NBA数据预测应用的MCP服务器

一个由MCP驱动的工具，用于NBA数据预测应用，该应用使用实时数据分析和高级统计模型生成球员表现预测。

安装

先决条件

• Python 3.8+
• pip
• Claude Desktop

分步设置

1. 将此仓库克隆到本地设备上

2. 导航至项目目录：

   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. 下载必要的数据：

   python3 data_pipeline/download_data.py
   

7. 训练预测模型：

   python3 models/train_model.py
   

8. 启动FastAPI服务器：

   uvicorn api.fastapi_server:app --reload
   

9. 打开一个新的终端

10. 返回到项目目录

11. 安装UV包管理器：

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

12. 在此目录下重启终端

13. 运行MCP服务器：

    uv run mcp_main.py
    

14. 打开另一个新的终端

15. 配置Claude Desktop：

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

    注意：如果文件不存在，请创建它。

16. 在claude_desktop_config.json中添加以下配置：

    {
        "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/替换为实际的项目路径。

17. 现在你应该能够在Claude Desktop上使用这个MCP工具了。

使用方法

配置完成后，你可以在Claude Desktop上使用NBA数据预测工具来获取即将到来的比赛中的球员表现预测。

故障排除

• 确保配置中的所有路径都正确
• 在运行命令之前确保激活了虚拟环境
• 检查所有依赖项是否已正确安装
• 在使用MCP工具前确认FastAPI服务器正在运行