NBA MCP Server

NBA MCP サーバー

NBA の統計情報と試合のライブデータに対応する Model Context Protocol（MCP）を実装した Python サーバーです。

概要

このサーバーは、NBA API を通じて NBA データにアクセスするためのツールセットを提供します。アプリケーションと NBA のデータサービスをつなぐ役割を果たし、試合のライブ情報と過去の統計情報の両方を利用できます。

特長

• 試合のライブデータ（スコアボード、ボックススコア、プレーごとの記録）
• 選手情報とキャリア統計
• チームの試合ログと統計
• リーグ順位
• 試合結果とスケジュール

ツール

試合のライブデータ

• nba_live_scoreboard

  • 本日の NBA スコアボード（ライブまたは最新）を取得します
  • 試合 ID、開始時刻、スコア、放送の詳細を返します

• nba_live_boxscore

  • 指定した NBA 試合 ID のリアルタイムのボックススコアを取得します
  • 選手とチームの詳細な統計情報を提供します

• nba_live_play_by_play

  • 特定の試合のライブのプレーごとの記録を取得します
  • 得点プレー、ファウル、タイムアウト、選手交代が含まれます

選手情報

• nba_common_player_info

  • 選手の基本情報を取得します
  • 経歴データ、身長、体重、所属チーム、ポジションが含まれます

• nba_player_career_stats

  • 選手のキャリア統計を取得します
  • さまざまな形式（試合あたり、合計、36 分あたり）を利用できます

• nba_list_active_players

  • 現在活動中の NBA 選手全員の一覧を返します

• nba_player_game_logs

  • 指定した日付範囲内の選手の試合統計を取得します

チームデータ

• nba_team_game_logs_by_name

  • チーム名を使用してチームの試合ログを取得します
  • チームの数値 ID を知っている必要はありません

• nba_fetch_game_results

  • 指定したチーム ID と日付範囲の試合結果を取得します

• nba_team_standings

  • 指定したシーズンとシーズン区分の NBA チーム順位を取得します

• nba_team_stats_by_name

  • チーム名を使用してチームの統計を取得します
  • さまざまな集計方法（合計、試合あたりなど）に対応しています

• nba_all_teams_stats

  • 複数のシーズンにわたる NBA 全チームの統計を取得します

スケジュール情報

• nba_list_todays_games
  • 任意の日付のスコアボードデータを返します

使用方法

このサーバーは MCP フレームワークを使用して実装されており、スタンドアロンサービスとして実行できます。

# Start the server
python nba_server.py
# or
mcp run nba_server.py

設定

• より安定して動作するよう、サーバーのタイムアウトは 30 秒に設定されています
• 正常にシャットダウンするためのシグナルハンドラーが実装されています（Ctrl+C）

Claude Desktop での使用方法

オプション 1：Docker を使用する（推奨）

1. このリポジトリをクローンします

git clone https://github.com/obinopaul/nba-mcp-server.git
cd nba-mcp-server

2. 依存関係をインストールします

pip install -r requirements.txt

3. Docker イメージをビルドします

docker build -t nba_mcp_server .

4. Docker コンテナを実行します

docker run -d -p 5000:5000 --name nba_mcp_server nba_mcp_server

5. 以下を claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "nba_mcp_server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "exec",
        "-i",
        "nba_mcp_server",
        "python",
        "nba_server.py"
      ]
    }
  }
}

オプション 2：Python を直接実行する

1. このリポジトリをクローンします

git clone https://github.com/obinopaul/nba-mcp-server.git
cd nba-mcp-server

2. 新しい環境を作成します

conda create --name your_env_name python=3.13
conda activate your_env_name

3. 依存関係をインストールします

pip install -r requirements.txt

4. ターミナルで NBA MCP サーバーを実行します

mcp run nba_server.py

5. 必要に応じて Python のパスを調整し、以下を claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "nba_mcp_server": {
      "command": "/path/to/your/python",
      "args": [
        "/path/to/nba_server.py"
      ]
    }
  }
}

選択した設定を追加したら、Claude Desktop を再起動して NBA サーバーを読み込みます。これで、Claude との会話で NBA データツールをすべて使用できるようになります。

技術詳細

このサーバーは以下を使用して構築されています。

• NBA API（nba_api）Python パッケージ
• API インターフェース用の MCP
• 入力検証用の Pydantic
• データ操作用の Pandas

ライセンス

この MCP サーバーは MIT ライセンスのもとで利用できます。