프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Buzzr Sports Engine

제작자: Buzzr-app버전 5.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Buzzr-app/dfs-engine

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local sports math, DFS settlement, bet analytics, and game-entertainment tools.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "dfs-engine": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@buzzr/mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add dfs-engine -- npx -y @buzzr/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "dfs-engine": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@buzzr/mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "dfs-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@buzzr/mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Buzzr-app 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2954개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2954개 중 18%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2954개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Buzzr Sports Engine, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(5.1.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT9일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@buzzr/mcp

MCP server exposing the @buzzr sports engines to AI agents — DFS settlement, odds math, and entertainment predictions as tools.

@buzzr/mcp is a Model Context Protocol stdio server that puts the whole @buzzr engine family in front of any MCP-capable agent (Claude Desktop, Claude Code, or your own client). All math and policy logic lives in the underlying engines — this package is a thin, schema-validated tool surface:

Install

Run it directly with npx (Node 22+). Pin the version you reviewed instead of silently accepting a future latest release:

npx -y @buzzr/mcp@5.1.0

The server speaks MCP over stdio: JSON-RPC on stdin/stdout, logs on stderr. It exposes 11 tools with bounded inputs and outputs, and does not fetch live odds, box scores, operator accounts, or private user data.

Smithery

The Buzzr Sports Engine listing on Smithery packages the exact published @buzzr/mcp@5.1.0 artifact as a local stdio MCPB. It is a distribution and installation surface, not a hosted HTTP service. To add it to Codex through Smithery:

npx -y smithery@1.2.0 mcp add sarveshsea/buzzr-sports-engine --client codex

Smithery writes the corresponding MCP configuration for the selected client. Use the direct npm command above when you need both the server package and its launcher configuration pinned explicitly.

Claude Desktop

Add this to claude_desktop_config.json from Settings → Developer → Edit Config, then fully quit and reopen Claude Desktop:

{

"mcpServers": { "buzzr": { "command": "npx", "args": ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"] } } }

Claude Code
claude mcp add --transport stdio buzzr -- npx -y @buzzr/mcp@5.1.0

For a version-controlled project configuration, add this to .mcp.json, trust the project when prompted, and start a new Claude Code session:

{

"mcpServers": { "buzzr": { "command": "npx", "args": ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"] } } }

Confirm it with claude mcp get buzzr; inside Claude Code, /mcp shows the connection and discovered tool count.

Cursor

Add this to the repository's .cursor/mcp.json (or the equivalent user-level MCP configuration), then fully restart Cursor:

{

"mcpServers": { "buzzr": { "command": "npx", "args": ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"] } } }

Open Cursor Settings → MCP to confirm buzzr connected and exposed 11 tools. See Cursor's MCP documentation if your installed Cursor version presents a different settings location.

Codex

The Codex CLI, IDE extension, and app share config.toml. The one-command user setup is:

codex mcp add buzzr -- npx -y @buzzr/mcp@5.1.0

Or add the equivalent block to ~/.codex/config.toml for all projects, or to a trusted repository's .codex/config.toml for that project only:

[mcp_servers.buzzr]

command = "npx" args = ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"]

Run codex mcp get buzzr, then start a new Codex task after changing the configuration.

Generic stdio MCP client

Use this process configuration in any client that accepts a command plus args:

{

"name": "buzzr", "transport": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"], "env": {} }

Treat stdout as JSON-RPC only, read diagnostics from stderr, and close the child process's stdin during shutdown. The client must perform the MCP lifecycle below; starting npx in a terminal and seeing it remain open is normal for a stdio server waiting for a client.

Initialization and capability discovery

The client sends initialize first. Verify the serverInfo.name field is "buzzr", the serverInfo.version field is the installed package version, and the response has a capabilities.tools object. Send notifications/initialized, then call tools/list. The server returns the 11 tools in the catalog below with their input schemas. It does not advertise data fetching, resources, or prompts.

examples/mcp-calls.json is a machine-readable JSON-RPC transcript with the initialization expectation, exact tool discovery order, and a safe list_book_policies → validate_dfs_entry → grade_dfs_entry workflow. The repository replays that workflow through a real MCP client in CI.

Startup troubleshooting

  1. Confirm Node.js 22+ and npm are visible to the same desktop process or shell: node --version, npm --version, and npx --version.
  2. Confirm the pinned release exists with npm view @buzzr/mcp@5.1.0 version, then run npm cache verify. If npm reports cache corruption, repair npm's cache before retrying; npm cache clean --force is a last resort because it removes the whole local cache.
  3. GUI apps may inherit a smaller PATH than an interactive shell. On macOS or Linux, run command -v npx; on Windows, run where.exe npx. If the client cannot find npx, use that absolute path as command (normally npx.cmd on Windows) or launch the client from an environment where Node is on PATH.
  4. Keep logs off stdout. A healthy manual start writes a listening on stdio diagnostic to stderr and waits for JSON-RPC input.
  5. After any config, Node, PATH, or package-version change, fully quit and restart Claude Desktop, Claude Code, Cursor, or Codex. Opening only another chat tab may leave the old MCP child process and cached tool catalog in place.

Tool catalog

ToolEngineWhat it does
grade_dfs_entry@buzzr/dfs-engineSettle one transport-bounded 1–12-leg entry; executable built-in policies currently allow at most 6 PrizePicks or 8 Underdog legs.
grade_dfs_entries@buzzr/dfs-engineSettle 1–50 entries, up to 600 total legs, with bounded concurrency and isolated failures.
validate_dfs_entry@buzzr/dfs-engineReturn structured engine validation issues for a candidate entry without settling it.
list_book_policies@buzzr/dfs-engineList authoritative executable profile snapshots and metadata-only drafts, including status, verification, sources, and complete play types.
fair_line@buzzr/bets-coreRemove vig from both sides of one two-way market.
closing_line_value@buzzr/bets-coreCompare placed and closing prices for the same selection.
parlay_value@buzzr/bets-corePrice independent parlay legs, compare offered odds, and optionally calculate expected value.
kelly_stake@buzzr/bets-coreCalculate full and fractional Kelly stakes from a supplied win probability.
summarize_bet_history@buzzr/bets-coreSummarize up to 500 bets with overall and UTC-period rollups, drawdown, and streaks.
predict_game_buzz@buzzr/entertainment-enginePredict one game's 1–10 entertainment score with confidence and factor detail.
rank_games@buzzr/entertainment-engineRank 1–100 candidate games for a bounded taste profile.

Tool strings, identifiers, arrays, stdio frames, concurrent calls, and serialized results are bounded. American odds must be within [-100000, -100] or [100, 100000]. grade_dfs_entries, closing_line_value, and summarize_bet_history return string contractVersion: "1".

DFS policy safety

Operator-named policies are independent compatibility profiles, not official rules engines or evidence of affiliation:

  • PrizePicks is experimental and partially verified. Standard payout references were reviewed on 2026-07-16 from PrizePicks Payouts and PrizePicks Potential Outcomes, with DNP behavior checked against DNPs, Reboots, and Ties. The compatibility policy treats a 2-pick Power entry with a DNP as a refund when it falls below the two-pick minimum. Other settlement behavior and variable lineup-specific payouts remain incomplete.
  • Underdog is experimental and unverified. The Underdog Sports Legal Center is the recorded rules entrypoint; the current compatibility payout and settlement values have not been verified.

Displayed lineup terms are authoritative. Call list_book_policies before grading, inspect verification and sources, and obtain explicit operator rulings for DNPs, reboots, ties, rescues, voids, and corrections. The tool lists future fixtures with executable: false; grading tools reject draft book IDs because drafts are metadata, not settlement implementations.

Error contracts

  • Invalid tool arguments return the same bounded invalid_input result through an MCP client transport or a direct exported tool.handler(...) call. At most eight compact validation issues are included; raw Zod errors are never returned.
  • Malformed JSON-RPC envelopes remain protocol errors owned by the MCP SDK and are distinct from a valid tools/call request with invalid tool arguments.
  • validate_dfs_entry intentionally accepts a bounded candidate object and returns the engine's structured validation report.
  • Execution failures return generic isError: true results such as tool_execution_failed, entry_settlement_failed, server_busy, or result_too_large. Internal error details are not public.

Example transcripts

"Did my PrizePicks slip hit?"

User: I had a $10 2-pick power play: LeBron over 25.5 points (he scored 31)

and Curry over 27.5 (he scored 33). What's the payout?

Agent calls grade_dfs_entry:

`json

{

"entryId": "slip-1",

"bookId": "prizepicks",

"playTypeId": "power",

"stake": 10,

"displayedMultiplier": 3,

"legs": [

{ "legId": "l1", "playerName": "LeBron James", "league": "NBA", "propType": "points", "line": 25.5, "direction": "over", "actual": 31 },

{ "legId": "l2", "playerName": "Stephen Curry", "league": "NBA", "propType": "points", "line": 27.5, "direction": "over", "actual": 33 }

]

}

`

Result: "status": "won", "payout": { "total": 30, "withdrawable": 30, "bonus": 0 } —

both supplied actuals clear their lines and the submitted 3× displayed multiplier

is consistent with the selected compatibility table. Confirm the actual entry

details before tr

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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