mcp-nba

NBA MCP — datos de jugadores, equipos y partidos a través de la API BallDontLie

Forma parte de Pipeworx — una pasarela MCP que conecta agentes de IA con 1476+ fuentes de datos en directo.

Herramientas

Related MCP server: NBA MCP Server

Inicio rápido

Añádelo a tu cliente MCP (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, etc.):

{
  "mcpServers": {
    "nba": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/nba/mcp"
    }
  }
}

Qué ofrece realmente este endpoint

tools/list en https://gateway.pipeworx.io/nba/mcp devuelve las herramientas de la tabla anterior más las meta-herramientas compartidas de Pipeworx — ask_pipeworx, discover_tools, search_within, remember/recall y el resto del conjunto de toda la pasarela.

Por lo tanto, el número de herramientas que ves es mayor que el de esta tabla: un endpoint de un solo pack lista actualmente unas 30 herramientas compartidas junto con las propias del pack. La respuesta initialize de la conexión especifica su alcance exacto y es la respuesta autoritativa para un día concreto.

Esto es deliberado, no una multiplexación accidental. Las meta-herramientas son lo que permite a una conexión acotada responder a una pregunta que este pack no cubre — a través de ask_pipeworx, que enruta por todo el catálogo — sin que tengas que añadir un segundo servidor MCP. Actualmente no hay forma de montar un endpoint de pack sin ellas; si los esquemas adicionales te cuestan más contexto del que vale el enrutamiento, conéctate una sola vez a la pasarela completa en lugar de a varios endpoints de pack.

O conéctate a la pasarela completa de Pipeworx para que las herramientas de todos los packs aparezcan listadas directamente, en lugar de solo las de este:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

Ambas URL llegan a la misma pasarela y a las mismas 1476+ fuentes de datos. La única diferencia es de qué pack se listan las herramientas directamente; ask_pipeworx llega a todas desde cualquiera de las dos.

Uso con ask_pipeworx

En lugar de llamar a las herramientas directamente, puedes hacer preguntas en lenguaje natural — esto funciona tanto en el endpoint de pack anterior como en la pasarela completa:

ask_pipeworx({ question: "your question about Nba data" })

La pasarela elige la herramienta adecuada y rellena los argumentos automáticamente.

Más

• Documentación y guías

• pipeworx.io

Licencia

MIT