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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Use Match Statistics Aggregator com a sua IA.

Conecte sua conta uma vez e deixe a IA que você já usa trabalhar com ela, sem construir outra integração. Transforme dados brutos de partidas em insights estatísticos profundos.

Included with plan

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Conjunto completo · 4 capacidades

O conjunto completo de capacidades de Match Statistics Aggregator.

Estas são as ações exatas que a sua IA pode escolher quando você pedir para trabalhar com Match Statistics Aggregator.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 4 disponíveis através de Match Statistics Aggregator.

  1. 01

    Agregar estatísticas de jogadores

    Consolida métricas de desempenho individual de um jogador específico.

  2. 02

    Agregar estatísticas de times

    Reúne dados de desempenho de um time em um período ou competição definida.

  3. 03

    Comparar períodos

    Compara o rendimento de um atleta ou equipe entre dois intervalos de tempo diferentes.

  4. 04

    Ranquear entidades

    Classifica jogadores ou times com base em uma métrica específica.

Um connector, todas as IAs

Match Statistics Aggregator funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar Match Statistics Aggregator para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 1454ms. Rápida em produção.

Match Statistics Aggregator é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1454ms
21 de set.Hoje
Dia mais rápido
1454ms
Dia mais lento
1454ms
Tendência de 14 dias
Estável0%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 4 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Match Statistics Aggregator, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Match Statistics Aggregator. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Match Statistics Aggregator Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_qDfBs0g8VeDtJW5xpkzrZzHr8cnrqCVn0fj9O6me/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Match Statistics Aggregator capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "match-statistics-aggregator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_qDfBs0g8VeDtJW5xpkzrZzHr8cnrqCVn0fj9O6me/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Como dar ao Claude acesso a Match Statistics Aggregator

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa Match Statistics Aggregator delega.

Ideal para profissionais que dependem de dados precisos para tomada de decisão no esporte.

  • 01

    Analistas de Desempenho

    Para gerar relatórios detalhados sobre o rendimento de atletas e equipes.

  • 02

    Scouts e Olheiros

    Para identificar talentos e comparar métricas de jogadores em diferentes competições.

  • 03

    Jornalistas Esportivos

    Para fundamentar coberturas e análises com dados estatísticos atualizados.

FAQ

Perguntas de quem usa Match Statistics Aggregator.

  • 01

    What kind of football stats can this MCP calculate?

    It handles totals, averages, medians, and per-90 rates for various performance metrics.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    How does it handle player comparisons?

    You can use the ranking and comparison capabilities to evaluate players or teams across different timeframes or metrics.

  • 04

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use immediately after connection.

  • 05

    Can I track team performance over time?

    Yes, the compare_periods capability allows your agent to track how a team's performance changes between different periods.

  • 06

    How are per-90 rates calculated?

    Per-90 rates are calculated by dividing the total metric value by the total minutes played, then multiplying by 90.

  • 07

    Can I compare two different seasons?

    Yes, you can use compare_periods to see how performance changed between two specific timeframes.

  • 08

    How are ties handled in rankings?

    Rankings use a deterministic secondary sort key, which is the entity name in ascending alphabetical order.

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