College Football Data MCP Server

College Football Data MCP サーバー

Claude Desktop 内で College Football Data API V2 から取得したカレッジフットボールの統計情報にアクセスできるようにする MCP サーバー実装です。

概要

この Model Context Protocol (MCP) サーバーは、AI アシスタントおよびアプリケーションが次のことを行えるようにします。

• 包括的なカレッジフットボールの統計情報とデータのクエリ
• 試合結果、チーム成績、選手統計へのアクセス
• プレーバイプレー データとドライブ サマリーの分析
• ランキングと勝利確率指標の表示
• チームのパフォーマンスの比較とインサイトの生成

ユーザーは自然言語を使用してクエリを実行できます。

出力例

Q. 2014 年シーズンの FCS の試合の中で最大の番狂わせは何でしたか？

A. 2014 年の FCS 最大の番狂わせを探すお手伝いをします。試合データを調べて、FCS チーム同士の試合でチーム力に大きな差があり、予想外の結果となったものに焦点を当てます。

データによると、2014 年の FCS ではいくつかの注目すべき番狂わせがありましたが、際立っているのは 2014 年 9 月 6 日に Eastern Washington が Washington を 52-59 で破ったことです。これが特に重要である理由は次のとおりです。

1. Washington は Pac-12 カンファレンスの FBS チームでした
2. 試合は Washington のホームスタジアム（Husky Stadium）で行われました
3. 試合後の統計によると、Eastern Washington の勝利確率はわずか 1.4% でした
4. Eastern Washington が記録した 59 得点は、FCS チームが Pac-12 の対戦相手に対して挙げた史上最多得点でした
5. Washington は試合前、複数のスコア差で有利と見られていました

そのシーズンの他の注目すべき FCS の番狂わせには次のものがありました。

• North Dakota State が Iowa State を 34-14 で破った
• Bethune-Cookman が FIU を 14-12 で破った
• Northern Iowa が Iowa をあと一歩で破りかけた（31-23 で敗北）

しかし、次の点を考慮すると、Eastern Washington の Washington 戦勝利が 2014 年 FCS シーズン最大の番狂わせであると思われます。

• ディビジョンの違い（FCS 対 FBS）
• FBS の対戦相手のレベル（Power 5 カンファレンス）
• 劣勢側の得点差と攻撃パフォーマンス
• Power 5 チームに対する FCS の勝利の中でも屈指の高得点試合としての歴史的な重要性
• 敵地の厳しい環境で起こったという事実

前提条件

• Python 3.11 以上
• UV パッケージマネージャー（推奨）
• College Football Data API キー（こちらで取得）

インストール

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で Claude Desktop 用の College Football Data Server を自動的にインストールするには、次のコマンドを実行します。

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

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/cfbd-mcp-server
cd cfbd-mcp-server

2. 仮想環境を作成してアクティベートします。

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします。

uv pip install -e .

4. プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、API キーを追加します。

CFB_API_KEY=your_api_key_here

手動インストール

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/cfbd-mcp-server
cd cfbd-mcp-server

2. 仮想環境を作成してアクティベートします。

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします。

uv pip install -e .

4. プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、API キーを追加します。

CFB_API_KEY=your_api_key_here

使用方法

サーバーの実行

サーバーを起動します。

uv run cfbd-mcp-server

Claude Desktop との接続

1. Claude Desktop の設定ファイルを開きます:

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

2. サーバー設定を追加します:

{
    "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"
            }
        }
    }
}

3. Claude Desktop を閉じてから再起動します

再起動すると、テキストボックスの左下隅にあるプラス記号をクリックしてインストールを確認できます。成功していれば、メニューオプションの 1 つに「Add from cfbd-mcp-server」と表示されます。以下はその例のスクリーンショットです。

インストール後の更新

1. 更新されたファイルをダウンロードします

cd cfbd-mcp-server
git pull

2. 既存のパッケージをアンインストールします:

uv pip uninstall cfbd-mcp-server

3. 既存のビルド成果物とメタデータを削除します

Windows の場合:

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

macOS の場合:

rm -rf build dist *.egg-info

4. 改訂されたパッケージとその依存関係をインストールします

uv pip install -e .
uv sync --dev --all-extras

uv run cfbd-mcp-server

6. Claude Desktop を閉じて再起動します

機能

リソース

すべてのエンドポイントのスキーマドキュメントにアクセスできます:

• schema://games - ゲーム情報とスコア
• schema://records - チームのシーズン記録
• schema://games/teams - チームの詳細なゲームデータ
• schema://plays - プレーバイプレー情報
• schema://drives - ドライブの概要と結果
• schema://play/stats - 個々のプレーの統計
• schema://rankings - 各ランキングにおけるチームの順位
• schema://metrics/wp/pregame - 試合前の勝率予測
• schema://game/box/advanced - 高度なボックススコア統計

ツール

エンドポイントに直接クエリできます:

• get-games - ゲームデータを取得します
• get-records - チームの記録を取得します
• get-games-teams - チームのゲーム統計にアクセスします
• get-plays - プレーバイプレーデータをクエリします
• get-drives - ドライブ情報を分析します
• get-play-stats - プレー統計を表示します
• get-rankings - チームのランキングを確認します
• get-pregame-win-probability - 勝率予測を確認します
• get-advanced-box-score - 詳細なゲーム統計と分析にアクセスします

プロンプト

あらかじめ用意された分析テンプレート:

• analyze-game - 特定のゲームの詳細な分析を取得します
• analyze-team - 単一チームの包括的な分析
• analyze-trends - シーズンを通じた傾向を分析します
• compare-teams - 2 つのチームのパフォーマンスを比較します
• analyze-rivalry - 過去のライバル対決を分析します

API の制限

College Football Data API は無料で利用できますが、レート制限があります:

• 無料枠: 1 分あたりのリクエスト数に制限があります
• CFBD Patreon サブスクライバーは、より高いレート制限を利用できます
• 制限に達しないように、効率的なクエリパターンを使用してください
• レート制限エラーを適切に処理してください

開発

プロジェクト構成

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

開発環境のセットアップ

1. リポジトリをクローンします
2. 開発用の依存関係をインストールします:

uv pip install -e ".[dev]"

3. テストを実行します:

pytest

コントリビューション

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します
3. 変更をコミットします
4. フォークにプッシュします
5. プルリクエストを送信します

トラブルシューティング

よくある問題

1. API キーのエラー

   • API キーが .env ファイルと claude_desktop_config.json ファイルの両方で正しく設定されていることを確認してください
   • collegefootballdata.com でキーが有効であることを確認してください

2. レート制限

   • 可能な場合はリクエストの間隔を空けてください
   • より高い制限のために Patreon サブスクリプションを検討してください
   • 頻繁にアクセスされるデータのキャッシュを実装してください

3. 接続の問題

   • インターネット接続を確認してください
   • collegefootballdata.com で API のステータスを確認してください
   • コード内で適切なエラー処理を確保してください

ヘルプの取得

• GitHub で Issue を作成してください
• API ドキュメントを確認してください
• College Football Data Discordを確認してください

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• API を提供してくださっている College Football Data
• MCP 仕様を提供してくださっている Model Context Protocol