MCP Server for NBA Stats Predictor Application

NBA 数据预测应用的 MCP 服务

这是一款由 MCP 驱动、面向 NBA 数据预测应用的工具，可通过实时数据分析和先进的统计建模生成球员表现预测。

安装

前提条件

• Python 3.8+
• pip
• Claude Desktop

分步设置

1. 将此代码库克隆到本地设备

2. 导航到项目目录：

   cd nba-stats-predictor-application
   

3. 创建虚拟环境：

   python3 -m venv venv
   

4. 激活虚拟环境：

   source venv/bin/activate
   

5. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

6. 下载所需数据：

   python3 data_pipeline/download_data.py
   

7. 训练预测模型：

   python3 models/train_model.py
   

8. 启动 FastAPI 服务：

   uvicorn api.fastapi_server:app --reload
   

9. 打开一个新终端

10. 返回项目目录

11. 安装 UV 包管理器：

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

12. 在此目录中重新启动终端

13. 运行 MCP 服务：

    uv run mcp_main.py
    

14. 再打开一个新终端

15. 配置 Claude Desktop：

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

    注意：如果文件不存在，请创建该文件。

16. 将以下配置添加到 claude_desktop_config.json：

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

    请记得将 /PATH/TO/PROJECT/DIRECTORY/ 替换为项目的实际路径。

17. 现在，你应该可以在 Claude Desktop 中使用此 MCP 工具了。

用法

配置完成后，你可以在 Claude Desktop 中使用 NBA 数据预测工具，获取即将到来的比赛中球员表现的预测。

故障排除

• 确保配置中的所有路径均正确
• 确保运行命令前已激活虚拟环境
• 检查所有依赖项是否已正确安装
• 使用 MCP 工具前，请确认 FastAPI 服务正在运行