
Servidor CFBD MCP
O Servidor CFBD MCP conecta assistentes de IA e aplicativos à College Football Data API, permitindo acesso programático avançado a estatísticas, análises e dado...
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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