Sports Trading Card Agent

Sports Card Agent

Um servidor MCP que fornece dados especializados de cards esportivos para agentes de IA. Abrange preços, análise de mercado, detecção de arbitragem, ROI de gradação, conselhos de investimento, estatísticas de jogadores (NBA/NFL/MLB), análise de cards vintage e alertas de jogadores em alta.

9 ferramentas. 3 esportes. 40+ conjuntos vintage. Zero pesquisa manual.

Ferramentas

Preços e Mercado

Ferramenta	Descrição
card_price_lookup	Preços reais de vendas e ativos do eBay. Suporta qualquer esporte, marca, ano ou gradação.
card_market_analysis	Análise de tendências comparando preços de venda vs. preços pedidos. Detecta oportunidades de arbitragem onde os cards estão listados abaixo do valor de mercado.

Estatísticas de Jogadores

Ferramenta	Descrição
player_stats_lookup	Estatísticas de jogadores em múltiplos esportes (NBA/NFL/MLB) com insights do mercado de cards baseados no desempenho.
nfl_stats_lookup	Estatísticas de passe, corrida, recepção e defesa da NFL com insights do mercado de cards.
mlb_stats_lookup	Estatísticas de rebatida (AVG, HR, RBI, OPS) e arremesso (ERA, K, WHIP) da MLB com insights de cards.

Análise e Estratégia

Ferramenta	Descrição
grading_roi_calculator	Calcula se a gradação de um card é lucrativa. Compara preços brutos vs. graduados para PSA, BGS e SGC com ROI ajustado por taxas.
card_investment_advisor	Recomendações de comprar/vender/manter combinando tendências de mercado com dados de desempenho dos jogadores em todos os 3 esportes.
trending_players	Identifica jogadores da NBA com desempenhos de destaque cujos cards provavelmente estão valorizando.
vintage_card_analysis	Análise específica por era para cards anteriores a 2000. Abrange 40+ conjuntos icônicos de 1909 T206 a 2000 Playoff Contenders com preços baseados em gradação.

Início Rápido

Instalar a partir do PyPI

pip install sports-card-agent

Executar o servidor

sports-card-agent

Usar com Claude Desktop

Adicione ao seu claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "sports-card-agent": {
      "command": "sports-card-agent"
    }
  }
}

Usar com Claude Code

Adicione ao seu .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "sports-card-agent": {
      "command": "sports-card-agent"
    }
  }
}

Configuração

Crie um arquivo .env ou defina variáveis de ambiente:

# eBay API (register free at developer.ebay.com)
EBAY_APP_ID=your_app_id
EBAY_CERT_ID=your_cert_id

# Ball Don't Lie API (register free at app.balldontlie.io)
BALLDONTLIE_API_KEY=your_api_key

O servidor funciona sem chaves de API usando dados simulados, então você pode testá-lo imediatamente.

Exemplos de Consultas

Uma vez conectado, qualquer agente de IA pode perguntar:

• "Quanto está sendo vendido um card novato Wembanyama 2023 Topps Chrome?"
• "Devo comprar ou vender meu card novato do Patrick Mahomes?"
• "Vale a pena graduar meu Jordan 1986 Fleer?"
• "Quem são os jogadores da NBA em alta cujos cards estão valorizando?"
• "Analise o mercado do card novato Ken Griffey Jr 1989 Upper Deck"
• "Qual é a perspectiva de investimento no vintage 1952 Topps Mickey Mantle?"
• "Como está o desempenho de Shohei Ohtani nesta temporada e o que isso significa para os cards dele?"

Esportes e Conjuntos Abrangidos

Esportes: Beisebol, Basquete, Futebol Americano, Hóquei, Futebol

Estatísticas de Jogadores: NBA (todos os times), NFL (todas as posições), MLB (rebatida + arremesso)

Conjuntos Vintage Incluem: 1909 T206, 1933 Goudey, 1951 Bowman, 1952 Topps, 1954-55 Topps, 1958 Topps Football, 1961 Fleer Basketball, 1965 Topps Football, 1966 Topps Hockey, 1969 Topps, 1979 O-Pee-Chee, 1981 Topps Football, 1984 Topps Football, 1986 Fleer Basketball, 1986 Donruss, 1989 Upper Deck, 1993 SP, 1996 Topps Chrome, 1997 Metal Universe, 2000 Playoff Contenders, e mais.

Empresas de Graduação: PSA, BGS, SGC (todos os níveis de serviço com preços atuais)

Desenvolvimento

git clone https://github.com/rjexile/sports-card-agent.git
cd sports-card-agent
python -m venv venv
source venv/Scripts/activate  # Windows
pip install -e .
python test_all.py  # Run all 29 tests

Licença

MIT