NBA MCP Server

Cosa fa l’“NBA” MCP Server?

L’NBA MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per potenziare assistenti AI, come Claude di Anthropic, consentendo loro di accedere e recuperare dati e statistiche aggiornate delle partite di basket NBA. Interfacciandosi con l’open-source nba_api, il server permette ai LLM di ottenere i risultati delle partite NBA più recenti, le statistiche dei giocatori e gli analytics avanzati che sarebbero altrimenti inaccessibili a causa delle limitazioni di conoscenza del modello. Questo collegamento consente flussi di lavoro AI-driven, permettendo query dinamiche al database e recupero live di dati su partite NBA, performance dei giocatori e molto altro, ampliando notevolmente la capacità dell’assistente di interagire con e analizzare dati sportivi reali.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è stato specificato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è stata indicata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• Recupera punteggi finali
  Recupera i punteggi finali di tutte le partite NBA disputate ieri o recentemente.

• Recupera statistiche base dei giocatori
  Ottiene punti, rimbalzi e assist (P/R/A) per tutti i giocatori che hanno partecipato alle partite di ieri o date precedenti.

• Recupera statistiche complete dei giocatori
  Raccoglie statistiche dettagliate dei giocatori tra cui PTS, REB, AST, STL, BLK, TO, PLUS_MINUS e MIN per le partite giocate ieri o in passato.

• Recupera four factors
  Recupera le analytics avanzate “four factors” per tutte le partite NBA giocate ieri o recentemente.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Riepiloghi partite NBA in tempo reale
  Gli sviluppatori possono abilitare assistenti AI a rispondere a domande sulle ultime partite NBA, fornendo risultati e punteggi aggiornati.

• Analisi dettagliata delle prestazioni dei giocatori
  Il server consente il recupero di statistiche per giocatore, supportando casi d’uso come report post-partita, approfondimenti per fantasy basket o analisi storiche.

• Analytics avanzate per giornalismo sportivo
  Accedendo ai four factors e ad altre metriche, giornalisti e analisti possono rapidamente ottenere statistiche avanzate per articoli o commenti.

• Dashboard sportive automatizzate
  L’integrazione con strumenti dashboard consente aggiornamenti live su partite NBA e prestazioni dei giocatori per fan o analisti.

• Applicazioni sportive AI-driven
  Gli sviluppatori possono usare il server per alimentare chatbot o assistenti virtuali in grado di rispondere a domande sulla NBA con dati aggiornati.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python sia installato e configura un ambiente virtuale nella directory del repository.
2. Esegui:

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

3. Aggiungi la configurazione NBA MCP Server al tuo file di configurazione Windsurf (se supportato).
4. Inserisci il server NBA MCP nell’oggetto mcpServers con il comando e gli argomenti appropriati.
5. Salva e riavvia il servizio Windsurf.
6. Verifica la configurazione eseguendo una query di test.

Esempio JSON:

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

Claude

1. Clona il repository e configura l’ambiente come sopra.
2. Installa le dipendenze:

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

3. Modifica il file di configurazione di Claude per aggiungere l’NBA MCP Server.
4. Aggiungi il server nella sezione mcpServers.
5. Riavvia Claude e verifica la connettività.

Esempio JSON:

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

Cursor

1. Clona il repository e configura l’ambiente virtuale.
2. Installa i requisiti come descritto in precedenza.
3. Modifica la configurazione di Cursor per includere l’NBA MCP Server.
4. Aggiungi la voce del server e salva le modifiche.
5. Riavvia Cursor e verifica la funzionalità.

Esempio JSON:

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

Cline

1. Assicurati che Python e l’ambiente virtuale siano configurati.
2. Installa NBA MCP Server come sopra.
3. Modifica il file di configurazione di Cline.
4. Aggiungi i dettagli del server NBA MCP nella sezione mcpServers.
5. Riavvia Cline ed esegui un test.

Esempio JSON:

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

Gestione delle API Key

Non sono richieste API key per l’NBA MCP Server poiché utilizza la libreria open-source nba_api. Se future versioni dovessero richiederle, puoi gestirle tramite variabili d’ambiente:

Esempio JSON:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “nba-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Riepilogo

In base alle informazioni disponibili, l’NBA MCP Server offre una preziosa integrazione di dati sportivi in tempo reale per i LLM, ma manca documentazione su template di prompt, definizioni esplicite di risorse e funzionalità MCP avanzate come roots o sampling. È una implementazione funzionale ma di base.

Punteggio MCP

Valutazione:
Darei a questo server MCP un 4 su 10. Fornisce la funzionalità principale (strumenti per dati NBA) e setup base ma manca di documentazione esaustiva, definizione risorse, template di prompt e funzionalità avanzate MCP (roots, sampling). L’assenza di una licenza è inoltre una limitazione significativa per l’open source.