MCP-Soccerdata MCP-server

Vad gör “MCP-Soccerdata” MCP-servern?

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.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar är explicit dokumenterade i repot eller README.

Lista över resurser

• Live matchlistor
  Tillhandahåller en global lista över alla pågående fotbollsmatcher, inklusive lagnamn, avsparkstider, arenadetaljer och aktuella resultat.
• Matchdetaljer
  Levererar information om matchstatus (schemalagd, pågår, avslutad), målstatistik och slutresultat.
• Viktiga matchhändelser
  Ger strukturerad data om mål, byten, gula/röda kort och straffar för varje match.
• Laguppställningar
  Visar startelva, bänkspelare, skadestatus och lagformationer.

Lista över verktyg

Ingen explicit verktygslista eller information om server.py finns tillgänglig i repot eller dokumentationen.

Användningsområden för denna MCP-server

• Liveövervakning av fotbollsmatcher
  Utvecklare eller AI-agenter kan hämta uppdaterad information om pågående matcher världen över.
• Automatiserad sportrapportering
  Generera automatiskt matchsammanfattningar, händelsebeskrivningar och analys av laguppställningar för medier eller fansajter.
• Fan-engagemangsbotar
  Driv chattbotar som svarar på frågor om livescore, kommande matcher eller spelarstatistik.
• Spelanalyssystem
  Integrera realtidsodds och matchdata i system för rekommendationer eller analyser inom betting.
• Liga- och turneringsuppföljning
  Bygg dashboards för att följa tabeller, matchresultat och statistik över ligor och turneringar.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Se till att du har Node.js och Windsurf installerat.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.json).
3. Lägg till MCP-Soccerdata MCP-servern i avsnittet mcpServers med följande JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs och är tillgänglig.

Claude

1. Installera Claude Desktop och se till att den är uppdaterad.
2. Öppna Claude-konfigurationsfilen (platsen varierar beroende på OS).
3. Lägg till MCP-Soccerdata-servern i avsnittet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara ändringarna och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta att anslutningen lyckats i Claude-gränssnittet.

Cursor

1. Installera Cursor IDE och se till att Node.js finns tillgängligt.
2. Öppna eller skapa en .cursorconfig-fil i din arbetsyta.
3. Klistra in serverkonfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och ladda om Cursor.
5. Kontrollera att MCP-servern visas i panelen för tillägg i Cursor.

Cline

1. Installera Cline terminalklient.
2. Öppna din .cline.json-konfigurationsfil.
3. Lägg till konfigurationen:

   {
     "mcpServers": {
       "soccerdata": {
         "command": "npx",
         "args": ["@yeonupark/mcp-soccer-data@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cline.
5. Använd kommandot cline mcp list för att verifiera anslutningen.

Skydda API-nycklar

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}"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i dina 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 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.

Översikt

Vår åsikt

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.

MCP-poäng

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.