MCP-Soccerdata MCP-server

Hva gjør “MCP-Soccerdata” MCP-serveren?

MCP-Soccerdata er en åpen kildekode Model Context Protocol (MCP)-server som kobler seg til SoccerDataAPI for å levere oppdatert fotballinformasjon via naturlig språkdialog. Utviklet for bruk med MCP-kompatible klienter som Claude Desktop, lar den brukere og AI-assistenter hente strukturert, sanntids fotballdata ved å bruke store språkmodeller (LLMs). Serveren gir live innsikt om pågående kamper, kampoversikter, lagoppstillinger, nøkkelhendelser, odds og ligadata. Denne integrasjonen muliggjør AI-drevne arbeidsflyter for å spørre på fotballdata, og gir rikere utviklings-, forsknings- og fanopplevelser.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt dokumentert i repoet eller README.

Ressursoversikt

• Live kampoversikter
  Gir en global liste over alle aktive fotballkamper, inkludert lagnavn, kampstart, stadiondetaljer og aktuelle stillinger.
• Kampdetaljer
  Leverer informasjon om kampstatus (planlagt, pågår, ferdig), målsammendrag og sluttresultat.
• Nøkkelhendelser
  Gir strukturert data om mål, bytter, gule/røde kort og straffespark for hver kamp.
• Lagoppstillinger
  Gir detaljer om startellever, benkspillere, skadeoversikt og lagformasjoner.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitt verktøyliste eller server.py-detaljer er tilgjengelig i repoet eller dokumentasjonen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Live-overvåking av fotballkamper
  Utviklere eller AI-agenter kan hente oppdatert informasjon om pågående fotballkamper i verden.
• Automatisert sportsrapportering
  Generer automatisk kampsammendrag, hendelsesoversikter og laganalyse for medier eller fansider.
• Fan-engasjementbots
  Drift av chatboter som svarer på spørsmål om livescore, kommende kamper eller spillerstatistikk.
• Bettinganalyse-applikasjoner
  Integrer sanntids odds og kampdata i odds-anbefalinger eller analyserverktøy.
• Liga- og turneringsovervåking
  Bygg dashboards for å følge tabeller, kampresultater og statistikk på tvers av ligaer og turneringer.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og Windsurf installert.
2. Finn konfigurasjonsfilen til Windsurf (for eksempel windsurf.json).
3. Legg til MCP-Soccerdata MCP-server i mcpServers-seksjonen med følgende JSON-utdrag:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller at serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Installer Claude Desktop og sørg for at den er oppdatert.
2. Åpne Claude-konfigurasjonsfilen (plassering varierer etter OS).
3. Legg til MCP-Soccerdata-serveren i mcpServers-seksjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringer og start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft vellykket tilkobling i Claude-grensesnittet.

Cursor

1. Installer Cursor IDE og sørg for at Node.js er tilgjengelig.
2. Åpne eller opprett en .cursorconfig-fil i arbeidsområdet ditt.
3. Sett inn serverkonfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og last inn Cursor på nytt.
5. Sjekk at MCP-serveren vises i Cursors utvidelsespanel.

Cline

1. Installer Cline terminalklient.
2. Åpne din .cline.json-konfigurasjonsfil.
3. Legg til konfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Bruk cline mcp list-kommandoen for å bekrefte tilkobling.

Sikring av API-nøkler

Lagre sensitive API-nøkler som miljøvariabler og send dem via env-feltet i konfigurasjonen din. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "soccerdata": {
      "command": "npx",
      "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"],
      "env": {
        "SOCCERDATA_API_KEY": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruk av 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 limer du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

{
  "MCP-Soccerdata": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når du har konfigurert dette, vil AI-agenten kunne bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “MCP-Soccerdata” til det faktiske navnet på din MCP-server og oppdatere URL-en tilsvarende.

Oversikt

Vår mening

MCP-Soccerdata leverer en fokusert, sanntids fotballdataserver med godt beskrevne ressurser og oppsettsinstruksjoner. Mangelen på dokumenterte prompt-maler og eksplisitt verktøydefinisjon begrenser imidlertid fleksibiliteten og utvikleradopsjonen for avanserte MCP-arbeidsflyter.

MCP-score

Basert på tabellene over vil jeg gi denne MCP-serveren 5 av 10 poeng: den tilbyr solid kjernefunksjonalitet og dokumentasjon for fotballdata, men mangler rikere MCP-funksjoner som prompt-maler, verktøyliste og tydelig sampling/roots-støtte for avansert integrasjon.