Pitwall — F1 Data for Claude

Pitwall

让 Claude 成为你的 F1 比赛工程师。
真实遥测数据。真实策略数据。75 年历史。

快速开始

Claude Code——一条命令，启用全部 79 个工具：

claude mcp add pitwall -- uvx --from "f1pitwall[full]" f1pitwall

然后询问 Claude：“谁赢得了 2025 年澳大利亚大奖赛？”

需要 uv（curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh）。无需 pip、虚拟环境，也不用查找“哪个是 python3”——而且你始终可以获得最新版本。

首次启动会下载 FastF1 技术栈（约 540 MB），大约需要 25 秒。之后每次启动都不到 1 秒。如果首次启动超时，只需重启 Claude Code——下载内容已缓存。

想改用插件，同时获取 f1 技能和服务？请参阅安装为 Claude Code 插件。

claude mcp add pitwall -- uvx --from f1pitwall f1pitwall

pip install "f1pitwall[full]"        # or just f1pitwall for lite
claude mcp add pitwall -- f1pitwall

git clone https://github.com/darshjoshi/pitwall.git && cd pitwall
pip install -r requirements.txt        # lite (incl. live timing)
pip install -r requirements-full.txt   # full
claude mcp add pitwall -- python3 $(pwd)/pitwall.py

安装为 Claude Code 插件

该插件同时提供 MCP 服务和 f1 技能——该技能会教 Claude 如何选择 79 个工具，以及如何向从未看过比赛的人讲解 F1。

/plugin marketplace add darshjoshi/pitwall
/plugin install pitwall@pitwall

Claude Desktop

将以下内容添加到 claude_desktop_config.json（Settings → Developer → Edit Config）：

{
  "mcpServers": {
    "pitwall": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "f1pitwall[full]", "f1pitwall"]
    }
  }
}

为什么选择 Pitwall？

Claude 能从训练数据中了解 F1，但无法查询上周的比赛，也无法向你展示 Verstappen 通过 1 号弯时的油门曲线。它不知道谁先进入维修区，也不知道安全车何时出动。

Pitwall 将 Claude 连接到真实 F1 数据：

• 真实数据，而非幻觉——来自 formula1.com 的实际计时数据流
• 逐圈遥测数据——每辆车以 4Hz 频率记录速度、RPM、油门、刹车、挡位和 DRS
• 可视化图表——以图像形式返回速度曲线对比和挡位切换图
• 75 年历史——自 1950 年以来的每场比赛结果和锦标赛数据
• 每场比赛后及时更新——自 2018 年以来，每场比赛结束约 30 分钟后发布完整遥测和计时数据
• 无需 API 密钥——所有核心数据均免费，无需账户

可以询问什么

"Who won the 2025 Australian GP?"           → Race results and classification
"Verstappen's speed on lap 25 at Monaco"    → Lap telemetry at 4Hz
"Plot Hamilton vs Norris speed trace"       → Visual speed comparison chart
"Compare Ferrari's tyre strategy"           → Stint-by-stint breakdown
"Who won the 1994 championship?"            → 75 years of history
"When was the safety car at Silverstone?"   → Race control messages and flags

功能

两种模式共提供 79 个工具。Pitwall 会自动检测已安装的内容，无需更改配置。

轻量模式（30 个工具）

pip install f1pitwall — 仅依赖轻量级库（mcp、requests，以及用于实时计时的 websockets/aiohttp）；不需要 pandas/numpy/FastF1。

比赛结果、圈速、遥测数据、轮胎策略、进站、天气、比赛控制、速度检测点、车手对比，以及自 1950 年以来的历史数据。另有 16 个实时计时工具（行驶顺序、间隔、圈速/分段时间、轮胎、天气、比赛控制、速度检测点、迷你赛段等），可在比赛期间读取 F1 的实时 SignalR 数据流，无需身份验证。（实时赛车遥测数据和 GPS 需要身份验证，仅在完整模式中提供。）使用 F1 的免费静态档案和 Jolpica API。

完整模式（79 个工具）

pip install -r requirements-full.txt — 增加 FastF1。

包含轻量模式的所有内容，另有：

设置

claude mcp add pitwall -- python3 /absolute/path/to/pitwall.py

{
  "mcpServers": {
    "pitwall": {
      "command": "python3",
      "args": ["/absolute/path/to/pitwall.py"]
    }
  }
}

where python

claude mcp add pitwall -- python C:\Users\YourName\Projects\pitwall\pitwall.py

{
  "mcpServers": {
    "pitwall": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\Users\\YourName\\Projects\\pitwall\\pitwall.py"]
    }
  }
}

claude mcp add pitwall -- python3 /absolute/path/to/pitwall.py

{
  "mcpServers": {
    "pitwall": {
      "command": "python3",
      "args": ["/absolute/path/to/pitwall.py"]
    }
  }
}

设置完成后，重启 Claude Code 或 Claude Desktop。可与任何兼容 MCP 的客户端配合使用。

可选：适合初学者的技能（Claude Desktop）

将 SKILL.md 作为技能上传到 Claude Desktop（Settings → Skills → Upload）。Claude 会在对话中解释 F1 行话——DRS、undercut、compound、safety car 等。

数据来源

所有核心数据均免费且无需 API 密钥。

工作原理

Pitwall 从 F1 公开提供的静态计时档案中读取数据——这与官方 F1 应用使用的数据相同。每场比赛结束后（约 30 分钟），F1 会发布 33 个数据流，其中包括完整的赛车遥测数据（每辆赛车约以 4 Hz 的频率记录速度、转速、油门、刹车、挡位和 DRS）、GPS 位置、轮胎数据、进站信息和比赛控制消息。

遥测工具（get_telemetry）会将计时数据流与赛车数据流关联起来，提取特定车手在特定圈次的遥测数据——其他 F1 MCP 服务均无法做到这一点。

架构

Claude ──MCP──> Pitwall ──HTTP──> livetiming.formula1.com/static/ (free)
                       ──HTTP──> api.jolpi.ca/ergast/f1/ (free)
                       ──lib──>  FastF1 (optional, local)
                       ──WS───> SignalR Core (optional, live races)

运行服务

python3 pitwall.py              # MCP stdio (Claude Code / Claude Desktop)
python3 pitwall.py --http       # MCP HTTP (remote / self-hosted)
python3 pitwall.py --http --port 3000

实时比赛数据

Pitwall 包含一个原始 SignalR Core WebSocket 客户端，用于在 F1 赛事进行期间获取实时数据。大多数数据免费——赛车遥测和 GPS 需要 F1 TV Pro 或 Premium 订阅。

注意：get_live_* MCP 工具直接读取此客户端的实时 SignalR 数据流。16 个计时工具（比赛顺序、差距、单圈/分段时间、轮胎、天气、赛事控制、测速区间、迷你分段，等等）在 lite 安装中无需身份验证即可使用；实时赛车遥测和 GPS（get_live_telemetry、get_live_gps_positions）需要 F1 TV 令牌，并包含在 full 安装中。赛后数据——遥测、计时、策略——在每场赛事结束后仍可通过主工具获取。

python3 auth_setup.py

import asyncio
from signalr_client import F1LiveClient

async def main():
    # Free mode — timing, weather, race control (no auth needed)
    client = F1LiveClient(no_auth=True)

    @client.on("TimingData")
    def on_timing(data, timestamp):
        for num, info in data.get("Lines", {}).items():
            print(f"P{info.get('Position','?')} #{num} Gap: {info.get('GapToLeader','')}")

    @client.on("RaceControlMessages")
    def on_rc(data, timestamp):
        for msg in data.get("Messages", {}).values():
            print(f"[{msg.get('Flag', '')}] {msg.get('Message', '')}")

    await client.connect()

asyncio.run(main())

from auth_setup import load_token

client = F1LiveClient(no_auth=False, auth_token=load_token())

@client.on("CarData.z")
def on_telemetry(data, timestamp):
    # Speed, RPM, throttle, brake, gear, DRS at ~4Hz per car
    ...

@client.on("Position.z")
def on_position(data, timestamp):
    # GPS X/Y/Z coordinates at ~4Hz per car
    ...

参考

比赛名称

比赛名称会进行模糊匹配。以下名称均可使用：

"china", "chinese", "shanghai"           → Chinese Grand Prix
"australia", "melbourne", "aus"          → Australian Grand Prix
"monaco", "monte carlo"                  → Monaco Grand Prix
"silverstone", "great britain", "british" → British Grand Prix

车手代码

VER = Verstappen    HAM = Hamilton    NOR = Norris     LEC = Leclerc
ANT = Antonelli     RUS = Russell     PIA = Piastri    BEA = Bearman
GAS = Gasly         LAW = Lawson      HAD = Hadjar     SAI = Sainz
ALO = Alonso        STR = Stroll      OCO = Ocon       BOT = Bottas
ALB = Albon         HUL = Hulkenberg  COL = Colapinto  LIN = Lindblad

项目文件

贡献

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2. 创建功能分支
3. 进行修改
4. 运行测试套件：python3 tests/pitwall_tool_validation.py
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鸣谢

• FastF1，由 @theOehrly 开发 — F1 Python 库的黄金标准
• Jolpica-F1 — Ergast API 的继任者
• drivenrajat/f1 — FastF1 工具模式的灵感来源

作者

Darsh Joshi — AI 工程师

许可证

MIT