NFL 거래 MCP

ProSportsTransactions.com에서 NFL 거래 데이터를 스크래핑하기 위한 모듈식 명령줄 프로그램(MCP)입니다.

특징

유연한 필터링 옵션으로 NFL 거래 내역을 가져옵니다.
- 선수/코치/임원의 이동(트레이드, FA 영입, 드래프트 픽 등)
- 부상자 명단으로의 이동/부상자 명단에서의 이동
- 마이너 리그(NFL 유럽)로의 이동 및 마이너 리그에서의 이동
- 부상으로 인해 경기에 출전하지 못함
- 개인적인 사유로 경기에 나가지 못함
- 징계 조치(정지, 벌금 등)
- 법률/형사 사건
팀, 선수, 날짜 범위 및 거래 유형별로 필터링
CSV, JSON 또는 DataFrame 형식으로 데이터 출력
모든 NFL 팀과 거래 유형을 나열하세요

Related MCP server: NHL MCP Server

설치

지엑스피1

커서를 사용한 사용

이 MCP를 Cursor와 함께 사용하려면 .cursor/mcp.json 파일에 다음 구성을 추가하세요.

{ "mcpServers": { "nfl-transactions": { "command": "python server.py", "env": {} } } }

MCP 직접 실행

# Run the MCP server via Cursor cursor run-mcp nfl-transactions

사용 가능한 도구

1. 페치_트랜잭션

지정된 필터에 따라 NFL 거래를 가져옵니다.

매개변수:

start_date (필수): YYYY-MM-DD 형식의 시작 날짜
end_date (필수): YYYY-MM-DD 형식의 종료 날짜
transaction_type (선택 사항, 기본값: "모두"): 필터링할 거래 유형
team (선택사항): 팀 이름
player (선택 사항): 플레이어 이름
output_format (선택 사항, 기본값: "json"): 출력 형식(csv, json 또는 데이터 프레임)

예:

{ "jsonrpc": "2.0", "method": "fetch_transactions", "params": { "start_date": "2023-01-01", "end_date": "2023-12-31", "transaction_type": "Injury", "team": "Patriots" }, "id": 1 }

2. 팀 목록

필터링 가능한 모든 NFL 팀을 나열합니다.

예:

{ "jsonrpc": "2.0", "method": "list_teams", "id": 2 }

3. 거래 유형 목록

필터링 가능한 모든 거래 유형을 나열합니다.

예:

{ "jsonrpc": "2.0", "method": "list_transaction_types", "id": 3 }

Super Agents와의 통합

이 MCP는 AI 에이전트 또는 슈퍼 에이전트와 쉽게 통합되도록 설계되었습니다. 에이전트는 JSON-RPC 요청을 통해 이 MCP와 상호 작용하고 사용자 쿼리를 기반으로 NFL 거래 데이터를 검색할 수 있습니다.

에이전트 통합 예시:

# Example of an agent calling the MCP import json import subprocess def call_mcp(method, params=None): request = { "jsonrpc": "2.0", "method": method, "params": params or {}, "id": 1 } # Call the MCP via cursor cmd = ["cursor", "run-mcp", "nfl-transactions"] proc = subprocess.Popen(cmd, stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, text=True) # Send the request and get the response response, _ = proc.communicate(json.dumps(request)) return json.loads(response) # Example: Get Patriots injury transactions from 2023 result = call_mcp("fetch_transactions", { "start_date": "2023-01-01", "end_date": "2023-12-31", "transaction_type": "Injury", "team": "Patriots" }) print(f"Found {len(result['data'])} transactions")