FPL Context

fpl-context-mcp

MCP サーバーです。あらゆる MCP 対応 AI エージェントに、現在の Fantasy Premier League（FPL）のライブデータを提供します。現在のゲームウィークと締め切り、難易度評価付きの試合日程、選手の統計と試合履歴、任意の監督のチームとチップ、予想ポイント、負傷および出場停止のフラグを確認できます。設定不要ですぐに使え、データベースも必要ありません。公開 FPL API から直接データを取得します。Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code Copilot、Windsurf、Gemini CLI、Codex でローカル実行できます。ChatGPT など URL のみを受け付けるクライアントは、HTTP 経由でホストすれば接続できます。

ツール	機能
get_current_gameweek	現在と次のゲームウィーク、移籍の締め切りを確認します
get_fixtures	FPL の難易度評価（FDR、1〜5）付きの試合日程を確認します。全チーム、1 チームの日程、または単一のゲームウィークを指定できます
get_fixture_run	チームの今後数試合の難易度を確認します（FDR の平均、ホーム／アウェイ、試合のないゲームウィークとダブルゲームウィーク）。または全 20 チームの試合日程をランキング形式で表示します
search_players	名前、チーム、ポジション、最高価格で選手を検索してランキングします。ポイント、調子、価格、保有率、予想ポイントなどで並べ替えられます
get_player_history	今シーズンの選手の試合（対戦相手の指定も可能）と、過去シーズンのシーズン合計を確認します
get_gameweek_stats	1 ゲームウィークの全選手の統計をランキング形式で確認します。最多得点、クリーンシート、ボーナスなどを表示します
get_xpts	ゲームウィークの予想ポイントを、ポジション、チーム、価格で絞り込んで確認します。基礎統計、予想出場時間、出場可能性、試合の難易度をもとに算出します
get_manager_squad	FPL チーム ID から、監督のチーム、キャプテン、ベンチ、銀行残高、移籍、使用済みチップを確認します
get_live_availability	全選手の現在の負傷、出場停止、出場可能性のフラグを確認します

さらに、対応クライアントでスラッシュコマンドとして表示される 3 つのプロンプト（captain_pick、transfer_plan、chip_timing）と、参照用リソース（fpl://glossary）もあります。プロンプトとリソースを参照してください。

データの制限。 FPL が提供する試合ごとのデータは今シーズンのみです。過去シーズンのデータはシーズン合計です。「過去のシーズンに X は Arsenal 戦でどんな成績だったか」といった質問には FPL のデータから回答できません。ツールは推測せず、その旨を伝えます。

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目次

• クイックスタート
• インストール
• 設定
• Claude Desktop への登録
• その他の AI クライアント（ローカル）
• HTTP 経由のリモートアクセス（ChatGPT など URL のみを受け付けるクライアント）
• サーバーを単独で実行する
• 接続の確認（--check）
• MCP ツールのリファレンス
• プロンプトとリソース
• テストの実行
• データソースと免責事項
• ライセンス

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クイックスタート

uvx fpl-context-mcp

クライアントに登録し（Claude Desktop の設定：{"mcpServers": {"fpl-context": {"command": "uvx", "args": ["fpl-context-mcp"]}}}）、「今週のキャプテンに誰を選ぶべき？」や「Arsenal の次の 5 試合を表示して」と尋ねてください。これだけです。データベース、アカウント、API キーは必要ありません。

その他のクライアントについては、その他の AI クライアントを参照してください。ChatGPT など URL のみを受け付けるクライアントの場合は、HTTP 経由でホストしてください。

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インストール

Python 3.11 以降と、fantasy.premierleague.com へのアウトバウンド HTTPS 接続が必要です。

インストールせずに使う（uv）

uvx fpl-context-mcp を実行すると、PyPI から直接起動できます。uv が必要です。

PyPI から

pip install fpl-context-mcp

これにより、fpl-context-mcp コマンドがインストールされます。

ソースから

git clone https://github.com/sbanthia92/fpl-context-mcp
cd fpl-context-mcp
pip install -e ".[dev]"

別のプロジェクトの依存関係として

fpl-context-mcp @ git+https://github.com/sbanthia92/fpl-context-mcp.git

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設定

stdio ではサーバーの設定は不要です。以下はすべて HTTP トランスポート（--transport http）にのみ適用され、環境変数または .env ファイルで設定できます（.env.example を参照してください）。

変数	デフォルト	用途
MCP_TRANSPORT / MCP_HOST / MCP_PORT（または PORT）	stdio / 127.0.0.1 / 8000	--transport / --host / --port のデフォルト値
MCP_AUTH_TOKEN	（空）	/mcp で Authorization: Bearer <token> を必須にします。複数のキーはカンマで区切ります
MCP_RATE_LIMIT_PER_MIN	0（無効）	/mcp の呼び出し元ごとのリクエスト制限です。リモートアクセスを参照してください
MCP_CLIENT_IP_HEADER	（空）	信頼できるプロキシの背後にある実際のクライアント IP を示すヘッダー

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Claude Desktop への登録

サーバーを ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）に追加します。

uvx を使用する場合（推奨）

{
  "mcpServers": {
    "fpl-context": {
      "command": "uvx",
      "args": ["fpl-context-mcp"]
    }
  }
}

pip でインストールした場合

{
  "mcpServers": {
    "fpl-context": {
      "command": "fpl-context-mcp"
    }
  }
}

ソースから実行する場合

{
  "mcpServers": {
    "fpl-context": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/fpl-context-mcp/server.py"]
    }
  }
}

ヒント： uv を使用する場合は、"python" を "uv" に置き換え、args の先頭に "run" を追加してください。

"command": "uv",
"args": ["run", "/absolute/path/to/fpl-context-mcp/server.py"]

Claude Desktop を再起動します。ツールパネルに fpl-context が表示されます。

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その他の AI クライアント（ローカル）

ローカルの MCP サーバー（stdio）を起動できるクライアントであれば、どれでも同じように利用できます。fpl-context-mcp コマンドを実行してください（設定は不要です）。

Claude Code

claude mcp add fpl-context -- uvx fpl-context-mcp

Cursor（~/.cursor/mcp.json）、Windsurf（~/.codeium/windsurf/mcp_config.json）、Gemini CLI（~/.gemini/settings.json）は、いずれも Claude Desktop と同じ mcpServers 形式を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "fpl-context": {
      "command": "uvx",
      "args": ["fpl-context-mcp"]
    }
  }
}

VS Code（Copilot エージェントモード） — ワークスペース内の .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "fpl-context": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["fpl-context-mcp"]
    }
  }
}

OpenAI Codex CLI — ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.fpl-context]
command = "uvx"
args = ["fpl-context-mcp"]

uv がインストールされていない場合： pip install fpl-context-mcp を実行し、上記のいずれかの設定で "command": "fpl-context-mcp"（args は不要）を使用してください。

独自のエージェントコード — MCP SDK（Python、TypeScript）や OpenAI Agents SDK などのエージェントフレームワークから、stdio サーバーとして fpl-context-mcp を起動するか、以下のように HTTP 経由で接続できます。

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HTTP 経由のリモートアクセス（ChatGPT および URL のみを受け付けるその他のクライアント）

ローカルプロセスを起動できず、サーバー URL のみを受け付けるクライアントもあります。ChatGPT（設定 → アプリとコネクター → 詳細設定 → 開発者モード → コネクターを作成）や、claude.ai のカスタムコネクターが該当します。このようなクライアントで利用するには、パブリック HTTPS アドレスを持つマシンで、ストリーミング可能な HTTP トランスポートを使ってサーバーを実行します。

MCP_AUTH_TOKEN=some-long-random-string \
fpl-context-mcp --transport http --host 0.0.0.0 --port 8000

• MCP エンドポイントは https://<your-host>/mcp です。GET /health は、ロードバランサーやプラットフォームのヘルスチェックに対して ok を返します。
• --transport、--host、--port は、MCP_TRANSPORT、MCP_HOST、MCP_PORT（または Render、Cloud Run、Heroku、Fly が設定する PORT 変数）でも設定できます。
• サーバーは通常の HTTP でリッスンします。TLS を終端するサービスの背後に配置してください。これらのプラットフォームはいずれも TLS を終端します。自分のマシンから手軽にテストするには、cloudflared tunnel または ngrok を使うこともできます。
• デフォルトのバインドアドレスは 127.0.0.1 なので、--host 0.0.0.0 を指定しない限り、外部には公開されません。

認証。 MCP_AUTH_TOKEN を設定すると、/mcp へのすべてのリクエストで Authorization: Bearer <token> の送信が必要になります。それ以外のリクエストには HTTP 401 が返されます。ヘッダーを設定できるクライアントで利用できます。たとえば、Claude Code では次のように設定します。

claude mcp add --transport http fpl-context https://your-host/mcp --header "Authorization: Bearer some-long-random-string"

OpenAI Agents SDK / Responses API の MCP ツールでも利用できます（headers={"Authorization": "Bearer ..."}）。

複数のキー。 MCP_AUTH_TOKEN には、カンマ区切りのキー一覧（key-alice,key-bob）を指定できます。ユーザーごとに専用のキーを持たせることができ、一覧からキーを一つ削除すれば、他のキーに影響を与えずにそのキーを無効化できます。レート制限はキーごとに適用されます。

レート制限と負荷。 サーバーを一般公開する前に、次の値を設定してください。

変数	デフォルト	目的
MCP_RATE_LIMIT_PER_MIN	0（無効）	/mcp への呼び出し元ごとの最大リクエスト数（1 分あたり）。呼び出し元の判定には、ベアラートークンがあればそれを、なければ IP アドレスを使用します。上限を超えると、Retry-After ヘッダー付きで 429 が返されます。通常、ツール呼び出し 1 回につき 2～3 件のリクエストが発生するため、余裕を持たせてください（120 は妥当な初期値です）。/health はレート制限の対象外です。カウンターはメモリ上にあるため、複数のレプリカがある場合、それぞれが独自に制限を適用します。
MCP_CLIENT_IP_HEADER	（空）	プロキシの背後では、すべてのリクエストがプロキシから来たように見えます。プロキシが実際のクライアント IP を設定するヘッダー（Fly-Client-IP、CF-Connecting-IP、X-Forwarded-For）を指定してください。ヘッダーがプロキシによって上書きされる場合に限って設定してください。そうでない場合、呼び出し元が IP を偽装して制限を回避できてしまいます。

ChatGPT および claude.ai のコネクターが対応しているのは OAuth または認証なしのみで、静的なベアラートークンには対応していません。 現時点でこれらを利用するには、MCP_AUTH_TOKEN を未設定のままにする（この場合、URL を見つけた人なら誰でもエンドポイントを利用できます）か、OAuth 対応プロキシを前段に配置する必要があります。認証なしで実行すると、URL を見つけた人なら誰でも利用でき、サーバーの FPL API 通信量を消費する可能性があります。そのため、以下のレート制限を設定してください。サーバーは、トークンもレート制限も設定せずにローカル以外のアドレスでバインドされた場合、起動時に警告をログに出します。

パブリックエンドポイントを実行していますか？ コンテナ、プロキシのセットアップ、認証方式、およびエンドポイントを 15 分ごとに確認するカナリアについては、ホスティングガイドをご覧ください。

コンテナ。 Dockerfile が含まれています。docker build -t fpl-context-mcp . を実行してから、サーバーを起動してください（必要に応じて MCP_AUTH_TOKEN を設定します）。非 root ユーザーとして実行され、$MCP_PORT / $PORT / 8000 でリッスンします。デフォルトでは、1 分あたり 120 リクエストのレート制限が設定され、/health のヘルスチェックもあります。

データの取得元。 ホスト型サーバーは、接続したユーザーに代わってパブリック FPL API を呼び出し、レスポンスをメモリ上にキャッシュします。準備や最新状態の維持が必要なものはありません。ほかのユーザーにも結果を提供することになるため、データソースと免責事項およびホスティングガイドをご覧ください。

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サーバーを単独で実行する

fpl-context-mcp          # installed from PyPI
python server.py         # from source

デフォルトでは、サーバーは stdio 経由で通信します。MCP クライアントから起動されるよう設計されており、直接実行する主な用途はスモークテストです。永続的なネットワークサービスとして実行するには、--transport http を使用してください（HTTP 経由のリモートアクセスを参照）。

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接続の確認（--check）

fpl-context-mcp --check

お使いのマシンから FPL API に接続できることを確認し、成功時は 0、失敗時は 1 で終了します。

=== fpl-context-mcp check ===

✅ FPL API reachable (700 players, 20 teams)

✅ OK

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MCP ツールのリファレンス

ライブツールの概要

これらのツールは公開 FPL API を直接呼び出すため、データベースや設定は不要です。すべてのツールで単一のキャッシュを共有します。FPL の bootstrap-static データ（全選手と全チーム）は一度ダウンロードされ、ツール間で 5 分間再利用されます。マネージャーの選手選択と選手の試合履歴は 2 分間と 5 分間、終了したゲームウィークの統計は 1 時間キャッシュされます。FPL に接続できない場合は、最後にキャッシュされたデータが提供され、古い可能性があることが示されます。すべて読み取り専用で、readOnlyHint を指定しているため、クライアントは承認プロンプトを省略できます。チームの引数には、正式名称、略称、または一意に特定できる部分文字列（Arsenal、MCI、Man City）を指定できます。

get_current_gameweek

パラメーターはありません。現在のゲームウィーク（進行中または終了済み）、次のゲームウィーク、次の移籍締め切りまでの残り時間を返します。「次の締め切りはいつですか？」

get_fixtures

FPL の難易度評価（FDR）付きの試合日程を返します。各チームの視点で、1 が最も簡単、5 が最も難しいことを示します。

パラメーター	型	説明
team	string	省略可能です。指定したチームの試合日程（対戦相手、ホーム／アウェイ、自チームの FDR）を表示します。全チームを対象にする場合は省略します。
gameweek	integer 1-38	省略可能です。単一のゲームウィークを指定します（試合後はスコアを含みます）。
gameweeks_ahead	integer 1-38	省略可能です。次に行われるゲームウィークから表示するゲームウィーク数です（デフォルトは 5）。gameweek が設定されている場合は無視されます。

「Arsenal の次の 6 試合は？」、「第 12 ゲームウィークの試合日程は？」

get_fixture_run

パラメーター	型	説明
team	string	省略可能です。省略すると、全 20 チームを試合日程が最も簡単な順に並べます。
gameweeks	integer 1-38	省略可能です。次に行われるゲームウィークからの期間の長さです（デフォルトは 5）。

1 チームを指定すると、平均 FDR、ホーム／アウェイの内訳、試合ごとの日程、試合のないゲームウィークやダブルゲームウィークが返されます。「次の 6 ゲームウィークで最も試合日程が良いのはどのチームですか？」、「Palmer を残す価値があるほど Chelsea の日程は良いですか？」

search_players

パラメーター	型	説明
name	string	名、姓、またはウェブ上の名前の一部です。
team	string	チーム名または略称です。
position	GKP / DEF / MID / FWD	省略可能です。
max_price	number	£m 単位の最高価格です（例：7.5）。
sort_by	string	total_points（デフォルト）、form、price、selected_by_percent、ep_next、points_per_game、goals_scored、assists、clean_sheets、minutes、transfers_in_event。降順で並べます。
limit	integer	返す行数です（デフォルトは 15、最大 50）。

各行には、価格、合計ポイント、調子、所有率、次のゲームウィークの FPL 期待ポイント（ep_next）、出場可能状況が含まれます。「£8m 未満で調子の良いミッドフィルダーは？」

get_xpts

パラメーター	型	説明
position	GKP / DEF / MID / FWD	任意です。
team	string	任意です。
max_price	number	任意です。単位は £m です。
gameweek	integer 1-38	任意です。デフォルトは次の開催予定のゲームウィークです。
limit	integer	返す行数です（デフォルトは 15、最大 50）。

対戦相手とその FDR、予想出場時間、FPL 独自の ep_next とともに、選手を予想獲得ポイント（xPts）で順位付けします。ダブルゲームウィークでは両方の試合をカウントし、試合のないゲームウィークでは 0 点とします。出場に懸念のある選手は、FPL による出場可能性に応じて割り引かれます。

xPts の計算方法。 予測モデルではなく、シンプルで透明性の高い基準値です。出場ポイントに、シーズンを通じた選手の xG、xA、クリーンシート、セーブ、ボーナスの 90 分あたりの割合を FPL の得点基準で換算した値を加え、これまでの出場可能時間に対する出場時間の割合を用いて予想出場時間に応じて調整します。さらに、基準値の 3 から FDR が 1 ポイント変わるごとに ±10% を乗じ、出場可能性に応じて割り引きます。シーズンの現時点までの成績を外挿するため、最初の数ゲームウィークでは値にばらつきがあり、選手のローテーション、戦術、セットプレーの変更は考慮できません。候補の絞り込みに使い、その後 get_live_availability で照合してください。「予想獲得ポイントが高い、£8m 未満のミッドフィールダー上位 5 人は？」

get_player_history

パラメーター	型	説明
player	string	必須です。名、姓、またはフルネーム（Saka、Bukayo Saka）を指定します。該当する選手が複数いる場合は、エラーに候補が表示されるので、名前を絞り込めます。
opponent	string	任意です。今シーズン、そのチームと対戦した試合のみを対象とします。
last_n	integer 1-40	任意です。直近 N 試合のみを対象とします。

今シーズンの試合ごとの記録（対戦相手、ホーム／アウェイ、スコア、出場時間、ゴール、アシスト、クリーンシート、ボーナス、xG、xA、ポイント）、表示対象の試合の合計、および FPL に記録されている過去の全シーズンのシーズン合計を返します。「今シーズン、ハーランドはアーセナル戦でどんな成績でしたか？」、「サカの直近 5 試合を表示して。」

FPL が提供するデータと、提供しないデータ。 FPL が試合ごとのデータを提供するのは今シーズンのみです。過去のシーズンについては、それぞれの合計が 1 行で表示されます。そのため、「過去数シーズン、X はアーセナル戦でどんな成績だったか」という質問には回答できません。このツールは、選手がアーセナルと対戦したことがないかのように示すのではなく、その旨を伝えます。

get_gameweek_stats

パラメーター	型	説明
gameweek	integer 1-38	任意です。デフォルトは結果が出ている最新のゲームウィークです。
position	GKP / DEF / MID / FWD	任意です。
team	string	任意です。
sort_by	string	total_points（デフォルト）、goals_scored、assists、bonus、minutes、expected_goals、expected_assists。降順です。
limit	integer	返す行数です（デフォルトは 15、最大 50）。

そのゲームウィークに出場時間のある全選手を順位付けします。進行中のゲームウィークにはその旨が表示されます。ポイントとボーナスはまだ変動する可能性があります。「前回のゲームウィークの得点上位選手は？」、「GW9 でクリーンシートを達成したディフェンダーは？」

get_manager_squad

パラメーター	型	説明
team_id	integer	マネージャーの FPL チーム ID です。FPL ポイントページの URL に含まれる番号です（fantasy.premierleague.com/entry/<id>/event/<gw>）。
gameweek	integer 1-38	任意です。デフォルトはマネージャーの現在のゲームウィークです。

キャプテンと副キャプテン、ベンチ、銀行残高、チーム価値、移籍、使用したヒット、該当週に使用したチップ、および今シーズンこれまでに使用したすべてのチップを含む、15 人のチームを返します。チーム ID があれば誰でも見られる、FPL がすでに公開しているデータのみを読み取ります。ログインは不要です。「チーム 123456 はどのチップを使いましたか？」

get_live_availability

FPL API からリアルタイムで取得する、現在のFPLの負傷、出場停止、出場可否のフラグです。選手を推薦したりキャプテンに選んだりする前に使用すれば、新たにフラグが付いた選手を見落とさずに済みます。

パラメーター（すべて省略可能）

パラメーター	型	説明
players	array of strings	検索する名前。例：["Saka", "Haaland"]。大文字と小文字は区別されません。ファーストネーム、姓、または通称で一致します。一致した選手は、完全に出場可能な場合も返されます。
statuses	array of strings	指定したFPLステータスコードの選手のみを返します：a 出場可能、d 出場が不確実、i 負傷、s 出場停止、u 出場不可、n メンバー外。

引数を指定しない場合、現在フラグが付いているすべての選手（ステータスが a 以外、またはニュースの注記がある選手）を、ニュースが新しい順に最大100行返します。各行には選手、チーム、ポジション、ステータス、次節の出場可能性に関するFPLの予測、ニュースの注記、および追加日時が含まれます。

プロンプトの例

• 「今節、Sakaは出場できますか？」
• 「ここ数日で出場停止になった選手、または欠場が決まった選手は誰ですか？」
• 「キャプテンを決める前に、HaalandとSalahにフラグがないか確認してください。」

動作

• FPLの bootstrap-static エンドポイントへのリクエスト1回ですべての選手を取得します。レスポンスはメモリ内に5分間キャッシュされるため、頻繁に使用しても、サーバープロセスごとのFPLへの呼び出しは1時間あたり数回で済みます。
• FPLに接続できない場合は、最後にキャッシュされたデータを返し、古くなっている可能性があることを表示します。キャッシュがない場合はエラーを返します。

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プロンプトとリソース

プロンプト

すぐに使えるワークフローです。含まれるのは指示のみで、データは含まれないため、古くなることはありません。プロンプトの実行時に、ツールがFPLの最新データを取得します。MCPプロンプトに対応するクライアントでは、スラッシュコマンドとして表示されます（例：Claude Codeの /mcp__fpl-context__captain_pick）。すべての引数は省略可能です。team_id を指定しない場合、モデルはあなたのチーム編成を尋ねるか、一般的な回答をします。

プロンプト	引数	動作
captain_pick	team_id, gameweek	get_xpts で候補を順位付けし、対戦カード、対戦相手との過去の成績、出場可否を確認して、キャプテン、バイスキャプテン、差別化候補を推薦します
transfer_plan	team_id, free_transfers, gameweeks	最も弱い選手を特定し、予算内で補強候補の対戦カード日程と予想ポイントを比較して、1〜2人の移籍（およびポイント減が割に合うかどうか）を提案します
chip_timing	team_id, chip (wildcard, freehit, bboost, 3xc)	ダブル節とブランク節を調べ、残っている各チップをいつ使用するか提案します

リソース

URI	内容
fpl://glossary	FPLのステータスコード、FDR、ポジション、データの制限事項、および各質問に答えるツール

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テストの実行

pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v          # all mocked: no network access needed
ruff check . && ruff format .

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データソースと免責事項

fpl-context-mcpは独立したオープンソースプロジェクトです。Premier LeagueまたはFantasy Premier Leagueとは提携、承認、後援の関係にありません。

このパッケージにはデータは含まれません。実行時に、次のソースからお使いのマシンを通じてデータを取得します。

ソース	用途	備考
Fantasy Premier League API (fantasy.premierleague.com/api)	選手、チーム、対戦カード、試合統計、マネージャーのチーム編成、負傷・出場可否に関するニュース	非公式で、ドキュメントも公開されていません。予告なく仕様が変更されたり、レート制限が適用されたりする可能性があります。通信量を抑えるため、レスポンスは数分間メモリ内にキャッシュされます。

取得するデータについて、ソースの利用規約を遵守する責任は利用者にあります。また、他の人のためにサーバーをホストする場合は、その人にデータを提供する際にも利用規約を遵守してください。これは特に、商用利用や一般公開する場合に重要です。以下のMITライセンスが対象とするのは、このプロジェクトのコードのみであり、取得するサードパーティーのコンテンツは対象外です。

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ライセンス

MIT © 2026 Shubham Banthia