MCP Server for NBA Stats Predictor Application

NBA Stats Predictor アプリケーション用 MCP サーバー

リアルタイムデータ分析と高度な統計モデリングを使用して、選手のパフォーマンス予測を生成する、MCP を活用した NBA Stats Predictor アプリ用ツールです。

インストール

前提条件

• Python 3.8+
• pip
• Claude Desktop

セットアップ手順

1. このリポジトリをローカルデバイスにクローンします

2. プロジェクトディレクトリに移動します：

   cd nba-stats-predictor-application
   

3. 仮想環境を作成します：

   python3 -m venv venv
   

4. 仮想環境を有効化します：

   source venv/bin/activate
   

5. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

6. 必要なデータをダウンロードします：

   python3 data_pipeline/download_data.py
   

7. 予測モデルをトレーニングします：

   python3 models/train_model.py
   

8. FastAPI サーバーを起動します：

   uvicorn api.fastapi_server:app --reload
   

9. 新しいターミナルを開きます

10. プロジェクトディレクトリに戻ります

11. UV パッケージマネージャーをインストールします：

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    

12. このディレクトリでターミナルを再起動します

13. MCP サーバーを実行します：

    uv run mcp_main.py
    

14. もう1つ新しいターミナルを開きます

15. Claude Desktop を設定します：

    code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
    

    注：ファイルが存在しない場合は、作成してください。

16. claude_desktop_config.json に以下の設定を追加します：

    {
        "mcpServers": {
            "NBA-stats-predictor": {
                "command": "/PATH/TO/PROJECT/DIRECTORY/.venv/bin/uv",
                "args": [
                    "--directory",
                    "/PATH/TO/PROJECT/DIRECTORY/",
                    "run",
                    "mcp_main.py"
                ]
            }
        }
    }
    

    /PATH/TO/PROJECT/DIRECTORY/ をプロジェクトの実際のパスに置き換えてください。

17. これで、Claude Desktop でこの MCP ツールを使用できるようになります。

使用方法

設定が完了すると、Claude Desktop で NBA Stats Predictor ツールを使用して、今後の試合における選手のパフォーマンス予測を取得できます。

トラブルシューティング

• 設定内のすべてのパスが正しいことを確認してください
• コマンドを実行する前に、仮想環境が有効化されていることを確認してください
• すべての依存関係が正しくインストールされていることを確認してください
• MCP ツールを使用する前に、FastAPI サーバーが実行中であることを確認してください