MCP-Soccerdata MCP 服务器

“MCP-Soccerdata” MCP 服务器的作用？

MCP-Soccerdata 是一个开源的模型上下文协议（MCP）服务器，可连接到 SoccerDataAPI，通过自然语言交互提供最新的足球比赛信息。它为如 Claude Desktop 等支持 MCP 的客户端而设计，用户和 AI 助理可借助大语言模型（LLM）获取结构化、实时的足球数据。服务器提供关于正在进行的比赛的实时洞察、比赛列表、球队阵容、关键比赛事件、投注赔率和联赛元数据。这种集成让 AI 工作流能够查询足球数据，助力更丰富的开发、研究和粉丝互动体验。

提示模板列表

文档或代码库中未明确说明任何提示模板。

资源列表

• 实时比赛列表
  提供全球正在进行的所有足球比赛列表，包括球队名称、开球时间、球场信息和当前比分。
• 比赛详情
  提供比赛状态（预定、进行中、已结束）、进球分布和最终结果等信息。
• 关键比赛事件
  提供关于进球、换人、黄/红牌和点球等每场比赛的结构化数据。
• 球队阵容
  提供首发11人、替补、伤情和球队阵型等详细信息。

工具列表

文档或代码库中未提供明确的工具列表或 server.py 文件详情。

该 MCP 服务器的应用场景

• 实时足球比赛监控
  开发者或 AI 代理可获取全球正在进行的比赛的最新数据。
• 自动化体育报道
  自动为媒体或粉丝网站生成比赛摘要、事件分解和阵容分析。
• 粉丝互动机器人
  支持问答机器人，解答实时比分、即将进行的比赛或球员数据等问题。
• 投注分析应用
  将实时赔率与比赛数据集成到投注推荐或分析工具中。
• 联赛与锦标赛追踪
  搭建看板，追踪各联赛、锦标赛的排名、结果与统计数据。

如何搭建

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 和 Windsurf。
2. 找到您的 Windsurf 配置文件（如 windsurf.json）。
3. 在 mcpServers 部分添加 MCP-Soccerdata 服务器，示例 JSON 如下：

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

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证服务器是否正常运行且可访问。

Claude

1. 安装 Claude Desktop 并确保其为最新版本。
2. 打开 Claude 的配置文件（位置依操作系统而异）。
3. 在 mcpServers 部分添加 MCP-Soccerdata 服务器：

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

4. 保存更改并重启 Claude Desktop。
5. 在 Claude 界面确认已成功连接。

Cursor

1. 安装 Cursor IDE，并确保已安装 Node.js。
2. 在工作区打开或创建 .cursorconfig 文件。
3. 插入服务器配置：

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

4. 保存并重载 Cursor。
5. 在 Cursor 扩展面板中检查 MCP 服务器是否出现。

Cline

1. 安装 Cline 终端客户端。
2. 打开 .cline.json 配置文件。
3. 添加如下配置：

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

4. 保存并重启 Cline。
5. 使用 cline mcp list 命令验证连接情况。

API Key 安全管理

将敏感 API key 存储为环境变量，并通过配置中的 env 字段传递。示例：

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

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成进 FlowHunt 工作流，请首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

{
  "MCP-Soccerdata": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 代理即可将此 MCP 作为工具，访问其全部功能。请记得将 “MCP-Soccerdata” 替换为您的 MCP 服务器实际名称，并相应地修改 URL。

总览

我们的看法

MCP-Soccerdata 提供了专注实时足球数据的服务器，并配有完善的资源和搭建说明。但缺少提示模板和工具定义，限制了其即插即用性，以及开发者在高级 MCP 工作流中的应用灵活度。

MCP 评分

根据以上表格，我会给该 MCP 服务器打 5/10 分：它为足球数据提供了扎实的核心功能和文档，但缺乏如提示模板、工具列表、采样/根支持等更丰富的 MCP 特性，限制了其在高级集成场景下的能力。