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fpl-mcp-server

fpl-mcp-server

本地服务
github.com/nguyenanhducs游戏娱乐136 周前更新
代码仓库

关于 fpl-mcp-server

fpl-mcp-server 为 Fantasy Premier League 提供分析和策略工具，适用于希望分析球员、赛程和经理数据的玩家。它结合工具、数据资源与策略提示词，并支持模糊匹配和转会趋势查询。

主要功能

  1. 01搜索球员并分析赛程
  2. 02比较经理并分析阵容与转会
  3. 03提供球员、球队和比赛周资源
  4. 04提供阵容及转会规划提示词
  5. 05模糊匹配球员名称
  6. 06追踪当轮转入与转出趋势

适用场景

  1. 01分析比赛周并规划阵容
  2. 02根据赛程安排转会
  3. 03比较经理阵容和转会操作
  4. 04查找昵称或拼写有差异的球员

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端提供 19 种工具、4 项数据资源和 10 个策略提示词，用于 Fantasy Premier League 分析。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "nguyenanhducs-fpl": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fpl-mcp-server"
      ]
    }
  }
}
启动命令uvx fpl-mcp-server

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypifpl-mcp-server1.0.3

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Fantasy Premier League MCP 服务

一款功能全面的 Model Context Protocol（MCP） 服务，用于 Fantasy Premier League 分析和策略规划。此服务为 AI 助手提供强大的工具、资源和提示词，帮助你通过数据驱动的洞察，在 FPL 小型联赛中拔得头筹。

PyPI Python 3.13+ License: MIT MCP Document

功能

此 MCP 服务通过以下功能提供全面的 FPL 分析能力：

  • 19 个交互式工具 - 搜索球员、分析赛程、比较经理、跟踪转会等
  • 4 种数据资源 - 可访问球员、球队、比赛周以及当前比赛周的引导数据
  • 10 个策略提示词 - 用于比赛周分析、阵容分析、转会规划、芯片策略、阵容选择和队长选择的结构化模板
  • 智能缓存 - 对引导数据缓存 4 小时，在保持数据最新的同时尽量减少 API 调用
  • 模糊匹配 - 即使球员姓名拼写有差异或使用昵称，也能找到他们
  • 实时转会趋势 - 跟踪当前比赛周转入和转出人数最多的球员
  • 经理洞察 - 分析阵容、转会和芯片使用情况
  • 赛程分析 - 评估球队赛程，并围绕有利赛程安排转会

快速开始

选项 1：uvx（推荐）

最快的入门方式——无需安装：

{
  "mcpServers": {
    "fpl": {
      "command": "uvx",
      "args": ["fpl-mcp-server"],
      "type": "stdio"
    }
  }
}
选项 2：Docker

使用 GitHub Container Registry 中的官方 Docker 镜像：

{
  "mcpServers": {
    "fpl": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/nguyenanhducs/fpl-mcp-server:latest"
      ],
      "type": "stdio"
    }
  }
}

如需详细的安装说明和更多选项，请参阅 安装指南。

使用与文档

完成配置后，你可以通过自然语言在 Claude Desktop 中与 FPL MCP 服务交互。

如需详细指南，请参阅：

数据来源

此服务使用官方 Fantasy Premier League API；更多详情请参阅此处。

贡献

欢迎贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解相关指南。

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。