for sømløs integrasjon med plattformer som Claude Desktop, og gir AI-drevne innsikter og automatisering rundt college football-data.

Liste over prompts

Det er ingen spesifikke prompt-maler oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller kode. Om serveren tilbyr standardiserte prompt-maler eller arbeidsflyter, er de ikke dokumentert i repositoriet.

Liste over ressurser

Det er ingen eksplisitte ressurser beskrevet i dokumentasjonen eller koden. Serveren gir tilgang til college football-statistikk gjennom CFBD API, men individuelle MCP-ressursprimitiver er ikke detaljert.

Liste over verktøy

Det er ikke oppgitt noen eksplisitt verktøyliste i den tilgjengelige dokumentasjonen eller synlig kodestruktur. Repositoriet oppgir at serveren muliggjør “CFBD API-forespørsler”, som sannsynligvis tilsvarer verktøy for å hente statistikk, kampdata, spillerstatistikk osv., men disse er ikke listet opp.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• College Football-analyse
  Utviklere og analytikere kan bruke MCP-serveren til å hente ut omfattende statistikk, analysere lag- og spillerprestasjoner, og kjøre egne forespørsler for forskning eller innholdsskaping.
• Kampresultater og upset-deteksjon
  Generer innsikt eller rapporter om historiske overraskelser, rangeringer eller kampresultater ved å bruke detaljerte play-by-play- og vinnersjanse-data.
• AI-drevet sportsinnholdsgenerering
  Integrer serveren i AI-skriveverktøy for automatisk å generere sammendrag, forhåndsvisninger eller oppsummeringer ved hjelp av sanntids- eller historiske data.
• Sammenligning av lag og spillere
  Gjør det mulig for AI-modeller å sammenligne lag eller spillere på tvers av sesonger, ved bruk av avanserte måleparametere og statistikk for scouting eller fanengasjement.
• Integrasjon med AI-assistenter
  Forbedre samtale-AI (f.eks. Claude Desktop) til å svare på spørsmål om college football på naturlig språk, inkludert kampprogram, rekorder og avansert statistikk.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.11+ og UV pakkehåndterer er installert.
2. Klon repositoriet:

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

3. Sett opp et virtuelt miljø og installer avhengigheter:

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

4. Opprett en .env-fil med din API-nøkkel:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. Konfigurer Windsurf til å inkludere CFBD MCP-serveren:

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

6. Lagre og start Windsurf på nytt. Verifiser ved å kjøre en eksempelspørring.

Claude

1. Installer som ovenfor, og sørg for at Python 3.11+ og UV er på plass.
2. Legg serveren til i din Claude Desktop-konfigurasjon (f.eks. via claude_desktop_config.json):

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

3. Start Claude Desktop på nytt og verifiser tilkoblingen.

Cursor

1. Klon repositoriet og sett opp som ovenfor.
2. I Cursors MCP-konfigurasjon, legg til:

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

3. Lagre og start Cursor på nytt. Test med en spørring.

Cline

1. Følg installasjonstrinnene for Python, UV og avhengigheter.
2. I Clines innstillinger, legg til CFBD MCP-serveren:

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

3. Start Cline på nytt og verifiser tilkobling.

Merk om sikring av API-nøkler:
Lagre alltid API-nøkkelen din i miljøvariabler, ikke direkte i kode eller innsjekkede filer. I MCP-serverkonfigurasjonen din bruker du env-feltet som vist ovenfor for å sette nøkkelen på en sikker måte.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn dine MCP-serverdetaljer ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapasiteter. Husk å endre “cfbd” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

Denne MCP-serveren er tydelig nyttig for automatisering og analyse av college football-data, og er godt dokumentert for oppsett og integrasjon. Imidlertid mangler den dokumentasjon på gjenbrukbare prompt-maler, eksplisitte MCP-ressursprimitiver og et verktøysmanifest, som er viktige for full MCP-økosystemkompatibilitet og utvikleropplevelse. For de som fokuserer på sportsdata, er det et sterkt alternativ, men bredere MCP-best practices kunne vært bedre ivaretatt.

MCP-score

Totalt vil jeg gi denne MCP-serveren en 5/10: den fyller sin funksjon og er åpen kildekode, men mangler sentral MCP-dokumentasjon og funksjoner som eksplisitte prompt-, ressurs- og verktøydefinisjoner. For sportsanalyse er den ganske god, men for generell MCP-utvikling kreves mer detaljer.