JinDaGe - nba-stats-predictor-mcp MCP Details

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🚀 NBA 数据预测应用的 MCP 服务器

这是一个基于 MCP 的工具，专为 NBA 数据预测应用程序打造。它借助实时数据分析和高级统计建模技术，能够精准生成球员表现预测，为您带来更具前瞻性的赛事洞察。

🚀 快速开始

按照以下步骤操作，您就能快速在 Claude Desktop 中使用 NBA 数据预测工具获取球员表现预测。

📦 安装指南

先决条件

Python 3.8 或更高版本
pip 包管理器
Claude Desktop

分步安装说明

克隆仓库：将此仓库克隆到本地设备。
切换目录：
```
cd nba-stats-predictor-application
```
创建虚拟环境：
```
python3 -m venv venv
```
激活虚拟环境：
```
source venv/bin/activate
```
安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```
下载所需数据：
```
python3 data_pipeline/download_data.py
```
训练预测模型：
```
python3 models/train_model.py
```

启动 FastAPI 服务器：

uvicorn api.fastapi_server:app --reload

打开新终端：打开一个新的终端窗口。
返回项目目录：返回到项目目录。

安装 UV 包管理器：

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

重启终端：重新启动当前终端。
运行 MCP 服务器：
```
uv run mcp_main.py
```
打开新终端：打开另一个新的终端窗口。
配置 Claude Desktop：
```
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
```
⚠️ 重要提示：如果文件不存在，请创建它。

添加配置：将以下配置添加到 claude_desktop_config.json 文件中：

{
    "mcpServers": {
        "NBA-stats-predictor": {
            "command": "/实际路径/项目目录/.venv/bin/uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/实际路径/项目目录/",
                "run",
                "mcp_main.py"
            ]
        }
    }
}

⚠️ 重要提示：请将 /实际路径/项目目录/ 替换为您的实际项目路径。

完成安装：现在您应该可以在 Claude Desktop 中使用此 MCP 工具了。

💻 使用示例

配置完成后，您即可在 Claude Desktop 中使用 NBA 数据预测工具来获取即将进行的比赛的球员表现预测。

🔧 故障排除

⚠️ 重要提示：确保配置文件中的所有路径正确无误。
⚠️ 重要提示：在运行命令之前确保已激活虚拟环境。
⚠️ 重要提示：检查所有依赖项是否正确安装。
⚠️ 重要提示：启动 FastAPI 服务器前请确认其正在运行。

nba-stats-predictor-mcp