nba-stats-predictor-mcp

🚀 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

1. 克隆仓库：将此仓库克隆到本地设备。
2. 切换目录：

   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 服务器：

   uvicorn api.fastapi_server:app --reload
   

9. 打开新终端：打开一个新的终端窗口。
10. 返回项目目录：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. 重启终端：重新启动当前终端。
13. 运行 MCP 服务器：

    uv run mcp_main.py
    

14. 打开新终端：打开另一个新的终端窗口。
15. 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。
16. 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。
17. 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。