CFBD MCP Server

Ce face serverul “CFBD” MCP?

CFBD MCP (Model Context Protocol) Server este un instrument care conectează asistenții AI și aplicațiile cu College Football Data API, permițând acces avansat la statistici și analize despre fotbalul universitar. Acționând ca o punte între modelele AI și această sursă bogată de date, CFBD MCP oferă utilizatorilor posibilitatea de a interoga rezultate de meciuri, recorduri ale echipelor, statistici ale jucătorilor, date play-by-play, clasamente, probabilități de câștig și multe altele. Această capacitate îmbunătățește fluxurile de lucru pentru analiza sportivă, generarea de conținut și cercetare, permițând agenților AI să extragă și să analizeze date despre fotbalul universitar în timp real sau istoric, programatic sau în limbaj natural. Serverul este proiectat pentru integrare ușoară cu platforme precum Claude Desktop, permițând perspective și automatizări AI în jurul datelor despre fotbalul universitar.

Listă de Prompts

Nu există șabloane de prompt specificate în documentația sau codul disponibil. Dacă serverul expune șabloane standardizate sau fluxuri de lucru, acestea nu sunt documentate în depozit.

Listă de Resurse

Nu sunt descrise resurse explicite în documentație sau cod. Serverul oferă acces la statistici despre fotbalul universitar prin CFBD API, dar primitivele individuale MCP nu sunt detaliate.

Listă de Instrumente

Nu este furnizată o listă explicită de instrumente în documentația sau structura vizibilă a codului. Depozitul menționează că serverul permite “interogări CFBD API”, care probabil corespund cu instrumente pentru extragerea de statistici, date despre meciuri, statistici ale jucătorilor etc., dar acestea nu sunt enumerate.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Analiza fotbalului universitar
  Dezvoltatorii și analiștii pot folosi serverul MCP pentru a interoga statistici complete, a analiza performanța echipelor și jucătorilor și a rula interogări personalizate pentru cercetare sau crearea de conținut.
• Rezultate de meci și detectarea surprizelor
  Generează perspective sau rapoarte despre surprize istorice, clasamente sau rezultate ale meciurilor folosind date detaliate play-by-play și despre probabilitatea de câștig.
• Generare de conținut sportiv asistată de AI
  Integrează serverul în instrumente AI de scriere pentru a genera automat rezumate, previzionări sau cronici utilizând date live sau istorice.
• Comparație echipă și jucător
  Permite modelelor AI să compare echipe sau jucători de-a lungul sezoanelor, folosind metrici și statistici avansate pentru scouting sau implicarea fanilor.
• Integrare cu asistenți AI
  Îmbunătățește AI conversațional (ex: Claude Desktop) pentru a răspunde la întrebări în limbaj natural despre fotbalul universitar, inclusiv programări, recorduri și statistici avansate.

Cum se instalează

Windsurf

1. Asigură-te că sunt instalate Python 3.11+ și managerul de pachete UV.
2. Clonează depozitul:

   git clone https://github.com/lenwood/cfbd-mcp-server
   cd cfbd-mcp-server
   

3. Creează un mediu virtual și instalează dependențele:

   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e .
   

4. Creează un fișier .env cu cheia ta API:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. Configurează Windsurf pentru a include CFBD MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

6. Salvează și repornește Windsurf. Verifică rulând o interogare de test.

Claude

1. Instalează ca mai sus, asigurându-te că ai Python 3.11+ și UV.
2. Adaugă serverul în configurația Claude Desktop (ex: prin claude_desktop_config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. Repornește Claude Desktop și verifică conexiunea.

Cursor

1. Clonează depozitul și configurează ca mai sus.
2. În configurația MCP a Cursor, adaugă:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salvează și repornește Cursor. Testează cu o interogare.

Cline

1. Urmează pașii de instalare pentru Python, UV și dependențe.
2. În setările Cline, adaugă CFBD MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "your_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. Repornește Cline și verifică conectivitatea.

Notă despre securizarea cheilor API:
Stochează întotdeauna cheia API în variabile de mediu, nu direct în cod sau fișiere comise. În configurația serverului MCP, folosește câmpul env ca în exemplele de mai sus pentru a injecta cheia în siguranță.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

{
  "cfbd": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “cfbd” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu propriul URL MCP server.

Prezentare generală

Opinia noastră

Acest server MCP este clar util pentru automatizarea și analiza datelor despre fotbalul universitar și este bine documentat pentru configurare și integrare. Totuși, îi lipsesc documentația pentru șabloane de prompt reutilizabile, primitive explicite MCP și un manifest de instrumente, aspecte importante pentru compatibilitatea deplină cu ecosistemul MCP și experiența dezvoltatorilor. Pentru cei interesați de date sportive, este o opțiune solidă, dar bunele practici MCP ar putea fi mai bine acoperite.

Scor MCP

Per total, aș acorda acestui server MCP un scor de 5/10: își îndeplinește scopul și este open source, dar îi lipsesc documentația și caracteristicile cheie MCP, precum definirea explicită de prompt, resurse și instrumente. Pentru analiza sportivă este destul de bun, dar pentru dezvoltare MCP generală este nevoie de mai multe detalii.