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MCP Server · 搜索检索

Cfbd MCP Server

An MCP server enabling CFBD API queries within Claude Desktop.

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0@smithery/cli
数据分析PythonClaude DesktopClaude

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作者 / 组织
lenwood
提供方
lenwood
运行时
Node.js

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MCP.so

选型结论

Cfbd MCP Server 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

npx -y @smithery/cli install cfbd --client claude

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

大学足球数据MCP服务器

概述

此模型上下文协议(MCP)服务器使AI助手和应用程序能够:

  • 查询高校足球综合统计数据
  • 访问比赛结果、球队记录和球员统计数据
  • 逐一分析播放数据和驱动器摘要
  • 查看排名和获胜概率指标
  • 比较团队绩效并产生见解

用户可以使用自然语言运行查询。

样本输出

问:2014赛季FCS比赛中最大的失利是什么?

A.让我来帮你找出2014年FCS最大的失误。我将查看比赛数据,重点关注FCS团队之间的比赛,在这些比赛中,团队实力存在显著差距,结果出乎意料。

数据显示,2014年FCS出现了几次明显的动荡,但最突出的是2014年9月6日华盛顿东部以52比59击败华盛顿。这一点尤其重要,因为:

  1. 华盛顿是Pac-12会议的FBS团队
  2. 比赛在华盛顿的主场(赫斯基体育场)进行
  3. 根据赛后统计,华盛顿东部的获胜概率仅为1.4%
  4. 华盛顿东区得到的59分是FCS队对阵Pac-12对手的最高得分
  5. 华盛顿在比赛中获得了多分的优势

该赛季其他值得注意的FCS失误包括:

  • 北达科他州以34比14击败爱荷华州
  • 白求恩·库克曼以14胜12负战胜FIU
  • 北爱荷华州几乎击败爱荷华州(以31比23落败)

然而,考虑到以下因素,华盛顿东部对华盛顿的争夺似乎是2014年FCS赛季最大的冷门:

  • 师的差异(FCS与FBS)
  • FBS对手的口径(Power 5会议)
  • 弱者的得分差距和进攻表现
  • 作为得分最高的FCS赢得Power 5队的历史意义
  • 事实上,它发生在一个充满敌意的环境中

先决条件

安装

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装克劳德桌面大学足球数据服务器 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install cfbd --client claude
  1. 克隆此存储库:
git clone https://github.com/yourusername/cfbd-mcp-server
cd cfbd-mcp-server
  1. 创建并激活虚拟环境:
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
uv pip install -e .
  1. 创建一个 .env 文件,并添加您的API密钥:
CFB_API_KEY=your_api_key_here

手动安装

  1. 克隆此存储库:
git clone https://github.com/yourusername/cfbd-mcp-server
cd cfbd-mcp-server
  1. 创建并激活虚拟环境:
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
uv pip install -e .
  1. 创建一个 .env 文件,并添加您的API密钥:
CFB_API_KEY=your_api_key_here

用法

运行服务器

启动服务器:

uv run cfbd-mcp-server

与Claude Desktop连接

  1. 在以下位置打开您的Claude Desktop配置:

- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 窗户: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  1. 添加服务器配置:
{
    "mcpServers": {
        "cfbd-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/full/path/to/cfbd-mcp-server",
                "run",
                "cfbd-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "CFB_API_KEY": "xxx",
                "PATH": "/full/path/to/python"
            }
        }
    }
}
  1. 关闭然后重新启动Claude Desktop

重新启动后,您可以通过单击文本框左下角的加号来确认安装。如果成功,您将看到“从cfbd-mcp服务器添加”作为菜单选项之一。这是一个示例截图。

安装后更新

  1. 下载更新的文件
cd cfbd-mcp-server
git pull
  1. 卸载现有软件包:
uv pip uninstall cfbd-mcp-server
  1. 删除现有的构建工件和元数据

对于Windows:

rmdir /s /q build dist
del /s /q *.egg-info

对于macOS:

rm -rf build dist *.egg-info
  1. 安装修订后的包及其依赖项
uv pip install -e .
uv sync --dev --all-extras

5.

uv run cfbd-mcp-server
  1. 关闭并重新启动Claude Desktop

特性

资源

访问所有终结点的架构文档:

  • schema://games -游戏信息和分数
  • schema://records -球队赛季记录
  • schema://games/teams -详细的团队比赛数据
  • schema://plays -逐个播放信息
  • schema://drives -驱动摘要和结果
  • schema://play/stats -个人游戏统计
  • schema://rankings -民意调查中的团队排名
  • schema://metrics/wp/pregame -赛前获胜概率
  • schema://game/box/advanced -高级盒子得分统计

工具

直接查询端点:

  • get-games -检索游戏数据
  • get-records -获取团队记录
  • get-games-teams -访问团队比赛统计数据
  • get-plays -逐个播放数据查询
  • get-drives -分析驱动器信息
  • get-play-stats -查看播放统计信息
  • get-rankings -查看团队排名
  • get-pregame-win-probability -查看获胜概率
  • get-advanced-box-score -访问详细的游戏统计数据和分析

提示

预构建分析模板:

  • analyze-game -获取特定游戏的详细分析
  • analyze-team -综合单团队分析
  • analyze-trends -分析一个季节的趋势
  • compare-teams -比较两队的表现
  • analyze-rivalry -分析历史上的竞争对手

API限值

大学橄榄球数据API免费使用,但有费率限制:

  • 免费等级:每分钟请求数有限
  • CFBD Patreon订阅者 获得更高的速率限制
  • 使用高效的查询模式来避免达到限制
  • 妥善处理速率限制错误

发展

项目结构

cfbd-mcp-server/
├── README.md
├── pyproject.toml
└── src/
    └── cfbd_mcp_server/
        ├── .env
        ├── __init__.py
        ├── cfbd_schema.py
        ├── schema_helpers.py
        └── server.py

为发展而设立

  1. 克隆存储库
  2. 安装开发依赖项:
uv pip install -e ".[dev]"
  1. 运行测试:
pytest

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 提交您的更改
  4. 推你的叉子
  5. 提交拉取请求

故障排除

常见问题

  1. API密钥错误

- 验证API密钥在 .env 和 claude_desktop_config.json 文件 - 在collegefootballdata.com上检查密钥是否有效

  1. 速率限制

- 尽可能间隔出请求 - 考虑订阅Patreon以获得更高的限制 - 对频繁访问的数据实施缓存

  1. 连接问题

- 验证互联网连接 - 在collegefootball data.com上查看API状态 - 确保在代码中正确处理错误

获取帮助

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

致谢

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

research-and-datamcpapi-clientpython3college-footballclaude-desktopmodel-context-protocol体育数据

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Cfbd MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx -y @smithery/cli install cfbd --client claude,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Cfbd MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Cfbd MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Cfbd MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Cfbd MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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