Sleeper Draft Assistant MCP

Прототип только для чтения, который предоставляет ChatGPT свежий снимок драфта Sleeper с учётом лиги, пока идёт таймер выбора.

Сервер предоставляет один сфокусированный инструмент MCP Streamable HTTP — get_live_draft_context. Каждый вызов обновляет драфт, пики, обменянные пики, лигу, ростера и пользователей лиги. Он возвращает:

• выбранных игроков менеджера, количество позиций, заполненные/открытые слоты стартового состава и место на скамейке;

• текущий выбор, менеджера, чей ход, и пики до следующего выбора пользователя;

• настройки лиги по очкам, ростера и драфта;

• полную историю драфта и компактные сводки по позициям для каждого другого ростера;

• текущих незадрафтованных игроков по позициям ростера.

Метаданные игроков Sleeper кэшируются на 24 часа, поскольку /players/nfl — это большой, медленно меняющийся каталог. Доступность по-прежнему рассчитывается на основе свежеполученных пиков при каждом вызове. Возвращаемый sleeper_search_rank — это метаданные для поиска, а не совет по драфту, и его следует сочетать с отдельным источником рейтингов или исследований.

Запуск локально

Требования: Node.js 22 или новее.

npm install
cp .env.example .env
npm run dev

При желании установите SLEEPER_USER_ID в имя пользователя Sleeper или ID пользователя. Если он не задан, вызов MCP должен предоставить user.

Конечные точки:

• POST /mcp — без состояния Streamable HTTP MCP

• GET /health — здоровье процесса

• GET / — метаданные сервиса

Проверка прототипа

npm test
npm run test:integration
npm run typecheck
npm run build
npx @modelcontextprotocol/inspector@latest

Направьте MCP Inspector на http://localhost:3000/mcp, перечислите инструменты и вызовите get_live_draft_context с реальными draft_id и user.

Включённый Dockerfile собирает production-образ для любого контейнерного хоста, поддерживающего HTTPS:

docker build -t sleeper-mcp .
docker run --rm -p 3000:3000 -e SLEEPER_USER_ID=your-user sleeper-mcp

Для ChatGPT предоставьте конечную точку через публичный HTTPS или поддерживаемый безопасный туннель. Затем включите режим разработчика в Settings → Security and login, добавьте MCP-сервер из ChatGPT Plugins и введите HTTPS-URL, включая /mcp. Начните новый чат, добавьте подключение из меню инструментов и задайте вопрос о драфте из мобильного приложения.

Сохраняйте привязку к localhost по умолчанию при использовании безопасного туннеля. Если вы намеренно открываете сервер, установите HOST=0.0.0.0, настройте MCP_BEARER_TOKEN, если клиент может отправлять bearer-учётные данные, и разместите TLS на границе хостинга. Запросы из браузера отклоняются, если их точные источники не указаны в MCP_ALLOWED_ORIGINS; серверные MCP-запросы обычно не содержат Origin.

Границы прототипа

• Только чтение: нет пути кода, который делает выбор Sleeper или изменяет лигу.

• Нет движка рейтингов: внешние рейтинги, прогнозы, исследования травм и новости остаются отдельными.

• Змейка/линейные драфты: математика текущих и будущих пиков поддерживает эти форматы, включая обменянные пики. Порядок номинаций на аукционе сообщается как неподдерживаемый.

• Публичные данные Sleeper: необязательный bearer-токен защищает конечную точку, но это не авторизация для каждого пользователя. Используйте безопасный туннель для личного подтверждения и добавьте OAuth перед использованием этого как общего сервиса.

• Доступность зависит от каталога игроков Sleeper. Игроки без конечного положительного search_rank исключаются из компактных списков кандидатов, но остаются видимыми в истории драфта при выборе.

Переменные окружения

Источники

• Документация API Sleeper описывает его неаутентифицированные конечные точки только для чтения и лимиты использования.

• Руководство по MCP-серверу OpenAI охватывает схемы инструментов, аннотации, результаты и TypeScript SDK.

• Руководство по подключению OpenAI охватывает публичный HTTPS или безопасные туннели, MCP Inspector, режим разработчика и добавление конечной точки /mcp в ChatGPT.