Servidor CFBD MCP

O que faz o Servidor “CFBD” MCP?

O Servidor CFBD MCP (Model Context Protocol) é uma ferramenta que conecta assistentes de IA e aplicativos à College Football Data API, permitindo acesso avançado a estatísticas e análises do futebol americano universitário. Ao atuar como uma ponte entre modelos de IA e essa rica fonte de dados, o CFBD MCP capacita os usuários a consultar resultados de jogos, registros de times, estatísticas de jogadores, dados jogada a jogada, rankings, probabilidades de vitória e mais. Essa capacidade aprimora fluxos de desenvolvimento para análise esportiva, geração de conteúdo e pesquisa ao permitir que agentes de IA recuperem e analisem dados em tempo real e históricos do futebol universitário de forma programática ou via linguagem natural. O servidor é projetado para integração perfeita com plataformas como o Claude Desktop, possibilitando insights e automação orientados por IA em torno dos dados do futebol universitário.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt específico está listado na documentação disponível ou no código. Caso o servidor exponha modelos de prompt ou fluxos de trabalho padronizados, eles não estão documentados no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito é descrito na documentação ou no código. O servidor fornece acesso a estatísticas do futebol universitário pela API do CFBD, mas primitivas individuais de recurso MCP não são detalhadas.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas é fornecida na documentação disponível ou na estrutura de código visível. O repositório afirma que o servidor permite “consultas à API do CFBD”, o que provavelmente corresponde a ferramentas para recuperar estatísticas, dados de jogos, estatísticas de jogadores, etc., mas estas não são enumeradas.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Análise de Futebol Universitário
  Desenvolvedores e analistas podem usar o servidor MCP para consultar estatísticas abrangentes, analisar desempenho de times e jogadores e executar consultas personalizadas para pesquisa ou criação de conteúdo.
• Resultados de Jogos e Detecção de Zebras
  Gere insights ou relatórios sobre zebras históricas, rankings ou resultados de partidas aproveitando dados detalhados jogada a jogada e de probabilidades de vitória.
• Geração de Conteúdo Esportivo com IA
  Integre o servidor em ferramentas de escrita com IA para gerar automaticamente resumos, prévias ou recaps usando dados ao vivo ou históricos.
• Comparação de Times e Jogadores
  Permita que modelos de IA comparem times ou jogadores ao longo de temporadas, usando métricas e estatísticas avançadas para scouting ou engajamento de fãs.
• Integração com Assistentes de IA
  Aprimore IA conversacional (ex: Claude Desktop) para responder perguntas em linguagem natural sobre futebol universitário, incluindo calendários, registros e estatísticas avançadas.

Como configurá-lo

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python 3.11+ e o gerenciador de pacotes UV estejam instalados.
2. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/lenwood/cfbd-mcp-server
   cd cfbd-mcp-server
   

3. Configure um ambiente virtual e instale as dependências:

   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e .
   

4. Crie um arquivo .env com sua chave de API:

   CFB_API_KEY=sua_chave_api_aqui
   

5. Configure o Windsurf para incluir o Servidor CFBD MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
         }
       }
     }
   }
   

6. Salve e reinicie o Windsurf. Verifique executando uma consulta de exemplo.

Claude

1. Instale conforme acima, garantindo Python 3.11+ e UV.
2. Adicione o servidor à configuração do Claude Desktop (ex: via claude_desktop_config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
         }
       }
     }
   }
   

3. Reinicie o Claude Desktop e verifique a conexão.

Cursor

1. Clone o repositório e configure conforme acima.
2. Na configuração MCP do Cursor, adicione:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salve e reinicie o Cursor. Teste com uma consulta.

Cline

1. Siga os passos de instalação do Python, UV e dependências.
2. Nas configurações do Cline, adicione o Servidor CFBD MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "cfbd": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "cfbd_mcp_server"],
         "env": {
           "CFB_API_KEY": "sua_chave_api_aqui"
         }
       }
     }
   }
   

3. Reinicie o Cline e verifique a conectividade.

Nota sobre segurança das chaves de API:
Sempre armazene sua chave de API em variáveis de ambiente, não diretamente no código ou em arquivos versionados. Na configuração do seu servidor MCP, utilize o campo env como mostrado acima para injetar sua chave com segurança.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP neste formato JSON:

{
  "cfbd": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “cfbd” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

Este servidor MCP é claramente útil para automação e análise de dados do futebol universitário, e está bem documentado quanto à configuração e integração. No entanto, carece de documentação sobre modelos de prompt reutilizáveis, primitivas explícitas de recurso MCP e manifesto de ferramentas, que são importantes para compatibilidade completa com o ecossistema MCP e experiência do desenvolvedor. Para quem foca em dados esportivos, é uma ótima opção, mas as melhores práticas MCP mais amplas poderiam ser melhor abordadas.

Pontuação MCP

No geral, eu avaliaria este servidor MCP como 5/10: ele cumpre seu propósito e é open source, mas carece de documentação MCP fundamental e recursos como definições explícitas de prompt, recurso e ferramenta. Para análise esportiva é muito bom, mas para desenvolvimento MCP geral, são necessários mais detalhes.