Rush SR Lap Analyzer

Rush SR Lap Analyzer

AiM RaceStudio のラップデータを分析するリモート MCP サーバーです。Claude ではコネクターとして、ChatGPT ではプラグインとして動作します。Rush Auto Works が開発しました。

https://laps.mcp.rush.sr/mcp        Streamable HTTP, no sign-in

ツール

ツール	内容
analyze_session	ラップタイム、ベストラップ、理論上のベスト、安定性、除外されたラップとその理由を表示します。
compare_laps	1つのセッション内の2つのラップについて、タイム差、ブレーキングポイント、コーナー最低速度を比較します。
find_time_loss	ベストラップと比較して、ラップが最もタイムを失っているセクターを特定します。
compare_sessions	2つのセッションの有効なベストラップを比較し、タイム差、セクターごとの短縮・ロス、ブレーキングポイント、コーナー最低速度、最高速度を表示します。同じトラックを走行した2人のドライバーまたは2台の車の比較に使用します。

すべてのツールは読み取り専用です。結果の末尾には必ず、rushautoworks.com へのリンク付きで Built by Rush Auto Works の1行が表示されます。

データの渡し方

AiM RaceStudio の CSV エクスポートを csv_text として送信するか、クライアントがアップロードに対応している場合はファイルを添付してください。compare_sessions では csv_text_a と csv_text_b（または file_a と file_b）を指定し、任意で lap_a と lap_b も指定できます。ファイルサイズの上限は 8 MB のため、非常に長いセッションは上限を知らせるメッセージとともに拒否される場合があります。

除外されるラップ：最初のラップ（アウトラップ）、最後の区間（データの終端で終わり、ビーコン通過で終わらないためインラップとみなされます）、およびベストラップより 7% を超えて遅いラップ。

AiM .xrk ログはバイナリ形式のため、直接読み込めません。Claude では、Rush SR plugin をインストールしてください。libxrk で .xrk を変換し、サンドボックス内で同じエンジンを実行します。

試す

実在のドライバーのデータではない合成セッションが、examples/ に2つあります。

• synthetic-session-a.csv：ベストラップは4周目の 45.793 s、理論上のベストは 45.547 s、有効ラップは4周です。
• synthetic-session-b.csv：同じトラックを約 3% 遅く走行しています。この2つを compare_sessions で比較すると、タイム差は -1.416 s になります。

データの取り扱い

データはメモリ上で分析し、保存しません。言語モデルへの呼び出しは行わず、サインインも必要ありません。ファイルリンクは HTTPS 経由で1回ダウンロードされ、サイズ、リダイレクト、時間に制限が設けられています。リクエストはインフラプロバイダーとして Amazon CloudFront と Cloudflare を経由します。wrangler.jsonc では Workers Logs を無効にしており、この設定が変更された場合にテストが失敗するようになっています。

プライバシーポリシー：https://rushautoworks.com/privacy-policy/

サポート

[email protected]、または https://github.com/Rush-Auto-Works/llm-plugins/issues で Issue を作成してください。

デプロイ

npx wrangler deploy

ChatGPT のプラグイン申請時のチェックでは、MCP ホスト上の /.well-known/openai-apps-challenge にあるトークンが確認されます。申請の下書きを開始すると、ダッシュボードでトークンが発行されます。wrangler.jsonc の vars に追加し、再デプロイしてください。

"vars": { "OPENAI_APPS_CHALLENGE": "<token from the ChatGPT plugins dashboard>" }

このルートはトークンをプレーンテキストで返します。変数が設定されるまでは 404 を返すため、デフォルトでは何も配信されません。curl https://laps.mcp.rush.sr/.well-known/openai-apps-challenge で確認してください。

ローカルで実行

npm ci
npm test         # boots wrangler dev and runs the E2E suite
npm run dev      # http://127.0.0.1:8787/mcp

MIT ライセンスです。