CFBD MCP-server

Vad gör “CFBD” MCP-servern?

CFBD MCP (Model Context Protocol) Server är ett verktyg som kopplar AI-assistenter och applikationer till College Football Data API, och möjliggör avancerad åtkomst till college-fotbollsstatistik och analys. Genom att fungera som en brygga mellan AI-modeller och denna rika datakälla, ger CFBD MCP användare möjlighet att fråga efter matchresultat, lagrekord, spelarstatistik, play-by-play-data, rankingar, vinstsannolikheter och mer. Denna funktionalitet förbättrar utvecklingsflöden för sportanalys, innehållsgenerering och forskning genom att låta AI-agenter hämta och analysera realtids- och historisk college-fotbollsdata programmatiskt eller via naturligt språk. Servern är designad för smidig integration med plattformar som Claude Desktop, och möjliggör AI-drivna insikter och automatisering kring college-fotbollsdata.

Lista över prompts

Inga specifika promptmallar listas i tillgänglig dokumentation eller kod. Om servern exponerar standardiserade promptmallar eller arbetsflöden är de inte dokumenterade i repot.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrivs i dokumentationen eller koden. Servern ger åtkomst till college-fotbollsstatistik via CFBD API, men individuella MCP-resursprimitiver är inte specificerade.

Lista över verktyg

Ingen explicit verktygslista finns i tillgänglig dokumentation eller synlig kodstruktur. Repositoriet anger att servern möjliggör “CFBD API-frågor”, vilket troligen motsvarar verktyg för att hämta statistik, matchdata, spelarstatistik osv, men dessa är inte uppräknade.

Användningsområden för denna MCP-server

• College-fotbollsanalys
  Utvecklare och analytiker kan använda MCP-servern för att fråga efter omfattande statistik, analysera lag- och spelarprestationer och köra egna frågor för forskning eller innehållsskapande.
• Matchresultat och upset-detektering
  Generera insikter eller rapporter om historiska upsets, rankingar eller matchutfall genom att utnyttja detaljerad play-by-play- och vinstsannolikhetsdata.
• AI-driven sportinnehållsgenerering
  Integrera servern i AI-skrivverktyg för att automatiskt skapa sammanfattningar, förhandsvisningar eller referat med hjälp av live- eller historiska data.
• Lag- och spelarjämförelse
  Möjliggör för AI-modeller att jämföra lag eller spelare över olika säsonger, använda avancerade mått och statistik för scouting eller supporterengagemang.
• Integration med AI-assistenter
  Förbättra konversations-AI (t.ex. Claude Desktop) så att den kan besvara naturliga språkfrågor om college-fotboll, inklusive spelscheman, resultat och avancerad statistik.

Så installerar du servern

Windsurf

1. Säkerställ att Python 3.11+ och pakethanteraren UV är installerade.
2. Klona repot:

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

3. Skapa en virtuell miljö och installera beroenden:

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

4. Skapa en .env-fil med din API-nyckel:

   CFB_API_KEY=your_api_key_here
   

5. Konfigurera Windsurf för att inkludera CFBD MCP-servern:

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

6. Spara och starta om Windsurf. Verifiera med ett testanrop.

Claude

1. Installera enligt ovan, säkerställ Python 3.11+ och UV.
2. Lägg till servern i din Claude Desktop-konfiguration (t.ex. via claude_desktop_config.json):

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

3. Starta om Claude Desktop och verifiera anslutningen.

Cursor

1. Klona repot och installera enligt ovan.
2. I Cursors MCP-konfiguration, lägg till:

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

3. Spara och starta om Cursor. Testa med en fråga.

Cline

1. Följ installationsstegen för Python, UV och beroenden.
2. I Clines inställningar, lägg till CFBD MCP-servern:

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

3. Starta om Cline och verifiera anslutningen.

Obs om säkerhet för API-nycklar:
Förvara alltid din API-nyckel i miljövariabler, inte direkt i kod eller incheckade filer. I din MCP-serverkonfiguration, använd fältet env som visas ovan för att injicera din nyckel på ett säkert sätt.

Så använder du MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion klistrar du in dina MCP-serverdetaljer enligt följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “cfbd” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår bedömning

Denna MCP-server är tydligt användbar för automatisering och analys av college-fotbollsdata, och är väl dokumenterad avseende installation och integration. Dock saknas dokumentation om återanvändbara promptmallar, explicita MCP-resursprimitiver och ett verktygsmanifest, vilket är viktigt för full MCP-ekosystemkompatibilitet och utvecklarupplevelse. För sportdata är det ett starkt alternativ, men bredare MCP-bästa praxis kan förbättras.

MCP-betyg

Sammantaget skulle jag ge denna MCP-server 5/10: den fyller sitt syfte och är öppen källkod, men saknar viktig MCP-dokumentation och funktioner som explicita prompts, resurser och verktygsdefinitioner. För sportanalys är den ganska bra, men för generell MCP-utveckling krävs mer detalj.