Servidor NBA MCP

O que faz o Servidor “NBA” MCP?

O Servidor NBA MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para aprimorar assistentes de IA, como o Claude da Anthropic, habilitando-os a acessar e recuperar dados e estatísticas atualizadas de jogos de basquete da NBA. Ao se integrar ao nba_api de código aberto, o servidor permite que LLMs busquem placares recentes da NBA, estatísticas de jogadores e análises avançadas que, de outra forma, seriam inacessíveis devido às limitações de conhecimento do modelo. Essa conexão potencializa fluxos de trabalho de desenvolvimento movidos por IA, permitindo consultas dinâmicas em bancos de dados e recuperação de dados ao vivo sobre jogos da NBA, desempenho de jogadores e muito mais, aumentando significativamente a capacidade do assistente de interagir e analisar dados esportivos do mundo real.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt foi especificado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito foi detalhado no repositório.

Lista de Ferramentas

• Buscar placares finais
  Recupera os placares finais de todos os jogos da NBA que ocorreram ontem ou recentemente.

• Buscar estatísticas básicas de jogadores
  Obtém o detalhamento de pontos, rebotes e assistências (P/R/A) de todos os jogadores que participaram de jogos de ontem ou datas anteriores.

• Buscar estatísticas completas de jogadores
  Coleta estatísticas completas dos jogadores, incluindo PTS, REB, AST, STL, BLK, TO, PLUS_MINUS e MIN para jogos disputados ontem ou no passado.

• Buscar os quatro fatores
  Recupera as análises avançadas dos “quatro fatores” para todos os jogos da NBA que aconteceram ontem ou recentemente.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Resumos de jogos da NBA em tempo real
  Desenvolvedores podem habilitar assistentes de IA para responder perguntas sobre os jogos mais recentes da NBA, fornecendo placares e resultados atualizados.

• Análise detalhada do desempenho dos jogadores
  O servidor permite a recuperação de estatísticas por jogador, apoiando casos de uso como geração de relatórios pós-jogo, insights para fantasy ou análise histórica.

• Análises avançadas para jornalismo esportivo
  Ao acessar os quatro fatores e outros indicadores, jornalistas e analistas podem rapidamente obter estatísticas avançadas para artigos ou comentários.

• Dashboards esportivos automatizados
  A integração com ferramentas de dashboard permite atualizações ao vivo sobre jogos da NBA e desempenho de jogadores para fãs ou analistas.

• Aplicações esportivas movidas por IA
  Desenvolvedores podem usar o servidor para alimentar chatbots ou assistentes virtuais capazes de responder perguntas sobre a NBA com dados recentes.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python está instalado e configure um ambiente virtual no diretório do repositório.
2. Execute:

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

3. Adicione a configuração do Servidor NBA MCP ao seu config do Windsurf (se suportado).
4. Insira o servidor NBA MCP no objeto mcpServers com o comando e argumentos adequados.
5. Salve e reinicie o serviço Windsurf.
6. Verifique a configuração executando uma consulta de teste.

Exemplo de JSON:

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

Claude

1. Clone o repositório e configure o ambiente conforme acima.
2. Instale as dependências:

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

3. Edite o arquivo de configuração do Claude para adicionar o Servidor NBA MCP.
4. Adicione o servidor na seção mcpServers.
5. Reinicie o Claude e verifique a conectividade.

Exemplo de JSON:

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

Cursor

1. Clone o repositório e configure o ambiente virtual.
2. Instale os requisitos conforme descrito anteriormente.
3. Edite a configuração do Cursor para incluir o Servidor NBA MCP.
4. Adicione a entrada do servidor e salve as alterações.
5. Reinicie o Cursor e teste a funcionalidade.

Exemplo de JSON:

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

Cline

1. Certifique-se de que o Python e o ambiente virtual estão configurados.
2. Instale o Servidor NBA MCP como acima.
3. Edite o arquivo de configuração do Cline.
4. Adicione os detalhes do servidor NBA MCP sob mcpServers.
5. Reinicie o Cline e execute um teste.

Exemplo de JSON:

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

Protegendo Chaves de API

Não são necessárias chaves de API para o Servidor NBA MCP pois ele utiliza o nba_api de código aberto. Se versões futuras exigirem chaves, você poderá protegê-las usando variáveis de ambiente:

Exemplo de JSON:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "nba-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/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 trocar “nba-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

Com base nas informações disponíveis, o Servidor NBA MCP oferece integração valiosa de dados esportivos em tempo real para LLMs, mas falta documentação sobre modelos de prompt, definições explícitas de recursos e recursos avançados de MCP como roots ou sampling. É uma implementação funcional, porém básica.

Pontuação MCP

Avaliação:
Eu classificaria este servidor MCP como 4 de 10. Ele entrega sua funcionalidade principal (ferramentas de estatísticas da NBA) e configuração básica, mas carece de documentação completa, definição de recursos, modelos de prompt e recursos MCP avançados (roots, sampling). A ausência de uma licença também é uma limitação significativa para uso open source.