Fantasy Premier League MCP Server (fpl-mcp) 是一款 MCP 服务器，旨在为 AI 模型提供访问 Fantasy Premier League (FPL) 数据和工具的便捷途径。它通过标准化的 MCP 协议，让开发者能够在 Claude Desktop 等兼容客户端中，直接利用 FPL 的丰富数据进行分析和预测。

fpl-mcp 提供了全面的球员数据、球队信息和比赛周数据，并支持球员搜索和对比功能。开发者可以轻松地将这些数据集成到 AI 模型中，实现诸如球员推荐、阵容优化和比赛结果预测等应用。该服务器通过 Python 实现，支持多种安装方式，并提供了详细的配置指南，确保开发者能够快速上手并充分利用 FPL 数据提升 AI 模型的性能。核心价值在于简化了 AI 模型与 FPL 数据的交互，赋能开发者构建更智能的 FPL 应用。

访问丰富的FPL球员数据

fantasy-pl-mcp 允许AI模型访问全面的 Fantasy Premier League (FPL) 球员统计数据。它通过 FPL API 提供当前和历史球员表现的详细信息，包括进球、助攻、出场时间、黄牌/红牌、预期进球 (xG)、预期助攻 (xA) 等。这些数据对于 AI 模型来说至关重要，可以进行复杂的分析，例如预测球员未来的表现、评估球员的价值以及识别潜在的差异化选择。例如，AI 模型可以使用这些数据来构建预测模型，根据球员的历史表现和即将到来的赛程来预测球员在下一场比赛中的得分。

该功能通过提供标准化的数据访问接口简化了开发过程。开发者无需直接处理 FPL API 的复杂性，而是可以使用 fantasy-pl-mcp 提供的资源来轻松检索所需的数据。例如，开发者可以使用 fpl://static/players 资源获取所有球员的数据，或者使用 fpl://static/players/{name} 资源按名称搜索特定球员的数据。

球员对比分析工具

fantasy-pl-mcp 提供了一个强大的工具，用于比较两名球员的详细统计数据。此工具允许 AI 模型并排分析球员的表现，从而识别优势、劣势和潜在的协同效应。比较包括关键指标，如进球、助攻、射门、关键传球、抢断、拦截等。通过比较球员的数据，AI 模型可以提供有价值的见解，例如推荐最佳队长人选、识别有潜力的转会目标或评估不同阵容配置的有效性。

例如，用户可以查询 "Compare Mohamed Salah and Erling Haaland over the last 5 gameweeks"，AI 模型将使用 compare_players 工具检索并比较这两名球员在过去 5 个比赛周的数据，突出显示他们的优势和劣势。这有助于用户做出更明智的决定，例如选择谁担任队长或在他们的 FPL 团队中包括哪些球员。该工具通过提供清晰、简洁的比较分析，简化了决策过程，并使 AI 模型能够提供更个性化和有用的建议。

赛程难度分析

fantasy-pl-mcp 包含分析球员或球队未来赛程难度的功能。此功能对于评估球员的潜在得分机会至关重要，因为它考虑了对手的防守实力和主客场优势等因素。通过分析赛程难度，AI 模型可以识别具有良好赛程的球员，并推荐他们作为潜在的转会目标或队长人选。例如，AI 模型可以使用此功能来识别在未来几周内面对较弱防守的球员，并建议用户将他们添加到自己的 FPL 团队中。

该功能通过 analyze_player_fixtures 和 analyze_fixtures 工具实现，这些工具可以根据用户提供的球员或球队名称，检索并分析其未来赛程的难度。难度等级通常基于对手的排名、失球数和主客场表现等因素。AI 模型可以使用这些信息来生成报告，突出显示具有良好赛程的球员，并提供有关何时转入或转出特定球员的建议。

FPL 身份验证支持

fantasy-pl-mcp 支持 FPL 身份验证，允许用户访问其个人 FPL 团队数据和私人联赛信息。此功能对于提供个性化建议和分析至关重要，因为它允许 AI 模型根据用户的具体团队组成和联赛情况定制其建议。例如，AI 模型可以使用用户的团队数据来识别需要改进的领域，并推荐符合用户预算和阵容需求的转会目标。

身份验证通过 fpl-mcp-config 工具进行管理，该工具允许用户安全地存储其 FPL 电子邮件、密码和团队 ID。然后，这些凭据用于访问 FPL API 并检索用户的团队数据。fantasy-pl-mcp 提供了 get_my_team、get_team 和 get_manager_info 等工具，允许 AI 模型访问用户的团队信息、其他团队的信息以及经理的详细信息。

技术实现

fantasy-pl-mcp 使用 Python 构建，并利用多个库来访问 FPL API、处理数据和提供 MCP 接口。该项目结构良好，资源和工具被组织成单独的模块，便于维护和扩展。该项目还包括全面的文档和测试，确保其可靠性和易用性。

该项目使用标准输入/输出 (stdio) 作为其主要的传输机制，允许它与各种 MCP 客户端（如 Claude for Desktop）无缝集成。该项目还提供了一个 CLI 工具，用于配置身份验证设置和测试服务器功能。此外，该项目还提供了一组提示模板，可以用于指导 AI 模型生成有用的 FPL 相关查询。