mcp-cricket

🏏 Cricket MCP 服务

为 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和任何其他 MCP 客户端提供板球分析——校准后的获胜概率模型、22,479 场归档比赛，以及实时预测市场价格。

一个 Model Context Protocol 服务，为 AI 助手提供真正的板球知识：校准后的获胜概率模型、超过 22,000 场比赛的逐球档案、实时预测市场价格、职业生涯记录和实时比分。

用日常语言询问板球问题，即可获得基于数据而非训练记忆计算出的答案。

⚡ 一步添加

服务已托管。无需安装、下载、构建或配置。

https://cricketfornoobs.com/mcp

将其粘贴到客户端的连接器设置中即可。

客户端	位置
Claude（包括免费方案）	Customize → Connectors → Add custom connector
ChatGPT	Settings → Apps → Developer mode → add server
Claude Code	claude mcp add --transport http cricket https://cricketfornoobs.com/mcp
Cursor / VS Code	在 cricketfornoobs.com/mcp 上使用一键按钮
Gemini CLI	将 {"cricket": {"httpUrl": "https://cricketfornoobs.com/mcp"}} 添加到 ~/.gemini/settings.json

无需账户、API 密钥或数据管道。只读。

想在自己的机器上运行？请参阅下方的快速入门：工具相同，只需一个静态二进制文件。

💬 可以这样提问

• “印度队现在的比赛谁占上风？模型怎么判断？”
• “Minor League Cricket 比赛的比分是多少？哪队更被看好？”
• “还剩三轮，149 比 7 追 178，哪队更被看好？”
• “Kohli 在 T20 中对阵 Bumrah 时表现如何？”
• “Welsh Fire 对阵 Southern Brave，市场的看法和你的模型有什么不同？”
• “Bumrah 是怎么拿下三柱门的——击中三柱门、接杀还是腿前截球？”
• “Rashid Khan 在 T20 中的未得分球比例是多少？”
• “Kohli 先击球还是追分时表现更好？”
• “Rohit Sharma 的得分主要来自和谁搭档？”
• “Grand Prairie Stadium 是否有利于追分？”
• “展示 Pooran 在比赛末段的记录。”
• “Googly 到底是什么球？”

同一套获胜模型也已在生产环境中用于 cricketfornoobs.com，这是一个面向美国体育迷的实时板球解说网站。此服务将其分析功能开放给任何 MCP 客户端。

✨ 与众不同之处

大多数体育 MCP 服务只是封装比分 API，而这个服务提供分析：

• 基于拟合模型的获胜概率——按比赛形式和局数划分的逻辑回归模型，基于 10,847 场比赛（340 万个逐球状态），并结合赛前 Elo 评分。留出集对数损失为 0.42（T20 追分）/ 0.40（ODI 追分）；对高置信度判断的准确率约为 91%。模型知道，追分时 149/7 和 149/2 代表的局势并不相同。
• 逐球档案——涵盖 T20、ODI/List-A、测试赛和国内多日赛的 22,479 场比赛及 1,140 万次投球。
• 职业生涯与对阵记录——击球手与投球手的直接对阵记录、各阶段数据（强打期 / 中段 / 末段）、场馆报告和联赛排行榜。
• 棒球术语转换——通过最接近的棒球术语解释每个板球术语，帮助新手了解这项运动。

🛠️ 工具

工具	功能
cricket_win_probability	计算任何实时或假设比赛状态下的获胜概率
cricket_head_to_head	击球手与投球手的职业生涯交锋记录（投球数、得分、出局次数、击球率）
cricket_player_career	按赛制统计职业生涯总数据，涵盖男子和女子板球
cricket_match_archive	查询已归档比赛的记分卡，可按球队／联赛／年份搜索
cricket_phase_stats	按强打阶段、中间局数和死亡阶段划分击球与投球数据
cricket_venue_stats	球场报告：首局平均得分、追分获胜率
cricket_leaders	联赛和赛季的得分或三柱门排行榜。t20i 仅包含 T20 国际赛；t20 还包含没有独立代码的国内 T20 赛事。t20i、t20、odi、test、bbl、cpl 和 hundred 均包含男子和女子比赛；除非 gender 为 female，否则读取男子数据
cricket_team_form	球队近期已归档的比赛结果。可选的 format（t20、odi、test）和 gender（male、female）可筛选球队比赛：归档数据中，一个国家的男子队和女子队使用同一个名称
cricket_dismissals	击球手如何出局，或投球手如何取得三柱门
cricket_discipline	无得分球和边界球的百分比，这些数据不会显示在记分卡上
cricket_situational	击球手先攻与追分时的记录
cricket_partnerships	与每位搭档在场上共同取得的得分，以及最佳搭档得分
cricket_market_odds	与本模型的数值并列显示的实时预测市场价格（Kalshi）
cricket_live_matches	当前正在进行和即将开始的比赛
cricket_explain_term	任意板球术语及其棒球对应说法
cricket_minor_league	小联盟板球（美国国内 T20）和 Atlanta Open T20：来自 Kalshi 实时数据的实时比分、比赛情况和获胜概率。仅托管服务提供来自赛事计分应用 CricCenter 的 Atlanta Open 击球手、投球手和掷币信息
cricket_minor_league_info	小联盟历史、球队、球场和球员记录。仅托管服务提供的数据：本地版本会引导你使用托管服务

所有工具均为只读。

小联盟板球数据。 ESPN 不涵盖该联赛，因此赛程和比分来自 Kalshi 的公开实时数据：赛程、每场比赛的比分和状态，以及 Kalshi 的市场数据。该数据源不提供逐球解说，也不包含击球手或投球手姓名，因此 cricket_minor_league 无法说明谁正在击球、谁取得了三柱门，或某一球发生了什么。只有当 Kalshi 的盘口显示真实价格时，才会显示市场价格；模型只对追分进行定价。托管服务的 cricket_minor_league_info 会显示球员姓名：数据来自 CricClubs 记分卡和比赛结果，以及维基百科的赛季条目（CC BY-SA 4.0），因此这些数据仅保留在托管服务上。

🚀 快速开始

1. 安装

单个静态二进制文件，无需运行时、解释器或依赖项。

go install github.com/asaraog/mcp-cricket/cmd/cricket-mcp@latest

或者从 Releases 下载适用于 macOS（Apple 芯片或 Intel）、Linux （x86-64 或 arm64）或 Windows 的预编译二进制文件。

将其注册到 Claude Code：

claude mcp add cricket -- ~/go/bin/cricket-mcp

2. 或配置桌面客户端

将服务添加到客户端的配置中——以下为 Claude Desktop 的配置：

操作系统	配置文件
macOS	~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows	%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux	~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "cricket": {
      "command": "/ABSOLUTE/PATH/TO/cricket-mcp"
    }
  }
}

重启客户端后，板球工具就会显示。实时比分、获胜模型、市场价格和术语表可直接使用。归档工具需要逐球数据库，而该数据库不包含在二进制文件中。

3. 档案

该数据库由 asaraog/cricket-history-data 工作流根据公开的 Cricsheet 数据构建，并作为 history-full.db.gz（206 MB）发布资产发布在该仓库中。该发布版本是 私有的。设置 HISTORY_DB_TOKEN 为有权读取该发布版本的 GitHub 令牌后， 服务会在首次使用时解析最新发布版本，将档案下载一次到操作系统的缓存 目录（macOS 上为 ~/Library/Caches，Linux 上为 ~/.cache， Windows 上为 %LocalAppData%），此后重复使用；后续发布版本替换该资产 时，下次启动会下载新版本。没有令牌时，下载会失败，档案工具会提示档案缺失。

自行构建无需令牌：

curl -O https://cricsheet.org/downloads/all_json.zip
python3 scripts/histgen.py all_json.zip history.db

然后将 HISTORY_DB 指向生成的文件。自行构建的文件会直接打开，不会被下载 内容替换。仅限有限轮数赛制的档案也能使用：缺少某种赛制时，工具会正常降级。

scripts/histgen.py 与工作流运行的脚本相同。自 2026-10-06 起， 其 deliveries 表包含 wide 和 noball 列，因此击球手面对的球数不计 宽球，投球手的投球数不计宽球和无球，这与记分卡的统计方式一致。更早构建的 档案没有这两列；服务会像以前一样读取，将每一行都计为一球。

自 2026-10-07 起，其 matches 表还包含 gender 列，值为 male 或 female，与 Cricsheet 的记录一致。cricket_leaders 和 cricket_team_form 会按此筛选。较旧的档案（v1 文件和 2026-10-06 重建的文件）仍可使用：如果没有该列，系统会根据赛事名称判断比赛的性别； 对于 Cricsheet 的女子赛事，赛事名称中会包含 “Women”。

⚙️ 配置

变量	用途
HISTORY_DB	档案所在位置（默认：操作系统的缓存目录）
HISTORY_DB_URL	改为从此 URL 下载档案，而不是下载最新发布版本
HISTORY_DB_TOKEN	有权读取私有发布版本的 GitHub 令牌，或用于 HISTORY_DB_URL 的 bearer 令牌
HISTORY_QUERY_TIMEOUT	比赛查询和记分卡的截止时间，默认值为 3s
HISTORY_ANALYTICS_TIMEOUT	阶段拆分、领先者、出局方式、纪律、情境和搭档查询的截止时间，默认值为 15s
MILC_LIVE	设为 off 可关闭 Minor League Cricket 实时数据

实时比分工具无需任何档案；如果数据库缺失，档案工具会明确报告，而不会编造答案。

📊 关于模型

胜率模型通过离线拟合得出，并非在运行时猜测。特征包括比赛状态（得分、出局数、 剩余球数、所需得分率）、赛前 Elo，以及出局数 × 所需得分率的交互项——因为当 所需得分率很高时，击球阵容薄弱造成的影响要大得多。校准效果按手握的出局数 衡量：在大多数范围内，误差约在 1 个百分点以内。

标准杆数因球场而异。 第一局得分只有相对于该球场的通常得分才有意义，因此 第一局的分段模型是根据包含 371 个球场和 7 个联赛的表格拟合的，而不是使用 一个全局常数。仅按联赛划分，实际标准杆数就在 153.7 到 172.5 之间，按球场 划分则差异更大。为 cricket_win_probability 传入 venue（以及 league）， 同样是 10 轮后 80/2 的局面，在 Chinnaswamy 的胜率为 47%，在 Newlands 则为 60%。不提供球场时，系统会按球场 → 联赛 → 全局的顺序回退，留出集上的对数 损失约增加 0.006。

模型无法感知伤病、天气、场地报告或球队新闻。

📈 市场

cricket_market_odds 从 Kalshi 读取公开价格。Kalshi 是受美国商品期货交易委员会（CFTC）监管的美国交易所，合约结算金额为 $1，价格以美分计，即隐含概率。将其与 cricket_win_probability 并列，二者之间的差距就是交易者所声称的优势。

此功能仅供参考——只读市场数据，无账户、无订单，也不提供建议。模型无法获知伤病、天气或球队消息，而这往往正是它与市场观点不一致的原因。事件合约在某些司法管辖区合法，在其他地区则不合法。

🙏 数据

逐球数据来自 Cricsheet，采用 CC BY-SA 4.0 许可。实时比分来自 ESPNcricinfo 的公开端点；小联盟板球数据来自 Kalshi 的公开实时数据；市场价格来自 Kalshi 的公开 API。 本项目与以上任何一方均无关联。

📝 许可证

BSD 3-Clause。请参阅 LICENSE。