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

Stathead MCP

제작자: dachhack버전 1.0.126i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.dachhack/stathead-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Fantasy football analytics: stats, dynasty, projections, prospects, Sleeper leagues, Excel I/O

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": {
    "stathead": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "stathead-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add stathead -- npx -y stathead-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "stathead": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "stathead-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": {
    "stathead": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "stathead-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 dachhack 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 2958개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2958개 중 98%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2958개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Stathead MCP, 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(1.0.126)은 어제 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.

stathead-mcp

An MCP server that exposes StatHead's NFL fantasy-analytics toolset to Claude (Desktop / Code), Cursor, or any MCP client — so you can ask natural-language questions and get live, structured NFL data back.

It ships as a single self-contained bundle with no runtime dependencies and fetches all data on demand, so there's nothing to download or build — npx and go.

What you get

50 tools spanning player and team data, including:

AreaTools
Discoveryget_metadata — sources, season coverage, and valid enums (call this first to scope a question)
Playersseason stats, weekly/game logs, snap counts, injuries, advanced stats, Next Gen Stats, rosters, contracts, get_depth_charts (slot-aware team depth charts with roster status, StatHead depth order and view=changes for moves)
Games & playsschedules/results, play-by-play, participation, FTN charting
FantasyStatHead blended dynasty values, get_trade_values (StatHead values fitted to millions of completed Sleeper dynasty trades: as-of weekly values with 90% ranges, movers, liquidity, scoring re-pricing, 1/3/6/12-month forecasts, rookie-pick classes and history), get_projections (StatHead's in-house season PPG model), get_weekly_projections (per-week matchup-adjusted points, weeks 1–18), get_matchups (weekly strength of matchup: fantasy points each defense allows per game to QB/RB/WR/TE, ranked 1–32 in your scoring and over expected, by week, per player, rest of schedule, or split by metric such as TE receptions or QB rushing), ADP (FFC / ESPN / Sleeper), get_adp_with_results (ADP vs actual finish), trending adds/drops
Sleeper leaguesget_sleeper_user_leagues, get_sleeper_league (standings + rosters), get_sleeper_league_users (cheap manager list), get_sleeper_matchups, get_sleeper_transactions (trades/waivers/adds), get_sleeper_waiver_wire (free agents × trending × projections), get_sleeper_draft, get_sleeper_user_snooper (cross-league exposure), get_sleeper_user_history (multi-season records + titles) — a connected graph: a username lists leagues, a league name (or id) opens that league, and each manager's owner_id/display name walks back to *their* leagues, exposure, and history
Draft & collegeget_prospect_outcomes (calibrated boom/bust probabilities + grades), draft picks, get_rookie_class (draft+combine+rookie stats in one call), prospect profiles, combine, college stats (player or cohort), QBR
Model & methodologyget_model_docs (how the models work + per-position feature importance), get_player_features (why a player is scored the way they are — feature drivers, bands, direction)
Your own numbersexport_excel / import_excel / clear_overrides — download a styled projections / rankings / rookie-rankings workbook (or a by_team projection sheet with live PPR formulas), edit it, re-upload it, and have your values drive every later query
Bring your own projections & rankings

The same boards the website lets you download are available over MCP as real .xlsx files (built with zero extra dependencies — Node's own zlib):

  1. export_excel kind="projections" (or rankings, rookie_rankings) writes a styled workbook to disk and returns its path. Edit the highlighted column — Proj PPG for projections, My Rank for rankings/rookies — in Excel or Google Sheets.
  2. import_excel path="…" reads it back and saves your values as overrides.
  3. get_projections, get_fantasy_rankings, and get_prospect_outcomes then automatically use your numbers (flagged in the output) until you run clear_overrides.

Workbooks default to $STATHEAD_DIR (or the current working directory); pass path to choose where they land. Overrides persist in $STATHEAD_DIR/~/.stathead/overrides.json.

Quick start

Run it directly — no install, no clone:

npx -y stathead-mcp

It speaks MCP over stdio, so you normally wire it into a client rather than run it by hand.

Claude Desktop

Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "stathead": { "command": "npx", "args": ["-y", "stathead-mcp"] } } }

Claude Code
claude mcp add stathead -- npx -y stathead-mcp
Cursor / other MCP clients

Use the same command/args (npx -y stathead-mcp) in the client's MCP config.

Claude mobile apps / claude.ai web / Claude Desktop (remote connector)

Prefer a URL over a local command? The same tools are hosted over MCP's Streamable HTTP transport by a Cloudflare Worker (workers/stathead-mcp/, deployed via deploy-workers.yml):

https://stathead-mcp.dachhack.workers.dev

Add it under Settings → Connectors → Add custom connector, paste the URL, and save — no command, no API key. (A GET to that URL returns a small health payload; clients POST JSON-RPC to it.) The npm/stdio package above stays the path for Claude Code and Cursor.

The Worker records a privacy-respecting usage counter (MCP method + tool name only — no IPs or request bodies) to a Cloudflare Analytics Engine dataset (stathead_mcp_usage). View aggregates at GET /stats once you set the CF_ACCOUNT_ID + CF_ANALYTICS_TOKEN worker secrets (wrangler secret put …), or query the dataset in the Cloudflare dashboard. npm download counts don't see remote-connector usage — this does.

Data sources & freshness

Most tools fetch live from open upstreams (nflverse, Sleeper, FantasyFootballCalculator, ESPN's public endpoints). A handful read committed daily snapshots (StatHead's blended dynasty values, ADP history, in-house season projections), which the server fetches from the hosted StatHead site by default.

Please review [`DATA_SOURCES.md`](../DATA_SOURCES.md) before redistributing any data this server returns — several upstreams are proprietary or paid and carry their own terms.

Configuration

All optional, via environment variables:

VarDefaultPurpose
STATHEAD_DATA_BASEGitHub raw (data branch)Base URL for committed snapshot data ( data/ ). Defaults to GitHub raw, which serves every file uncompressed/reliably (the Cloudflare host gzips files over its 25 MiB cap, which Node can't decode). Override to point at your own deployment or a local http://localhost:5173/ dev server.
VITE_KTC_PROXYproject workerCORS proxy for KeepTradeCut. Deploy your own (workers/ktc-proxy) to avoid shared rate limits.
VITE_FC_PROXYproject workerCORS proxy for FantasyCalc (workers/fc-proxy).
VITE_ODDS_API_KEY—Enables betting-odds tools (the-odds-api.com).

Running from a full repo checkout instead? The server reads snapshots straight from local public/data/ and ignores STATHEAD_DATA_BASE.

Building from source

The bundle is produced from the StatHead monorepo:

# from the repo root

npm install npm run build:mcp # → mcp/dist/server.mjs (esbuild, single file) node mcp/dist/server.mjs

Publishing

Bump version in mcp/package.json and SERVER_VERSION in mcp/dist/server.mjs (they must match), merge to the default branch, then any one of:

git push -f origin <commit>:publish-mcp-now        # branch-push trigger (works from Claude Code sessions)

git tag mcp-v1.2.3 && git push origin mcp-v1.2.3 # tag trigger

or Actions → "Publish stathead-mcp to npm" → Run workflow

publish-mcp.yml refuses a version already on npm and a commit not yet on the default branch, smoke-tests the bundle, publishes via npm Trusted Publishing, then chains the MCP Registry publish. Manual fallback:

npm run build:mcp                  # repo root — refresh the bundle

cd mcp && npm publish --access public

The published tarball is just dist/server.mjs + this README (~220 KB).

Listing in the MCP Registry

server.json is the manifest for the official MCP Registry (io.github.dachhack/stathead-mcp). After an npm publish, the Publish to MCP Registry workflow (.github/workflows/publish-mcp-registry.yml) pushes it — authenticating via GitHub OIDC for the io.github.dachhack/* namespace (no secret). The npm package carries a matching mcpName field so the registry can verify the package belongs to this entry, and the workflow syncs server.json's version from package.json so they never drift.

Most community directories (Glama, mcp.so, PulseMCP) mirror the official registry and/or auto-index public npm packages with the model-context-protocol keyword (which package.json has), so a registry publish propagates to them.

License

MIT — see ../LICENSE. The code is MIT; the data it returns is not necessarily redistributable. See DATA_SOURCES.md.

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