NFL 取引 MCP

ProSportsTransactions.com から NFL トランザクションデータをスクレイピングするためのモジュラーコマンドラインプログラム (MCP)。

特徴

柔軟なフィルタリングオプションを使用して NFL トランザクションを取得します。
- 選手/コーチ/幹部の異動（トレード、フリーエージェントとの契約、ドラフト指名など）
- 負傷者リストへの登録/登録からの退出
- マイナーリーグへの移籍（NFLヨーロッパ）
- 怪我のため試合を欠場
- 個人的な理由により試合を欠場
- 懲戒処分（停職、罰金など）
- 法的/刑事事件
チーム、選手、日付範囲、取引の種類でフィルタリング
CSV、JSON、またはDataFrame形式でデータを出力します
NFLチームと取引の種類をすべて一覧表示する

インストール

# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd nfl_transactions_mcp

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

カーソルとの使用

この MCP を Cursor で使用するには、次の構成を.cursor/mcp.jsonファイルに追加します。

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

MCPを直接実行する

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

利用可能なツール

1. フェッチトランザクション

指定されたフィルターに基づいて NFL トランザクションを取得します。

パラメータ:

start_date (必須): 開始日（YYYY-MM-DD形式）
end_date (必須): 終了日（YYYY-MM-DD 形式）
transaction_type （オプション、デフォルト："All"）：フィルタリングするトランザクションの種類
team （オプション）: チーム名
player (オプション): プレイヤー名
output_format (オプション、デフォルト: "json"): 出力形式 (csv、json、またはデータフレーム)

例：

{
  "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. チーム一覧

フィルタリング可能なすべての NFL チームを一覧表示します。

例：

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

3. list_transaction_types

フィルタリングに使用できるすべてのトランザクションタイプを一覧表示します。

例：

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

スーパーエージェントとの統合

このMCPは、AIエージェントやスーパーエージェントと容易に統合できるように設計されています。エージェントはJSON-RPCリクエストを送信してこのMCPとやり取りし、ユーザーのクエリに基づいてNFLの取引データを取得できます。

エージェント統合の例:

# 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")