MCP-Soccerdata MCP Server

Do czego służy serwer MCP “MCP-Soccerdata”?

MCP-Soccerdata to otwartoźródłowy serwer Model Context Protocol (MCP), który łączy się z SoccerDataAPI, dostarczając aktualne informacje o meczach piłki nożnej przez interakcje w języku naturalnym. Przeznaczony do współpracy z klientami obsługującymi MCP, takimi jak Claude Desktop, pozwala użytkownikom i asystentom AI pobierać uporządkowane, aktualne dane piłkarskie wykorzystując duże modele językowe (LLM). Serwer udostępnia na żywo informacje o trwających meczach, listach spotkań, składach drużyn, kluczowych wydarzeniach, kursach bukmacherskich oraz metadanych ligowych. Ta integracja umożliwia przepływy pracy zasilane AI do zapytań o dane piłkarskie, ułatwiając bogatszy rozwój, badania oraz zaangażowanie kibiców.

Lista promptów

W repozytorium ani README nie udokumentowano jawnie szablonów promptów.

Lista zasobów

• Listy meczów na żywo
  Udostępnia globalną listę wszystkich aktualnie rozgrywanych meczów piłkarskich, w tym nazwy drużyn, godziny rozpoczęcia, szczegóły stadionów oraz bieżące wyniki.
• Szczegóły meczu
  Dostarcza informacje o statusie meczu (zaplanowany, w trakcie, zakończony), rozkładzie bramek i ostatecznych wynikach.
• Kluczowe wydarzenia meczowe
  Przekazuje uporządkowane dane o golach, zmianach, żółtych/czerwonych kartkach oraz rzutach karnych dla każdego meczu.
• Składy drużyn
  Zawiera informacje o podstawowej jedenastce, zawodnikach rezerwowych, statusie kontuzji oraz ustawieniach drużyn.

Lista narzędzi

W dokumentacji ani repozytorium nie ma jawnej listy narzędzi lub szczegółów server.py.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Monitorowanie meczów piłkarskich na żywo
  Programiści lub agenci AI mogą pobierać aktualizowane na bieżąco dane o rozgrywanych meczach na całym świecie.
• Automatyczne raportowanie sportowe
  Automatyczne generowanie podsumowań meczów, rozbicia wydarzeń i analiz składów dla mediów lub stron dla kibiców.
• Boty angażujące kibiców
  Zasilanie chatbotów odpowiadających na pytania o wyniki na żywo, nadchodzące mecze lub statystyki zawodników.
• Aplikacje do analizy zakładów
  Integracja kursów i danych meczowych na żywo w narzędziach rekomendujących lub analizujących zakłady.
• Śledzenie lig i turniejów
  Budowa paneli do śledzenia tabel, wyników i statystyk w ramach lig i turniejów.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz Windsurf.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.json).
3. Dodaj serwer MCP-Soccerdata do sekcji mcpServers używając poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Claude

1. Zainstaluj Claude Desktop i upewnij się, że jest aktualny.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude (lokalizacja zależna od systemu).
3. Dodaj serwer MCP-Soccerdata do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Potwierdź udane połączenie w interfejsie Claude.

Cursor

1. Zainstaluj Cursor IDE i upewnij się, że jest dostępny Node.js.
2. Otwórz lub utwórz plik .cursorconfig w swoim środowisku pracy.
3. Wstaw konfigurację serwera:

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

4. Zapisz i przeładuj Cursor.
5. Sprawdź, czy serwer MCP pojawił się w panelu rozszerzeń Cursor.

Cline

1. Zainstaluj klienta terminalowego Cline.
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny .cline.json.
3. Dodaj konfigurację:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Użyj polecenia cline mcp list, aby zweryfikować połączenie.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj wrażliwe klucze API w zmiennych środowiskowych i przekazuj je przez pole env w swojej konfiguracji. Przykład:

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

Jak korzystać z MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego flow i podłącz go do agenta AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “MCP-Soccerdata” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zaktualizować adres URL.

Przegląd

Nasza opinia

MCP-Soccerdata dostarcza skoncentrowany, aktualny serwer danych piłkarskich z dobrze opisanymi zasobami i instrukcjami konfiguracji. Brak udokumentowanych szablonów promptów i jawnych definicji narzędzi ogranicza jednak elastyczność i adopcję przez programistów do bardziej zaawansowanych przepływów MCP.

Ocena MCP

Na podstawie powyższych tabel oceniam ten serwer MCP na 5 na 10: oferuje solidną funkcjonalność podstawową i dokumentację dla danych piłkarskich, ale brakuje mu bogatszych funkcji MCP, takich jak szablony promptów, listy narzędzi oraz jasna obsługa sampling/roots dla zaawansowanej integracji.