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cfbd-mcp-server

by lenwood
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Python
Remote

カレッジフットボールデータMCPサーバー

Claude Desktop内のCollege Football Data APIから取得した大学フットボールの統計情報へのアクセスを提供する MCP サーバー実装。

Pythonバージョン CFBD API バージョン MITライセンス 鍛冶屋のバッジ

概要

このモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーにより、AI アシスタントとアプリケーションは次のことが可能になります。

  • 包括的な大学フットボールの統計とデータを照会する

  • 試合結果、チーム記録、選手統計にアクセス

  • 実況データを分析し、要約を作成する

  • ランキングと勝利確率の指標を表示する

  • チームのパフォーマンスを比較し、洞察を生み出す

ユーザーは自然言語を使用してクエリを実行できます。

Related MCP server: Strava MCP

サンプル出力

Q. 2014 年シーズンの FCS ゲームで最も大きな番狂わせは何でしたか?

A. 2014 年の FCS 最大の番狂わせを見つけるお手伝いをさせてください。FCS チーム間の試合で、チームの力に大きな差があり、予想外の結果になった試合に焦点を当てて、試合データを調べます。

データによれば、2014年のFCSでは注目すべき番狂わせがいくつかありましたが、その中でも特に目立ったのは、2014年9月6日にイースタンワシントンがワシントンを52対59で破ったことです。これは特に以下の理由で注目に値しました。

  1. ワシントンはPac-12カンファレンスのFBSチームだった。

  2. この試合はワシントンのホームスタジアム（ハスキースタジアム）で行われた。

  3. 試合後の統計によると、イースタンワシントンの勝利確率はわずか1.4％だった。

  4. イースタンワシントンが獲得した59得点は、FCSチームがPac-12の相手に対して獲得した最高得点だった。

  5. ワシントンは試合開始前から複数の得点で優勢だった。

そのシーズンの他の注目すべき FCS の番狂わせには次のようなものがある:

  • ノースダコタ州立大学がアイオワ州立大学を34対14で破る

  • ベチューン・クックマンがFIUを14-12で破る

  • ノーザンアイオワがアイオワを破る寸前（31-23で敗北）

しかし、以下の点を考慮すると、イースタン・ワシントンがワシントンに勝利したことは、2014年のFCSシーズン最大の番狂わせだったと言えるだろう。

  • 部門の違い（FCS vs FBS）

  • FBS対戦相手の実力（パワー5カンファレンス）

  • 劣勢のチームの得点差と攻撃力

  • パワー5チームに対するFCSの最高得点の勝利の一つとしての歴史的意義

  • 過酷な環境下での道路上で起こったという事実

前提条件

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の College Football Data Server を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install cfbd --client claude

  1. このリポジトリをクローンします:

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

  1. 仮想環境を作成してアクティブ化します。

uv venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate

  1. 依存関係をインストールします:

uv pip install -e .

  1. プロジェクト ルートに.envファイルを作成し、API キーを追加します。

CFB_API_KEY=your_api_key_here

手動インストール

  1. このリポジトリをクローンします:

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

  1. 仮想環境を作成してアクティブ化します。

uv venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate

  1. 依存関係をインストールします:

uv pip install -e .

  1. プロジェクト ルートに.envファイルを作成し、API キーを追加します。

CFB_API_KEY=your_api_key_here

使用法

サーバーの実行

サーバーを起動します。

uv run cfbd-mcp-server

Claude Desktopとの接続

  1. Claude Desktop の構成を次の場所で開きます:

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  2. サーバー構成を追加します。

{ "mcpServers": { "cfbd-mcp-server": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/full/path/to/cfbd-mcp-server", "run", "cfbd-mcp-server" ], "env": { "CFB_API_KEY": "xxx", "PATH": "/full/path/to/python" } } } }

  1. Claude Desktopを閉じて再起動します

再起動すると、テキストボックスの右下に小さなハンマーアイコンが表示されます。アイコンにマウスを合わせると、利用可能なMCPツールの数が表示されます。

インストール成功のスクリーンショット

インストール後の更新

  1. 更新されたファイルをダウンロードする

cd cfbd-mcp-server git pull

  1. 既存のパッケージをアンインストールします。

uv pip uninstall cfbd-mcp-server

  1. 既存のビルド成果物とメタデータを削除する

Windowsの場合:

rmdir /s /q build dist del /s /q *.egg-info

macOSの場合:

rm -rf build dist *.egg-info

  1. 修正されたパッケージとその依存関係をインストールする

uv pip install -e . uv sync --dev --all-extras
uv run cfbd-mcp-server

  1. Claude Desktopを閉じて再起動します

特徴

リソース

すべてのエンドポイントのスキーマドキュメントにアクセスします。

  • schema://games - ゲーム情報とスコア

  • schema://records - チームのシーズン記録

  • schema://games/teams - 詳細なチームゲームデータ

  • schema://plays - 実況情報

  • schema://drives - ドライブの概要と結果

  • schema://play/stats - 個々のプレイ統計

  • schema://rankings - 投票全体のチームランキング

  • schema://metrics/wp/pregame - 試合前の勝利確率

  • schema://game/box/advanced - 高度なボックススコア統計

ツール

エンドポイントを直接クエリします。

  • get-games - ゲームデータを取得する

  • get-records - チーム記録を取得する

  • get-games-teams - チームのゲーム統計にアクセスする

  • get-plays - 実況データを照会する

  • get-drives - ドライブ情報を分析する

  • get-play-stats - プレイ統計を表示する

  • get-rankings - チームのランキングを確認する

  • get-pregame-win-probability - 勝利確率を確認する

  • get-advanced-box-score - 詳細な試合統計と分析にアクセス

プロンプト

事前に構築された分析テンプレート:

  • analyze-game - 特定のゲームの詳細な分析を取得する

  • analyze-team - 包括的な単一チーム分析

  • analyze-trends - シーズン全体のトレンドを分析する

  • compare-teams - 2つのチームのパフォーマンスを比較する

  • analyze-rivalry - 過去のライバル関係の対戦を分析する

APIの制限

College Football Data API は無料で使用できますが、レート制限があります。

  • 無料枠: 1 分あたりのリクエスト数が制限されています

  • CFBD Patreon加入者はより高いレート制限を受ける

  • 制限を回避するために効率的なクエリパターンを使用する

  • レート制限エラーを適切に処理する

発達

プロジェクト構造

cfbd-mcp-server/ ├── README.md ├── pyproject.toml └── src/ └── cfbd_mcp_server/ ├── .env ├── __init__.py ├── cfbd_schema.py ├── schema_helpers.py └── server.py

開発の準備

  1. リポジトリをクローンする

  2. 開発依存関係をインストールします。

uv pip install -e ".[dev]"

  1. テストを実行します:

pytest

貢献

  1. リポジトリをフォークする

  2. 機能ブランチを作成する

  3. 変更をコミットする

  4. フォークにプッシュする

  5. プルリクエストを送信する

トラブルシューティング

よくある問題

  1. APIキーエラー

    • .envファイルとclaude_desktop_config.jsonファイルの両方で API キーが正しく設定されていることを確認します。

    • collegefootballdata.com でキーが有効かどうかを確認してください。

  2. レート制限

    • 可能な場合はリクエストを間隔をあける

    • より高い制限のためにPatreonサブスクリプションを検討してください

    • 頻繁にアクセスされるデータのキャッシュを実装する

  3. 接続の問題

    • インターネット接続を確認する

    • collegefootballdata.com で API ステータスを確認してください

    • コード内で適切なエラー処理を確実に行う

ヘルプの取得

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

謝辞

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/lenwood/cfbd-mcp-server'

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