NBA MCP Server

Hva gjør “NBA” MCP Server?

NBA MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server designet for å forbedre AI-assistenter, som Anthropics Claude, ved å gjøre det mulig for dem å hente og få tilgang til oppdaterte data og statistikk fra NBA-basketballkamper. Ved å integrere med den åpne nba_api, lar serveren LLM-er hente ferske NBA-kampresultater, spillerstatistikk og avansert analyse som ellers ville vært utilgjengelig på grunn av modellens kunnskapsbegrensninger. Denne koblingen gir AI-drevne utviklingsarbeidsflyter mulighet til dynamiske databaseforespørsler og henting av live-data om NBA-kamper, spillerprestasjoner og mer, og styrker dermed assistentens evne til å samhandle med og analysere sportsdata fra den virkelige verden betydelig.

Liste over Prompter

Ingen promptmaler ble spesifisert i depotet.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte ressurser ble oppgitt i depotet.

Liste over Verktøy

• Hent sluttresultater
  Henter sluttresultatene for alle NBA-kamper som fant sted i går eller nylig.

• Hent grunnleggende spillerstatistikk
  Henter poeng, returer og assists (P/R/A) for alle spillere som deltok i kamper fra i går eller tidligere datoer.

• Hent full spillerstatistikk
  Samler inn omfattende spillerstatistikk inkludert PTS, REB, AST, STL, BLK, TO, PLUS_MINUS og MIN for kamper spilt i går eller tidligere.

• Hent fire faktorer
  Henter de “fire faktorene” avansert analyse for alle NBA-kamper som skjedde i går eller nylig.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Sanntids sammendrag av NBA-kamper
  Utviklere kan gjøre AI-assistenter i stand til å svare på spørsmål om de siste NBA-kampene og gi oppdaterte resultater og utfall.

• Detaljert spillerprestasjon-analyse
  Serveren gir tilgang til spillerstatistikk, som støtter bruksområder som generering av rapporter etter kamp, fantasy-basketballinnsikt eller historisk analyse.

• Avansert analyse for sportsjournalistikk
  Ved å få tilgang til de fire faktorene og andre måleverdier, kan journalister og analytikere raskt finne frem avansert statistikk til artikler eller kommentarer.

• Automatiserte sportsdashbord
  Integrasjon med dashbordverktøy gir liveoppdateringer om NBA-kamper og spillerprestasjoner for fans eller analytikere.

• AI-drevne sportsapplikasjoner
  Utviklere kan bruke serveren til å drive chatboter eller virtuelle assistenter som kan svare på NBA-relaterte spørsmål med ferske data.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python er installert og opprett et virtuelt miljø i repo-mappen.
2. Kjør:

   uv venv
   .venv\Scripts\activate
   uv pip install -e .
   

3. Legg til NBA MCP Server-konfigurasjonen i Windsurf-konfigurasjonen din (hvis støttet).
4. Sett inn NBA MCP server i mcpServers-objektet med riktig kommando og argumenter.
5. Lagre og start Windsurf-tjenesten på nytt.
6. Verifiser oppsettet ved å kjøre en testspørring.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Claude

1. Klon repoet og opprett miljøet som beskrevet ovenfor.
2. Installer avhengigheter:

   uv venv
   .venv\Scripts\activate
   uv pip install -e .
   

3. Rediger Claude-konfigurasjonsfilen for å legge til NBA MCP Server.
4. Legg til serveren under mcpServers-seksjonen.
5. Start Claude på nytt og verifiser tilkoblingen.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Cursor

1. Klon depotet og opprett det virtuelle miljøet.
2. Installer kravene som beskrevet tidligere.
3. Rediger Cursors konfigurasjon for å inkludere NBA MCP Server.
4. Legg til serveroppføringen og lagre endringene.
5. Start Cursor på nytt og test funksjonaliteten.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Cline

1. Sørg for at Python og virtuelt miljø er satt opp.
2. Installer NBA MCP Server som beskrevet ovenfor.
3. Rediger Cline-konfigurasjonsfilen.
4. Legg til NBA MCP server-detaljene under mcpServers.
5. Start Cline på nytt og kjør en test.

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Sikring av API-nøkler

Det kreves ingen API-nøkler for NBA MCP Server da den bruker den åpne nba_api. Dersom fremtidige versjoner krever nøkler, kan du sikre dem med miljøvariabler:

JSON-eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"],
      "env": {
        "NBA_API_KEY": "${NBA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "NBA_API_KEY": "din_api_nøkkel_her"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "nba-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/sti_til_mcp/url"
  }
}

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

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon tilbyr NBA MCP Server verdifull sanntids sportsdataintegrasjon for LLM-er, men mangler dokumentasjon på promptmaler, eksplisitte ressursdefinisjoner og avanserte MCP-funksjoner som roots eller sampling. Det er en funksjonell, men grunnleggende implementasjon.

MCP Score

Vurdering:
Jeg vil gi denne MCP-serveren 4 av 10. Den leverer kjernefunksjonaliteten (NBA-statistikkverktøy) og grunnleggende oppsett, men mangler grundig dokumentasjon, ressursdefinisjon, promptmaler og avanserte MCP-funksjoner (roots, sampling). Mangelen på lisens er også en betydelig begrensning for bruk i åpen kildekode.