ffbb-mcp-server 1.3.1

MCP Server for FFBB (Fédération Française de Basketball) data

🏀 FFBB MCP Server

Serveur MCP pour consulter les données officielles du basket français.

Calendriers, classements, bilans, résultats et scores live FFBB pour assistants IA compatibles MCP.

🌐 Site · 🧩 Extension VS Code · 📚 Documentation

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Utiliser l'instance publique

Endpoint MCP public :

https://ffbb.desimone.fr/mcp

Transport : Streamable HTTP.

Endpoints utiles :

• Dashboard : https://ffbb.desimone.fr/dashboard
• Métriques : https://ffbb.desimone.fr/metrics.json
• Santé : https://ffbb.desimone.fr/health

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Installation rapide

VS Code / GitHub Copilot

Option recommandée : installer l’extension FFBB Basketball MCP depuis les releases, puis ouvrir Copilot Chat en mode agent.

Alternative sans extension : Installer FFBB MCP

Claude Desktop

Ajoutez le serveur dans claude_desktop_config.json :

{
  "mcpServers": {
    "ffbb": {
      "httpUrl": "https://ffbb.desimone.fr/mcp"
    }
  }
}

Cursor / autres clients MCP

Configurez un serveur MCP distant :

• Type : Streamable HTTP
• URL : https://ffbb.desimone.fr/mcp

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Outils principaux

Outil	Usage
ffbb_bilan	Bilan complet d’une équipe, toutes phases confondues.
ffbb_team_summary	Résumé agent : bilan, classement courant, dernier résultat, prochain match.
ffbb_bilan_saison	Bilan détaillé d’une équipe précise avec numero_equipe.
ffbb_last_result	Dernier match joué.
ffbb_next_match	Prochain match.
ffbb_club	Calendrier complet, équipes ou classement d’un club.
ffbb_search	Recherche clubs, compétitions, salles, matchs, engagements.
ffbb_get	Accès technique à une ressource FFBB par identifiant.
ffbb_lives	Matchs en direct.
ffbb_saisons	Saisons disponibles.
ffbb_version	Version et diagnostic runtime.

La référence complète est dans docs/TOOLS_REFERENCE.md.

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Architecture en bref

flowchart LR
    A[Client MCP] -->|Streamable HTTP| B[FFBB MCP Server]
    B --> C[Services métier + cache]
    C --> D[ffbb-data-client]
    D --> E[API officielle FFBB]

Points clés :

• serveur Python 3.10+ basé sur mcp[cli], starlette et uvicorn ;
• agrégation métier pour limiter le nombre d'appels et réduire le contexte LLM ;
• cache TTL adapté aux données live, calendriers et classements ;
• dashboard, métriques JSON et healthcheck intégrés.

Détails : docs/ARCHITECTURE.md et docs/PERFORMANCE.md.

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Développement local

uv sync --extra dev
uv run ruff format .
uv run ruff check --fix .
uv run mypy src
uv run pytest

Voir CONTRIBUTING.md pour les règles de contribution.

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Documentation

• Exemples d’usage
• Référence des outils
• Architecture
• Performance et cache
• Déploiement Coolify

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Projet non officiel, non affilié à la Fédération Française de BasketBall.