Model Context Protocol (MCP)、OpenAI、Python、Streamlit で構築された AI 搭載のクリケット分析エージェントです。
このプロジェクトでは、AI 搭載のインターフェースを通じて、クリケットの統計情報を調べたり、選手、チーム、試合、選手比較に関する自然言語の質問をしたりできます。
🏏 クリケット選手の統計情報
📊 選手のパフォーマンス分析
⚔️ 2 人のクリケット選手の比較
🏆 チームの統計と分析
📅 試合結果と最近の試合
📰 クリケットニュースの検索
🤖 OpenAI 搭載のクリケットアナリスト
🔌 クリケットツールを公開する MCP サーバー
🎨 インタラクティブな Streamlit Web インターフェース
🔐 環境変数による API キー設定
Related MCP server: cricket-mcp
┌─────────────────────┐
│ Streamlit UI │
│ streamlit_app.py │
└──────────┬──────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ OpenAI Agent │
│ agent_openai.py │
└──────────┬──────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ MCP Server │
│ server.py │
└──────────┬──────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ Data Provider │
│ data_provider.py │
└─────────────────────┘cricket-analytics-mcp/
│
├── agent_openai.py # OpenAI-powered cricket agent
├── data_provider.py # Cricket data and statistics provider
├── server.py # MCP server and cricket tools
├── streamlit_app.py # Streamlit frontend
│
├── screenshots/ # Application screenshots
│ ├── player-stats.png
│ ├── player-comparison.png
│ └── dashboard.png
│
├── .env # API keys and configuration (not committed)
├── .gitignore # Git ignored files
├── requirements.txt # Python dependencies
└── README.md # Project documentationPython
OpenAI API
Model Context Protocol (MCP)
Streamlit
python-dotenv
クリケット統計/データソース
MCP サーバーは、クリケットに特化した以下のようなツールを公開できます。
get_player_stats()
get_team_stats()
get_match_results()
get_player_comparison()
get_recent_matches()
search_cricket_news()これらのツールにより、AI エージェントは構造化されたクリケット情報を取得し、それをユーザーの質問への回答に使用できます。
Show me Virat Kohli's ODI statistics.
Compare Virat Kohli and Rohit Sharma in ODI cricket.
Show me the recent matches of India.
Give me the Test statistics of Virat Kohli.
Compare the performance of two cricket players.
Show recent cricket news.git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/cricket-analytics-mcp.git
cd cricket-analytics-mcpWindows:
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activatepip install -r requirements.txtプロジェクトのルートに .env ファイルを作成してください。
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
OPENAI_MODEL=gpt-5.6
CRICAPI_KEY= xxxxxxx.env ファイルを GitHub にコミットしないでください。
streamlit run streamlit_app.pyその後、ターミナルに表示されるローカルの Streamlit URL を開いてください。
プロジェクトが MCP サーバーを個別に実行するように構成されている場合:
python server.pyクライアント/エージェントのセットアップで使用される MCP 構成に従ってください。
User Question
↓
Streamlit Interface
↓
OpenAI Agent
↓
MCP Tool Selection
↓
MCP Server
↓
Cricket Data Provider
↓
Structured Cricket Data
↓
OpenAI Analysis
↓
Streamlit Response変数 説明
OPENAI_API_KEY OpenAI API キー
OPENAI_MODEL エージェントが使用する OpenAI モデル
CRICAPI_KEY Cric API キー
例:
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
OPENAI_MODEL=gpt-5.6
CRICAPI_KEY= xxxxxxxアプリケーションのスクリーンショットを screenshots/ ディレクトリに追加してください。
推奨スクリーンショット:
選手の統計情報
選手の比較
クリケット分析ダッシュボード
その後、この README 内でそれらを参照してください:
ライブクリケットスコア
ライブ試合解説
選手ランキング
高度な選手比較チャート
チームパフォーマンス分析
過去の試合分析
クリケットニュースの集約
さらなる MCP ツール
ダッシュボードの可視化の改善
Streamlit Community Cloud へのデプロイ
このプロジェクトは以下の用途に使用できます:
クリケット統計の探索
選手のパフォーマンス分析
AI 搭載のクリケットリサーチ
クリケットデータの可視化
MCP の学習と実験
エージェンティック AI ポートフォリオの開発
Manas Ranjan Meher
This server cannot be deployed
Cricket MCP — wraps CricAPI (api.cricapi.com) for live cricket data.
Query your warehouse or a CSV with Claude/ChatGPT over MCP, governed by table-level ACL + audit.
Connect your ads, shop, analytics, social, CRM and finance platforms once, then let Claude, ChatGPT, Cursor or any MCP client read, join and explain your numbers. Public statistics from the World Bank, IMF, Eurostat, OECD, WHO and SEC filings come as context, searchable and chartable from the same tools. Read-only by design, every number carries its source.
Analytics for MCP servers. Query your tool calls, first-call success, retries and schema cost.
