MLB Projections MCP Server
MCP-сервер
Этот проект представляет собой сервер MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) для указанного URL-адреса OpenAPI - https://api.apis.guru/v2/specs/sportsdata.io/mlb-v3-projections/1.0/openapi.json , автоматически сгенерированный с помощью конструктора MCP AG2.
Предпосылки
Питон 3.9+
пип и уф
Related MCP server: MLB V3 Scores MCP Server
Установка
Клонируйте репозиторий:
git clone <repository-url> cd mcp-serverУстановка зависимостей: Скрипт .devcontainer/setup.sh управляет установкой зависимостей с помощью
pip install -e ".[dev]". Если вы не используете контейнер dev, вы можете запустить эту команду вручную.pip install -e ".[dev]"В качестве альтернативы вы можете использовать
uv:uv pip install --editable ".[dev]"
Разработка
В этом проекте используется ruff для линтинга и форматирования, mypy для статической проверки типов и pytest для тестирования.
Линтинг и форматирование
Чтобы проверить наличие проблем с линтингом:
ruff checkЧтобы отформатировать код:
ruff formatЭти команды также доступны через скрипт scripts/lint.sh .
Статический анализ
Чтобы запустить статический анализ (mypy, bandit, semgrep):
./scripts/static-analysis.shЭтот скрипт также настроен как pre-commit hook в .pre-commit-config.yaml .
Проведение тестов
Для запуска тестов с покрытием:
./scripts/test.shЭто запустит pytest и сгенерирует отчет о покрытии. Для объединенного отчета и очистки вы можете использовать:
./scripts/test-cov.shПредварительные фиксации Хуков
Этот проект использует pre-commit hooks, определенные в .pre-commit-config.yaml . Чтобы установить hooks:
pre-commit installХуки будут запускаться автоматически перед каждым коммитом.
Запуск сервера
Сервер MCP можно запустить с помощью скрипта mcp_server/main.py . Он поддерживает различные транспортные режимы (например, stdio , sse ).
Для запуска сервера (например, в режиме stdio):
python mcp_server/main.py stdioСервер можно настроить с помощью переменных среды:
CONFIG_PATH: Путь к файлу конфигурации JSON (например, mcp_server/mcp_config.json ).CONFIG: строка JSON, содержащая конфигурацию.SECURITY: переменные среды для параметров безопасности (например, ключи API).
Подробную информацию о том, как они загружаются, см. в блоке if __name__ == "__main__": в mcp_server/main.py.
Файл tests/test_mcp_server.py демонстрирует, как запустить сервер и взаимодействовать с ним программным способом для тестирования.
Строительство и издательское дело
Этот проект использует Hatch для сборки и публикации. Чтобы собрать проект:
hatch buildЧтобы опубликовать проект:
hatch publishЭти команды также доступны через скрипт scripts/publish.sh .
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for generating rough-draft project plans from natural-language prompts.
- UnifAPIOAuthcom.unifapi
Hosted MCP server for live public-data APIs and Skills for AI agents.
Hosted MCP server for Xweather weather data: conditions, forecasts, alerts, and more.
An MCP server that provides congressional transcripts
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityCmaintenanceAn MCP Server implementation that integrates the Balldontlie API, to provide information about players, teams and games for the NBA, NFL and MLB.425 npm26MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP Server that enables interaction with MLB scores and statistics via the SportsData.io MLB V3 Scores API, allowing users to access baseball data through natural language queries.-
- AlicenseBqualityBmaintenancePython MCP server that provides comprehensive access to MLB statistics and baseball data through a FastAPI-based interface. Acts as a bridge between AI applications and MLB data sources, enabling seamless integration of baseball statistics, game information, player data, and more.2458MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server for accessing college basketball statistics through the SportsData.io CBB v3 Stats API, enabling AI agents to retrieve and analyze college basketball data through natural language interactions.-