NBA Odds MCP Server

NBA 赔率 MCP 服务

一个从 The Odds API 提供 NBA 篮球赔率数据的模型上下文协议（MCP）服务。

概述

此 MCP 服务让 Claude 等大模型能够访问实时 NBA 赔率数据。它提供以下信息：

• 当前 NBA 比赛及其投注赔率
• NBA 冠军得主赔率
• 特定球队的比赛日程
• NBA 联盟基本信息

该服务充当大模型与 The Odds API 之间的桥梁，负责处理身份验证、数据格式化和错误处理。

要求

• Python 3.10 或更高版本
• The Odds API 密钥（已包含在服务中）
• 兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop 等）
• 用于可视化的 Matplotlib、NumPy 和 Pillow

安装

1. 设置 Python 3.10 或更高版本

   # Using pyenv (already set up)
   pyenv local 3.10.13
   

2. 创建并激活虚拟环境

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
   

3. 安装依赖项

   pip install "mcp[cli]" httpx
   

用法

运行服务

# Activate the virtual environment
source venv/bin/activate

# Run the server
python nba_odds_server.py

自动化数据收集

要构建有意义的历史数据库以进行趋势分析，请设置自动化数据收集：

1. 在项目目录中创建数据收集脚本（odds_collector.py），用于收集和存储赔率数据

2. 设置 cron 作业，以定期运行此脚本：

# Daily collection at 7:30 AM
30 7 * * * cd /Users/nikhil/Documents/MCP_test && /Users/nikhil/Documents/MCP_test/venv/bin/python odds_collector.py >> /Users/nikhil/Documents/MCP_test/collection_log.txt 2>&1

# Collection at 3:30 PM (for game days)
30 15 * * * cd /Users/nikhil/Documents/MCP_test && /Users/nikhil/Documents/MCP_test/venv/bin/python odds_collector.py >> /Users/nikhil/Documents/MCP_test/collection_log.txt 2>&1

# Collection at 8:30 PM (for game days and post-game)
30 20 * * * cd /Users/nikhil/Documents/MCP_test && /Users/nikhil/Documents/MCP_test/venv/bin/python odds_collector.py >> /Users/nikhil/Documents/MCP_test/collection_log.txt 2>&1

3. 建议的收集频率：
   • 每日基准数据收集（早晨）
   • 比赛日赛前数据收集（下午）
   • 赛后数据收集，用于分析市场反应（晚上）

配置 Claude Desktop

1. 编辑 Claude Desktop 配置文件：

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

2. 添加以下配置：

   {
     "mcpServers": {
       "nba-odds": {
         "command": "/Users/nikhil/Documents/MCP_test/venv/bin/python",
         "args": [
           "/Users/nikhil/Documents/MCP_test/nba_odds_server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

3. 重启 Claude Desktop

测试服务

尝试询问以下问题：

• “当前 NBA 冠军赔率是多少？”
• “显示即将举行的 NBA 比赛”
• “哪支球队最有希望赢得 NBA 冠军？”
• “告诉我今天有哪些 NBA 比赛”
• “模拟一场湖人队与凯尔特人队的比赛”

可用工具

该服务提供以下工具：

NBA 基本数据工具

1. get_nba_info() - 提供 NBA 篮球类别的基本信息

2. get_nba_games(markets, regions) - 获取当前 NBA 比赛及其赔率

   • 参数：
     • markets：以逗号分隔的市场列表（h2h、spreads、totals）
     • regions：以逗号分隔的地区列表（us、uk、eu、au）

3. get_nba_championship_odds() - 获取当前 NBA 冠军得主赔率

4. get_nba_team_stats(team_name) - 获取特定球队即将举行的比赛

   • 参数：
     • team_name：NBA 球队名称

模拟工具

1. simulate_nba_game(home_team, away_team) - 使用 AI/ML 模型模拟一场 NBA 比赛

   • 参数：
     • home_team：主队名称
     • away_team：客队名称

2. simulate_championship_odds() - 通过 1000 次赛季模拟计算 NBA 冠军赔率

3. simulate_season_remainder() - 模拟 NBA 赛季剩余赛程，包括季后赛

4. get_simulation_accuracy() - 获取以往比赛模拟的准确率统计数据

投注分析工具

1. get_betting_recommendations(max_recommendations) - 根据赔率变动和历史趋势获取智能投注建议

   • 参数：
     • max_recommendations：返回的建议数量上限（默认值：3）

2. analyze_team_ats_performance(team_name) - 分析球队对让分盘（ATS）的表现

   • 参数：
     • team_name：要分析的 NBA 球队名称

3. analyze_odds_movement(event_id, days) - 分析特定比赛的投注赔率变动情况

   • 参数：
     • event_id：赛事标识符
     • days：回溯的天数（默认值：7）

NBA 竞猜游戏工具

1. start_nba_quiz(category, difficulty, length) - 开始一场新的 NBA 竞猜游戏

   • 参数：
     • category：问题类别（random、nba_history、current_nba、nba_stats、nba_rules、championships）
     • difficulty：难度等级（rookie、veteran、all-star、hall-of-fame、mixed）
     • length：问题数量（默认值：5）

2. answer_quiz_question(quiz_id, answer) - 回答正在进行的竞猜中的问题

   • 参数：
     • quiz_id：当前竞猜的 ID
     • answer：用户选择的答案

3. get_daily_nba_question() - 获取每日 NBA 竞猜问题

4. answer_daily_nba_question(answer) - 回答每日 NBA 竞猜问题

   • 参数：
     • answer：用户选择的答案

5. get_nba_quiz_stats() - 获取 NBA 竞猜游戏的表现统计数据

盘口变动分析工具

1. analyze_reverse_line_movement(days) - 根据历史赔率数据分析反向盘口变动模式

   • 参数：
     • days：要分析的历史数据天数（默认值：30）

2. analyze_sharp_money_action(days, threshold) - 找出可能存在专业资金投注的比赛

   • 参数：
     • days：要分析的天数（默认值：30）
     • threshold：纳入考虑的最低概率变化（默认值：3%）

3. calculate_betting_strategy_roi(movement_type, days) - 根据盘口变动计算投注策略的历史 ROI

   • 参数：
     • movement_type：要分析的变动类型（reverse、sharp）
     • days：要分析的天数（默认值：90）

4. create_line_movement_chart(game_id, team_name, days) - 创建显示盘口变动对概率影响的图表

   • 参数：
     • game_id：要分析的特定比赛（可选；输入 "help" 查看可用比赛）
     • team_name：要筛选的球队名称（可选）
     • days：未指定特定比赛或球队时要分析的天数

赔率追踪与分析工具

5. analyze_championship_odds_trend(team_name, days) - 分析某支球队的夺冠赔率随时间的变化

   • 参数：
     • team_name：要分析的 NBA 球队名称
     • days：回溯天数（默认值：30）

6. get_team_odds_history(team_name, days) - 获取特定球队的历史夺冠赔率数据

   • 参数：
     • team_name：NBA 球队名称
     • days：要检索的历史数据天数（默认值：30）

7. get_odds_tracking_stats() - 获取数据库中追踪的赔率数据统计信息

可视化工具

8. generate_team_odds_chart(team_name, days) - 创建显示某支球队夺冠赔率变化的图表

   • 参数：
     • team_name：要绘制图表的 NBA 球队名称
     • days：图表包含的天数（默认值：30）

9. generate_teams_comparison_chart(team_names, days) - 创建比较多支球队夺冠赔率的图表

   • 参数：
     • team_names：要比较的球队名称列表，以逗号分隔
     • days：图表包含的天数（默认值：30）

10. generate_game_odds_chart(event_id) - 创建显示特定比赛赔率变化的图表

    • 参数：
      • event_id：要绘制图表的比赛／赛事 ID

11. generate_bookmaker_comparison_chart(team_name, days) - 创建比较不同博彩公司赔率的图表

    • 参数：
      • team_name：要分析的 NBA 球队名称
      • days：图表包含的天数（默认值：30）

数据存储与可视化

SQLite 数据库

该服务使用 SQLite 存储历史赔率数据，以便进行趋势分析：

• 冠军赔率表：追踪球队夺冠赔率随时间的变化
• 比赛赔率表：追踪单场比赛赔率和盘口变动
• 自动存储：所有 API 请求都会自动将数据存入数据库

可视化系统

该服务包含由 Matplotlib 驱动的强大可视化系统：

• 图表目录：所有生成的图表都保存在 charts 文件夹中
• Base64 嵌入：图表以 Base64 编码的图像形式返回，以便在大模型响应中显示
• 图表类型：
  • 团队赔率趋势图
  • 多支球队对比图
  • 比赛赔率变动图
  • 博彩公司对比图

数据分析

该系统可自动分析赔率数据：

• 趋势检测（上升、下降、稳定）
• 博彩公司差异分析
• 历史赔率变动模式
• 赔率显著变化的可视化指标

API 信息

该服务使用 The Odds API (https://the-odds-api.com/)，并调用以下端点：

• GET /sports - 列出所有体育类别
• GET /sports/{sport_key}/odds - 获取特定体育项目的赔率
• GET /sports/{sport_key}/events/{event_id}/odds - 获取特定赛事的赔率

API 密钥已包含在服务配置中。

故障排除

• 服务无法启动：确保已安装 Python 3.10+，并已激活虚拟环境
• MCP 客户端无法连接：检查配置文件的路径和格式
• API 错误：确认 API 密钥有效，并检查是否受到速率限制

许可证

本项目仅用于教育目的。

致谢

• 感谢 The Odds API 提供体育博彩数据
• 感谢 Model Context Protocol（MCP）提供服务框架