Server NBA MCP

Ce face Serverul “NBA” MCP?

Serverul NBA MCP este un server Model Context Protocol (MCP) creat pentru a extinde capabilitățile asistenților AI, precum Claude de la Anthropic, permițându-le să acceseze și să preia date și statistici actualizate despre meciurile de baschet NBA. Prin interfațarea cu open-source nba_api, serverul permite LLM-urilor să obțină scoruri recente, statistici ale jucătorilor și analize avansate care altfel ar fi inaccesibile din cauza limitărilor modelelor. Această conexiune sprijină fluxurile de dezvoltare AI, permițând interogări dinamice asupra bazei de date și acces live la date despre meciuri NBA, performanța jucătorilor și multe altele, extinzând semnificativ capacitatea asistentului de a interacționa cu și analiza date sportive reale.

Listă de Prompt-uri

Niciun șablon de prompt nu a fost specificat în repository.

Listă de Resurse

Nu au fost detaliate resurse explicite în repository.

Listă de Instrumente

• Preia scoruri finale
  Recuperează scorurile finale pentru toate meciurile NBA care au avut loc ieri sau în trecutul apropiat.

• Preia statistici de bază ale jucătorilor
  Obține detalii despre puncte, recuperări și pase decisive (P/R/A) pentru toți jucătorii care au participat la meciurile de ieri sau din zile anterioare.

• Preia statistici complete ale jucătorilor
  Colectează statistici cuprinzătoare ale jucătorilor, inclusiv PTS, REB, AST, STL, BLK, TO, PLUS_MINUS și MIN pentru meciurile jucate ieri sau anterior.

• Preia ‘four factors’
  Recuperează analizele avansate “four factors” pentru toate meciurile NBA care au avut loc ieri sau recent.

Exemple de utilizare ale acestui Server MCP

• Rezumat de meciuri NBA în timp real
  Dezvoltatorii pot permite asistenților AI să răspundă la întrebări despre cele mai recente meciuri NBA, oferind scoruri și rezultate actualizate.

• Analiză detaliată a performanței jucătorilor
  Serverul permite preluarea statisticilor per jucător, susținând cazuri de utilizare precum generarea de rapoarte post-meci, perspective pentru fantasy basketball sau analize istorice.

• Analize avansate pentru jurnalism sportiv
  Accesând “four factors” și alte metrici, jurnaliștii și analiștii pot evidenția rapid statistici avansate pentru articole sau comentarii.

• Dashboard-uri sportive automatizate
  Integrarea cu instrumente de dashboard permite actualizări live despre meciuri NBA și performanțele jucătorilor pentru fani sau analiști.

• Aplicații sportive bazate pe AI
  Dezvoltatorii pot folosi serverul pentru a alimenta chatbot-uri sau asistenți virtuali capabili să răspundă la întrebări despre NBA folosind date recente.

Cum se instalează

Windsurf

1. Asigură-te că Python este instalat și setează un mediu virtual în directorul repo.
2. Rulează:

   uv venv
   .venv\Scripts\activate
   uv pip install -e .
   

3. Adaugă configurația NBA MCP Server în config-ul Windsurf (dacă este suportat).
4. Inserează serverul NBA MCP în obiectul mcpServers cu comanda și argumentele corespunzătoare.
5. Salvează și repornește serviciul Windsurf.
6. Verifică instalarea rulând o interogare de test.

Exemplu JSON:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Claude

1. Clonează repo-ul și setează mediul ca mai sus.
2. Instalează dependențele:

   uv venv
   .venv\Scripts\activate
   uv pip install -e .
   

3. Editează fișierul de configurare Claude pentru a adăuga NBA MCP Server.
4. Adaugă serverul în secțiunea mcpServers.
5. Repornește Claude și verifică conectivitatea.

Exemplu JSON:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Cursor

1. Clonează repository-ul și setează mediul virtual.
2. Instalează cerințele ca mai sus.
3. Editează configurația Cursor pentru a include NBA MCP Server.
4. Adaugă intrarea serverului și salvează modificările.
5. Repornește Cursor și testează funcționalitatea.

Exemplu JSON:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Cline

1. Asigură-te că Python și mediul virtual sunt setate.
2. Instalează NBA MCP Server ca mai sus.
3. Editează fișierul de configurare Cline.
4. Adaugă detaliile serverului NBA MCP sub mcpServers.
5. Repornește Cline și rulează un test.

Exemplu JSON:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"]
    }
  }
}

Securizarea cheilor API

Nu sunt necesare chei API pentru NBA MCP Server deoarece folosește open-source nba_api. Dacă versiunile viitoare vor necesita chei, le poți securiza folosind variabile de mediu:

Exemplu JSON:

{
  "mcpServers": {
    "nba-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["nba.py"],
      "env": {
        "NBA_API_KEY": "${NBA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "NBA_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "nba-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Prezentare generală

Pe baza informațiilor disponibile, Serverul NBA MCP oferă o integrare valoroasă a datelor sportive live pentru LLM-uri, dar lipsește documentația despre șabloane de prompt, definiții explicite de resurse și funcționalități MCP avansate precum roots sau sampling. Este o implementare funcțională, dar de bază.

Scor MCP

Rating:
Aș acorda acestui server MCP o notă de 4 din 10. Livrează funcționalitatea de bază (instrumente statistici NBA) și setup-ul minimal, dar îi lipsesc documentația detaliată, definițiile de resurse, șabloane de prompt și funcționalități MCP avansate (roots, sampling). Absența unei licențe este de asemenea o limitare importantă pentru utilizarea open-source.