【技术文档摘要】：

NBA MCP 服务器

这是一个用Python实现的Model Context Protocol (MCP)服务器，用于NBA统计数据和实时比赛数据。

概述

此服务器提供了一组工具，通过NBA API访问NBA数据。它充当应用程序与NBA数据服务之间的桥梁，提供实时比赛信息和历史统计。

特性

• 实时比赛数据（比分板、比赛统计、逐球分析）
• 球员信息及职业生涯统计
• 球队比赛记录及统计
• 联盟排名
• 比赛结果及赛程

工具

实时比赛数据

• nba_live_scoreboard

  • 获取今天的NBA比分板（实时或最新）
  • 返回比赛ID、开始时间、比分和广播详情

• nba_live_boxscore

  • 获取给定NBA比赛ID的实时比赛统计
  • 提供详细的球员和球队统计

• nba_live_play_by_play

  • 获取特定比赛的实时逐球分析
  • 包括得分、犯规、暂停和换人

球员信息

• nba_common_player_info

  • 获取球员的基本信息
  • 包括生物统计数据、身高、体重、所属球队和位置

• nba_player_career_stats

  • 获取球员的职业生涯统计
  • 可以选择不同的格式（每场比赛、总计、每36分钟）

• nba_list_active_players

  • 返回当前所有活跃的NBA球员列表

• nba_player_game_logs

  • 获取指定日期范围内球员的比赛统计

球队数据

• nba_team_game_logs_by_name

  • 使用球队名称获取球队的比赛记录
  • 避免需要知道球队的数字ID

• nba_fetch_game_results

  • 获取给定球队ID和日期范围内的比赛结果

• nba_team_standings

  • 获取给定赛季和赛季类型下的NBA球队排名

• nba_team_stats_by_name

  • 使用球队名称获取球队统计
  • 支持不同的聚合方法（总计、每场比赛等）

• nba_all_teams_stats

  • 获取多个赛季内所有NBA球队的统计

赛程信息

• nba_list_todays_games
  • 返回任何特定日期的比分板数据

使用

该服务器使用MCP框架实现，并可作为独立服务运行。

# 启动服务器
python nba_server.py
# 或
mcp run nba_server.py

配置

• 服务器运行时设置30秒超时以确保更可靠的运行
• 实现了优雅关闭信号处理器（Ctrl+C）

与Claude Desktop一起使用

选项1：使用Docker（推荐）

1. 克隆此仓库

git clone https://github.com/obinopaul/nba-mcp-server.git
cd nba-mcp-server

2. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

3. 构建Docker镜像

docker build -t nba_mcp_server .

4. 运行Docker容器

docker run -d -p 5000:5000 --name nba_mcp_server nba_mcp_server

5. 将以下内容添加到您的claude_desktop_config.json中：

{
  "mcpServers": {
    "nba_mcp_server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "exec",
        "-i",
        "nba_mcp_server",
        "python",
        "nba_server.py"
      ]
    }
  }
}

选项2：直接执行Python

1. 克隆此仓库

git clone https://github.com/obinopaul/nba-mcp-server.git
cd nba-mcp-server

2. 创建新环境

conda create --name your_env_name python=3.13
conda activate your_env_name

3. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4. 在终端上运行NBA MCP服务器

mcp run nba_server.py

5. 将以下内容添加到您的claude_desktop_config.json中，根据需要调整Python路径：

{
  "mcpServers": {
    "nba_mcp_server": {
      "command": "/path/to/your/python",
      "args": [
        "/path/to/nba_server.py"
      ]
    }
  }
}

在添加您选择的配置后，重启Claude Desktop以加载NBA服务器。然后，您可以在与Claude的对话中使用所有NBA数据工具。

技术细节

服务器构建于：

• NBA API（nba_api）Python包
• MCP用于API接口
• Pydantic用于输入验证
• Pandas用于数据操作

许可证

此MCP服务器在MIT许可证下可用。