FFBB-MCP-Server / website
llms.txt4 starsChanged 50 days agoApache-2.0View on GitHub
- Installs packages
In this repository4 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- .github/copilot-instructions.mdCopilot instructions
- website/llms-full.txtllms.txt
- release-gateSkill
The file
We found no rules to list in this file: it reads as prose or reference rather than instructions.
Files
# FFBB MCP Server — Serveur Model Context Protocol pour le Basket Français
> Serveur FastMCP public et open-source exposant 19 outils d'agrégation et de recherche réglementaire pour interroger les données officielles et règlements de la Fédération Française de BasketBall (FFBB) depuis n'importe quel client MCP (Claude Desktop, Cursor, VS Code Copilot, ChatGPT, Antigravity, OpenCode).
> Propulsé par le SDK Python officiel et l'API REST `ffbb-data-client` (https://ffbb-api.desimone.fr).
## Endpoints Publics & Ressources
- Endpoint MCP (Streamable HTTP) : https://ffbb.desimone.fr/mcp
- Dashboard Web & Métriques : https://ffbb.desimone.fr/dashboard
- Métriques JSON : https://ffbb.desimone.fr/metrics.json
- Healthcheck : https://ffbb.desimone.fr/health
- Dépôt GitHub MCP : https://github.com/nickdesi/FFBB-MCP-Server
- API REST Dédiée (FastAPI / Swagger) : https://ffbb-api.desimone.fr
- SDK Python & API REST : https://ffbb-api.desimone.fr
- Package PyPI : https://pypi.org/project/ffbb-data-client/
## 19 Outils MCP Disponibles
1. `ffbb_team_summary` : 1 appel pour bilan + classement complet + dernier/prochain match d'une équipe. Préférer cet outil pour toute question combinant résultats et classement.
2. `ffbb_lives` : Scores en direct, statut et temps forts des rencontres du week-end sur toutes les divisions françaises.
3. `ffbb_bilan` : Bilan victoires / défaites exhaustif, points marqués/encaissés et goal-average d'une équipe.
4. `ffbb_club` : Fiche détaillée d'un club (gymnases, équipes engagées, calendriers des matchs). Pour le classement : utiliser uniquement si poule_id est connu et que team_summary n'a pas été appelé.
5. `ffbb_search` : Recherche universelle multi-index Meilisearch (clubs, compétitions, tournois 3x3, gymnases, arbitres).
6. `ffbb_next_match` : Prochaine rencontre programmée (date, heure, adversaire, adresse du gymnase).
7. `ffbb_last_result` : Dernier résultat et score officiel enregistré pour une équipe.
8. `ffbb_bilan_saison` : Bilan approfondi d'une équipe sur l'ensemble des phases d'une saison sportive.
9. `ffbb_head_to_head` : Face-à-face et analyse historique des confrontations directes entre deux clubs ou équipes.
10. `ffbb_match_lookup` : Recherche ciblée et détaillée d'une rencontre par identifiant ou critères (division, date, salle).
11. `ffbb_resolve_team` : Pivot central de désambiguïsation pour identifier une équipe unique à partir d'un nom ou d'un club.
12. `ffbb_find_team_candidates` : Identification instantanée des équipes candidates pour un nom de club ou d'organisme.
13. `ffbb_get` : Récupération brute d'une ressource FFBB par son identifiant unique.
14. `ffbb_saisons` : Liste des saisons sportives disponibles (historique et saison en cours).
15. `ffbb_version` : Informations de version, configuration runtime et santé du serveur.
16. `ffbb_search_regulations` : Recherche plein texte déterministe (FTS5) dans les règlements officiels FFBB (RSG, règlements particuliers, ligues et comités avec fallback fédéral).
17. `ffbb_get_regulation_article` : Récupération intégrale et exacte du texte d'un article réglementaire sans troncature.
18. `ffbb_explain_tiebreak_rules` : Explication et calcul officiel des règles de départage en cas d'égalité (Article 28 du RSG FFBB).
19. `ffbb_list_regulations` : Catalogue complet des textes réglementaires fédéraux, régionaux et comités disponibles.
## Configuration pour Clients IA
### Cursor / Windsurf (.cursor/mcp.json)
```json
{
"mcpServers": {
"ffbb": {
"url": "https://ffbb.desimone.fr/mcp"
}
}
}
```
### VS Code (settings.json - Mode Agent GitHub Copilot)
```json
{
"github.copilot.chat.mcpServers": {
"ffbb": {
"url": "https://ffbb.desimone.fr/mcp"
}
}
}
```
### Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
```json
{
"mcpServers": {
"ffbb": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/client-sse", "https://ffbb.desimone.fr/mcp"]
}
}
}
```
### Google Antigravity (mcp_config.json)
```json
{
"mcpServers": {
"ffbb_mcp": {
"serverUrl": "https://ffbb.desimone.fr/mcp"
}
}
}
```
## Écosystème Développeurs : API REST & SDK Python (ffbb-data-client)
Pour intégrer directement l'API REST dans vos applications ou développer en Python :
- API REST OpenAPI/Swagger : https://ffbb-api.desimone.fr/docs
- Installation du SDK Python : `pip install ffbb-data-client`
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
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People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

