NBA MCP-server

Vad gör “NBA” MCP-servern?

NBA MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att förstärka AI-assistenter, såsom Anthropics Claude, genom att ge dem tillgång till uppdaterad NBA-basketdata och statistik. Genom att koppla mot det öppna nba_api kan LLM:er hämta färska matchresultat, spelarstatistik och avancerad analys som annars vore otillgängligt på grund av modellernas kunskapsbegränsningar. Denna koppling möjliggör AI-drivna utvecklingsflöden med dynamiska databasfrågor och live-datahämtning om NBA-matcher, spelarprestationer och mer, vilket markant ökar assistentens förmåga att interagera med och analysera verklig sportdata.

Lista över prompts

Inga promptmallar angavs i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita resurser specificerades i arkivet.

Lista över verktyg

• Hämta slutresultat
  Hämtar slutresultat för alla NBA-matcher som spelats igår eller nyligen.

• Hämta grundläggande spelarstatistik
  Hämtar poäng, returer och assist (P/R/A) för alla spelare som deltog i matcher från igår eller tidigare.

• Hämta fullständig spelarstatistik
  Samlar in komplett spelarstatistik inklusive PTS, REB, AST, STL, BLK, TO, PLUS_MINUS och MIN för matcher spelade igår eller tidigare.

• Hämta four factors
  Hämtar “four factors”-avancerad analys för alla NBA-matcher som spelats igår eller nyligen.

Användningsområden för denna MCP-server

• Realtidssammanfattningar av NBA-matcher
  Utvecklare kan ge AI-assistenter möjlighet att svara på frågor om de senaste NBA-matcherna och leverera aktuella resultat och utgångar.

• Detaljerad spelaranalys
  Servern gör det möjligt att hämta statistik per spelare, vilket stödjer användningsfall som att skapa matchrapporter, fantasy-analys eller historisk analys.

• Avancerad statistik för sportjournalistik
  Genom att få tillgång till four factors och andra mått kan journalister och analytiker snabbt ta fram avancerade statistik för artiklar eller kommentarer.

• Automatiserade sportdashboards
  Integrering med dashboardverktyg möjliggör liveuppdateringar av NBA-matcher och spelarprestationer för fans eller analytiker.

• AI-drivna sportapplikationer
  Utvecklare kan använda servern för att driva chatbottar eller virtuella assistenter som kan besvara NBA-relaterade frågor med aktuell data.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Python är installerat och skapa en virtuell miljö i repomappen.
2. Kör:

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

3. Lägg till NBA MCP-serverns konfiguration i din Windsurf-konfig (om det stöds).
4. Lägg in NBA MCP-servern i objektet mcpServers med rätt kommando och argument.
5. Spara och starta om Windsurf-tjänsten.
6. Verifiera installationen genom att köra en testfråga.

JSON-exempel:

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

Claude

1. Klona repot och sätt upp miljön som ovan.
2. Installera beroenden:

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

3. Redigera din Claude-konfigurationsfil och lägg till NBA MCP-servern.
4. Lägg till servern under sektionen mcpServers.
5. Starta om Claude och verifiera anslutningen.

JSON-exempel:

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

Cursor

1. Klona repot och sätt upp den virtuella miljön.
2. Installera beroenden enligt tidigare beskrivning.
3. Redigera Cursors konfiguration för att inkludera NBA MCP-servern.
4. Lägg till serverposten och spara ändringarna.
5. Starta om Cursor och testa funktionaliteten.

JSON-exempel:

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

Cline

1. Kontrollera att Python och virtual environment är uppsatta.
2. Installera NBA MCP-servern som ovan.
3. Redigera Cline-konfigurationsfilen.
4. Lägg till NBA MCP-serverns uppgifter under mcpServers.
5. Starta om Cline och kör ett test.

JSON-exempel:

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

Säkra API-nycklar

Ingen API-nyckel krävs för NBA MCP-servern då den använder det öppna nba_api. Om framtida versioner kräver nycklar kan du säkra dem med miljövariabler:

JSON-exempel:

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

Hur du använder denna MCP i flöden

Att 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 sektionen för systemets MCP-konfiguration, ange serverdetaljerna med detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “nba-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot adressen till din egen MCP-server.

Översikt

Baserat på tillgänglig information erbjuder NBA MCP-servern värdefull realtidsintegration av sportdata för LLM:er men saknar dokumentation kring promptmallar, explicita resursdefinitioner och avancerade MCP-funktioner som rötter eller sampling. Det är en funktionell men grundläggande implementation.

MCP-betyg

Betyg:
Jag skulle ge denna MCP-server 4 av 10. Den levererar sin kärnfunktion (NBA-statistikverktyg) och grundläggande installation, men saknar utförlig dokumentation, resursdefinitioner, promptmallar och avancerade MCP-funktioner (rötter, sampling). Avsaknaden av en licens är också en betydande begränsning för öppen källkods-användning.