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Sports Trading Card Agent

Sports Trading Card Agent

ローカル
github.com/rjexileAI・エージェント331 週間前に更新

Sports Trading Card Agent について

Sports Trading Card Agentは、コレクターや投資家向けのスポーツカード用MCPサーバーです。NBA、NFL、MLBの価格や市場、選手成績をAIエージェント向けに分析します。

主な機能

  1. 01eBayの落札価格と販売中価格の検索
  2. 02市場動向の分析と裁定機会の検出
  3. 03NBA、NFL、MLBの選手成績の取得
  4. 04PSA、BGS、SGCの鑑定ROI計算
  5. 05売買・保有の推奨
  6. 06ビンテージカード分析と注目選手の追跡

活用シーン

  1. 01特定カードの市場価格の確認
  2. 02未鑑定カードと鑑定済みカードの収益比較
  3. 03選手成績を踏まえた売買判断
  4. 042000年以前のビンテージカードの分析

MCP 対応

AIエージェント向けに、価格、選手成績、投資分析などを行う9つのスポーツカード用ツールを提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"sports-card-agent": {
"command": "uvx",
"args": [
"sports-card-agent"
],
"env": {
"EBAY_APP_ID": "<EBAY_APP_ID>",
"EBAY_CERT_ID": "<EBAY_CERT_ID>",
"BALLDONTLIE_API_KEY": "<BALLDONTLIE_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx sports-card-agent
設定が必要な環境変数
EBAY_APP_IDシークレットeBay API application ID (register free at developer.ebay.com)
EBAY_CERT_IDシークレットeBay API certificate ID (register free at developer.ebay.com)
BALLDONTLIE_API_KEYシークレットBall Don't Lie API key for player stats (register free at app.balldontlie.io)

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypisports-card-agent1.0.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

スポーツカードエージェント

AI エージェントに専門家レベルのスポーツトレーディングカードデータを提供する MCP サーバーです。価格設定、市場分析、裁定取引の検出、グレーディングの ROI、投資アドバイス、選手の成績(NBA/NFL/MLB)、ヴィンテージカード分析、注目選手のアラートを扱います。

9 個のツール。3 種類のスポーツ。40 種以上のヴィンテージセット。手動調査は不要です。

ツール

価格設定と市場
ツール説明
card_price_lookupeBay のリアルタイムの販売済み価格と出品中価格を取得します。スポーツ、ブランド、年、グレーディングを問わず対応します。
card_market_analysis販売済み価格と希望価格を比較してトレンドを分析します。市場価格を下回る価格で出品されているカードを見つけ、裁定取引の機会を検出します。
選手の成績
ツール説明
player_stats_lookup複数のスポーツ(NBA/NFL/MLB)の選手成績を、パフォーマンスに基づくカード市場の分析情報とともに取得します。
nfl_stats_lookupNFL のパス、ラン、レシーブ、ディフェンスの成績を、カード市場の分析情報とともに取得します。
mlb_stats_lookupMLB の打撃成績(AVG、HR、RBI、OPS)と投手成績(ERA、K、WHIP)を、カードの分析情報とともに取得します。
分析と戦略
ツール説明
grading_roi_calculatorカードのグレーディングが利益につながるかを計算します。PSA、BGS、SGC の未鑑定カードと鑑定済みカードの価格を比較し、手数料を考慮した ROI を算出します。
card_investment_advisor3 種すべてのスポーツについて、市場トレンドと選手の成績データを組み合わせて、購入/売却/保有を推奨します。
trending_players突出した成績を残し、カードの価値が上昇する可能性が高い NBA 選手を特定します。
vintage_card_analysis2000 年以前のカードを対象に、年代別の分析を行います。1909 T206 から 2000 Playoff Contenders まで、40 種以上の象徴的なセットを、グレード別の価格とともに扱います。

クイックスタート

PyPI からインストール
pip install sports-card-agent
サーバーを起動する
sports-card-agent
Claude Desktop で使う

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "sports-card-agent": {
      "command": "sports-card-agent"
    }
  }
}
Claude Code で使う

.mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "sports-card-agent": {
      "command": "sports-card-agent"
    }
  }
}

設定

.env ファイルを作成するか、環境変数を設定します。

# eBay API (register free at developer.ebay.com)
EBAY_APP_ID=your_app_id
EBAY_CERT_ID=your_cert_id

# Ball Don't Lie API (register free at app.balldontlie.io)
BALLDONTLIE_API_KEY=your_api_key

サーバーはモックデータを使用するため、API キーがなくても動作し、すぐに試すことができます。

質問の例

接続すると、どの AI エージェントからでも次のような質問ができます。

  • 「2023 Topps Chrome Wembanyama のルーキーカードはいくらで売れていますか?」
  • 「Patrick Mahomes のルーキーカードは買うべきですか、それとも売るべきですか?」
  • 「1986 Fleer Jordan のカードをグレーディングする価値はありますか?」
  • 「カードの価値が上昇している、注目の NBA 選手は誰ですか?」
  • 「Ken Griffey Jr 1989 Upper Deck のルーキーカードの市場を分析してください」
  • 「ヴィンテージの 1952 Topps Mickey Mantle の投資見通しはどうですか?」
  • 「今シーズンの Shohei Ohtani の成績はどうですか?それはカードにどのような影響がありますか?」

対象のスポーツとセット

スポーツ: 野球、バスケットボール、アメリカンフットボール、ホッケー、サッカー

選手の成績: NBA(全チーム)、NFL(全ポジション)、MLB(打撃+投球)

ヴィンテージセットには以下が含まれます: 1909 T206、1933 Goudey、1951 Bowman、1952 Topps、1954-55 Topps、1958 Topps Football、1961 Fleer Basketball、1965 Topps Football、1966 Topps Hockey、1969 Topps、1979 O-Pee-Chee、1981 Topps Football、1984 Topps Football、1986 Fleer Basketball、1986 Donruss、1989 Upper Deck、1993 SP、1996 Topps Chrome、1997 Metal Universe、2000 Playoff Contenders など。

グレーディング会社: PSA、BGS、SGC(現在の価格が設定された全サービス階層)

開発

git clone https://github.com/rjexile/sports-card-agent.git
cd sports-card-agent
python -m venv venv
source venv/Scripts/activate  # Windows
pip install -e .
python test_all.py  # Run all 29 tests

ライセンス

MIT

コメント

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。