
Soccerdata MCP
Integre o FlowHunt com o servidor open-source Soccerdata MCP para fornecer dados de partidas de futebol em tempo real, placares ao vivo, escalações de times, ev...

Acesse dados de partidas de futebol em tempo real, eventos e informações de times via linguagem natural e agentes de IA usando o servidor MCP-Soccerdata de código aberto.
O FlowHunt fornece uma camada de segurança adicional entre seus sistemas internos e ferramentas de IA, dando-lhe controle granular sobre quais ferramentas são acessíveis a partir de seus servidores MCP. Os servidores MCP hospedados em nossa infraestrutura podem ser perfeitamente integrados com o chatbot do FlowHunt, bem como com plataformas de IA populares como ChatGPT, Claude e vários editores de IA.
O MCP-Soccerdata é um servidor Model Context Protocol (MCP) de código aberto que se conecta à SoccerDataAPI para entregar informações atualizadas de partidas de futebol via interações em linguagem natural. Projetado para uso com clientes compatíveis com MCP, como o Claude Desktop, permite que usuários e assistentes de IA acessem dados estruturados e em tempo real de futebol, aproveitando modelos de linguagem (LLMs). O servidor oferece insights ao vivo sobre partidas em andamento, listagem de jogos, escalação das equipes, eventos importantes, probabilidades de apostas e metadados das ligas. Essa integração possibilita fluxos de trabalho de IA para consultas de dados de futebol, facilitando experiências mais ricas de desenvolvimento, pesquisa e engajamento de fãs.
Nenhum modelo de prompt está explicitamente documentado no repositório.
Não há listagem explícita de ferramentas nem detalhes do arquivo server.py disponíveis no repositório ou documentação.
windsurf.json).mcpServers com o seguinte trecho de JSON:{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
mcpServers:{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
.cursorconfig no seu workspace.{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
.cline.json.{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
cline mcp list para verificar a conexão.Armazene chaves de API sensíveis em variáveis de ambiente e as passe pelo campo env na configuração. Exemplo:
{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"],
"env": {
"SOCCERDATA_API_KEY": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
}
}
}
}
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:
Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:
{
"MCP-Soccerdata": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, acessando todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “MCP-Soccerdata” para o nome real do seu servidor MCP e atualizar a URL conforme necessário.
| Seção | Disponibilidade | Detalhes/Observações |
|---|---|---|
| Visão geral | ✅ | Descrição clara no README |
| Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum modelo de prompt encontrado |
| Lista de Recursos | ✅ | Recursos descritos no README (dados de partidas, eventos, escalações, etc.) |
| Lista de Ferramentas | ⛔ | Nenhuma lista explícita de ferramentas na documentação ou server.py |
| Proteção de Chave de API | ✅ | Instruções gerais fornecidas; exemplo com env incluído |
| Suporte a Sampling (menos importante na avaliação) | ⛔ | Não mencionado |
O MCP-Soccerdata entrega um servidor de dados de futebol em tempo real focado, com recursos bem descritos e instruções de configuração. No entanto, a ausência de modelos de prompt documentados e definições explícitas de ferramentas limita a flexibilidade pronta para uso e a adoção por desenvolvedores para fluxos MCP avançados.
| Tem LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Tem pelo menos uma ferramenta | ⛔ |
| Número de Forks | 5 |
| Número de Stars | 15 |
Com base nas tabelas acima, eu avaliaria este servidor MCP com 5 de 10: oferece funcionalidades centrais e documentação sólidas para dados de futebol, mas carece de recursos MCP mais avançados como modelos de prompt, listagem de ferramentas e suporte claro a sampling/roots para integrações avançadas.
Ele se conecta à SoccerDataAPI para fornecer dados de partidas de futebol em tempo real, incluindo placares ao vivo, eventos importantes, escalações, detalhes das partidas e metadados de ligas, tudo acessível via interações em linguagem natural com assistentes de IA.
O MCP-Soccerdata funciona com qualquer cliente compatível com MCP, incluindo FlowHunt, Claude Desktop, Windsurf, Cursor IDE e terminal Cline.
Sim, você deve armazenar sua chave da SoccerDataAPI como uma variável de ambiente e referenciá-la na configuração do seu servidor MCP. Exemplo: { "env": { "SOCCERDATA_API_KEY": "${SOCCERDATA_API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${SOCCERDATA_API_KEY}" } }
Casos de uso populares incluem monitoramento de partidas ao vivo, geração automática de relatórios esportivos, bots de engajamento de fãs, análises para apostas e construção de dashboards de ligas/torneios com dados de futebol em tempo real.
Não há modelos de prompt explícitos ou listagem de ferramentas na documentação ou repositório do MCP-Soccerdata.
Traga insights em tempo real de partidas de futebol para seus fluxos de trabalho de IA. Configure o servidor MCP-Soccerdata com o FlowHunt ou seu cliente MCP favorito e desbloqueie dados esportivos estruturados e atualizados para suas aplicações.
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