
Chess.com MCP-server
Chess.com MCP-servern fungerar som en brygga mellan Chess.com:s publika API och AI-arbetsflöden via MCP, och möjliggör sömlös åtkomst till spelarprofiler, stati...
MCP-Soccerdata är en öppen källkod Model Context Protocol (MCP)-server som ansluter till SoccerDataAPI för att leverera aktuell information om fotbollsmatcher via naturligt språk. Servern är utformad för användning med MCP-kompatibla klienter som Claude Desktop och gör det möjligt för användare och AI-assistenter att hämta strukturerad, realtidsdata om fotboll genom att utnyttja stora språkmodeller (LLM). Servern tillhandahåller liveinsikter om pågående matcher, matchlistor, laguppställningar, viktiga matchhändelser, odds och ligametadata. Denna integration möjliggör AI-drivna arbetsflöden för att fråga efter fotbollsdata och bidrar till rikare utvecklings-, forsknings- och supportupplevelser för fans.
Inga promptmallar är explicit dokumenterade i repot eller README.
Ingen explicit verktygslista eller information om server.py finns tillgänglig i repot eller dokumentationen.
windsurf.json
).mcpServers
med följande JSON-snutt:{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
.cursorconfig
-fil i din arbetsyta.{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
.cline.json
-konfigurationsfil.{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
}
}
}
cline mcp list
för att verifiera anslutningen.Lagra känsliga API-nycklar som miljövariabler och skicka dem via fältet env
i din konfiguration. Exempel:
{
"mcpServers": {
"soccerdata": {
"command": "npx",
"args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"],
"env": {
"SOCCERDATA_API_KEY": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${SOCCERDATA_API_KEY}"
}
}
}
}
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 avsnittet för system-MCP-konfiguration anger du dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:
{
"MCP-Soccerdata": {
"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 möjligheter. Kom ihåg att byta ut “MCP-Soccerdata” mot det faktiska namnet på din MCP-server och uppdatera URL:en därefter.
Avsnitt | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Tydlig beskrivning i README |
Lista över promptmallar | ⛔ | Inga promptmallar hittades |
Lista över resurser | ✅ | Resurser beskrivna i README (matchdata, händelser, laguppställningar) |
Lista över verktyg | ⛔ | Ingen explicit verktygslista i dokumentation/server.py |
Skydda API-nycklar | ✅ | Generella instruktioner, exempel på env medföljer |
Stöder sampling (mindre viktigt vid utvärd.) | ⛔ | Ej nämnt |
MCP-Soccerdata levererar en fokuserad realtidsdatatjänst för fotboll med välbeskrivna resurser och installationsinstruktioner. Bristen på dokumenterade promptmallar och explicita verktygsdefinitioner begränsar dock flexibiliteten och utvecklarvänligheten för mer avancerade MCP-arbetsflöden.
Har LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal Forks | 5 |
Antal Stars | 15 |
Baserat på tabellerna ovan skulle jag ge denna MCP-server 5 av 10: den erbjuder grundläggande funktionalitet och dokumentation för fotbollsdata, men saknar rikare MCP-funktioner som promptmallar, verktygslistor och tydligt stöd för sampling/roots för avancerad integration.
Den ansluter till SoccerDataAPI för att leverera realtidsdata om fotbollsmatcher, inklusive livescore, nyckelhändelser, laguppställningar, matchdetaljer och ligametadata – allt tillgängligt via naturligt språk med AI-assistenter.
MCP-Soccerdata fungerar med vilken MCP-kompatibel klient som helst, inklusive FlowHunt, Claude Desktop, Windsurf, Cursor IDE och Cline terminal.
Ja, du bör lagra din SoccerDataAPI-nyckel som en miljövariabel och referera till den i din MCP-serverkonfiguration. Exempel: { "env": { "SOCCERDATA_API_KEY": "${SOCCERDATA_API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${SOCCERDATA_API_KEY}" } }
Populära användningsområden inkluderar liveövervakning av matcher, automatiserad sportrapportering, driva fan-engagemangsbotar, spelanalyser och att bygga ligor-/turneringstavlor med realtidsdata.
Inga explicita promptmallar eller verktygslistor finns dokumenterade i dokumentationen eller för MCP-Soccerdata-repot.
Ta in realtidsinsikter om fotbollsmatcher i dina AI-arbetsflöden. Sätt upp MCP-Soccerdata-servern med FlowHunt eller din favoritklient som stöder MCP och lås upp strukturerad, aktuell sportdata för dina applikationer.
Chess.com MCP-servern fungerar som en brygga mellan Chess.com:s publika API och AI-arbetsflöden via MCP, och möjliggör sömlös åtkomst till spelarprofiler, stati...
CFBD MCP-server kopplar AI-assistenter och applikationer till College Football Data API, vilket möjliggör avancerad programmatisk åtkomst till college-fotbollss...
Fantasy Premier League MCP-server kopplar AI-assistenter till officiell FPL-data och ger realtidsåtkomst till spelarstatistik, lagdata och mer — vilket möjliggö...