AFL MCP Server — это специализированный AI-инструмент с открытым исходным кодом, который подключает большие языковые модели (LLM), такие как Claude, к данным Австралийской футбольной лиги (AFL) через Squiggle API. Он позволяет болельщикам, аналитикам и журналистам получать исчерпывающую информацию о матчах, турнирных таблицах, прогнозах и силовых рейтингах команд через общение с AI на естественном языке, без необходимости ручного поиска статистики.
Ключевые особенности:
Турнирная аналитика в реальном времени: Мгновенно отображает текущее положение команд в чемпионате, результаты конкретных раундов и детальную информацию о любом клубе, что позволяет быстро оценить турнирную ситуацию.
Исторические данные и ретроспектива: Позволяет извлекать турнирные таблицы и результаты матчей за любой раунд и год, что удобно для сравнения выступлений команд в разные сезоны и подготовки ретроспективных обзоров.
Прогнозы и советы от экспертных моделей: Предоставляет доступ к рекомендациям и предсказаниям на будущие игры от различных аналитических источников, помогая оценить шансы команд и спланировать просмотр ключевых матчей.
Продвинутая аналитика и силовые рейтинги: Показывает силовые рейтинги команд, рассчитанные разными статистическими моделями, а также прогнозируемую итоговую таблицу, позволяя сравнивать ожидания аналитиков с реальным положением дел.
Мульти-источниковая гибкость: Дает возможность выбирать источник аналитических данных из доступного списка, что позволяет сравнивать прогнозы от разных моделей и получать более объективную картину.
Для кого: Ориентирован на преданных болельщиков Австралийской футбольной лиги, спортивных журналистов, фэнтези-менеджеров и аналитиков, которые хотят оперативно получать структурированную статистику, исторические данные и прогнозы, не покидая интерфейс AI-ассистента. Также подходит разработчикам, заинтересованным в интеграции спортивных данных в свои AI-приложения.
Сценарии использования:
Еженедельный обзор тура: запрос результатов всех матчей последнего раунда с кратким анализом неожиданных исходов.
Подготовка к матчу: сравнение силовых рейтингов двух соперников и просмотр прогнозов от разных источников для понимания фаворита.
Исторический анализ: сравнение турнирного положения выбранной команды после 15-го раунда в разные годы для оценки динамики её выступлений.
Фэнтези-менеджмент: получение актуальных данных о форме и позициях команд для принятия решений о заменах в фэнтези-составе.
Кросс-валидация прогнозов: сопоставление предсказаний на итоговую таблицу от нескольких моделей для выявления наиболее вероятного исхода сезона.
Цены и доступность: Проект полностью бесплатен и имеет открытый исходный код (лицензия MIT). Для работы требуется установленная платформа .NET 9.0 или новее и MCP-совместимый клиент. Развертывание осуществляется добавлением конфигурации в Claude Desktop или другой клиент, с указанием пути к исходному коду. Все данные предоставляются через публичный Squiggle API, который также бесплатен при ответственном использовании.
