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F1 Mcp Server

F1 Mcp Server

本地服务
github.com/Darakhsh1999游戏娱乐170 周前更新

关于 F1 Mcp Server

F1 Mcp Server 通过 FastF1 和 OpenF1 API 为车迷、分析师及开发者提供一级方程式数据与统计信息。其 Gradio 界面涵盖积分榜、赛事、比赛结果、可视化和 API 查询。

主要功能

  1. 01车手与车队冠军积分榜
  2. 02大奖赛赛程和赛道信息
  3. 03赛季日历
  4. 04最快圈速可视化
  5. 05分站赛结果与统计
  6. 06直接查询 OpenF1 API

适用场景

  1. 01查看赛季积分榜
  2. 02了解大奖赛赛程和赛道
  3. 03检查各阶段比赛结果
  4. 04查询 OpenF1 数据

MCP 相关

项目通过 `app.py` 中定义的 MCP 服务提供一级方程式数据。附带的客户端和 AI Agent 使用 SSE 传输连接该服务。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

🏁 Formula 1 MCP 服务 🏎️

本项目为 Formula 1 数据定义了一个 MCP 服务,为车迷、分析师和开发者提供便捷的访问方式,获取种类丰富的 F1 统计数据和信息。该项目使用 Python 构建,并由 Gradio 框架驱动,提供易于使用的 Web 界面,便于通过 FastF1 库和官方 OpenF1 API 探索 F1 历史数据和近期数据。

视频演示(Claude Desktop)

演示视频

架构

MCP 服务和客户端的架构概览。MCP 服务使用 Gradio 后端托管,可以在本地或远程服务上运行。

README 配图
Gradio 主要功能

界面由多个 Gradio 选项卡组成,每个选项卡专门用于一种 F1 数据:

  • 锦标赛积分榜: 查看 1950 年至今任意赛季的车手和车队最终积分榜。
  • 赛事信息: 获取任意大奖赛的详细信息,包括赛程和赛道详情。
  • 赛季日历: 显示指定年份的完整赛历。
  • 赛道可视化: 生成并查看最快圈速的图表,展示速度、换挡情况和过弯 G 力。
  • 分站赛成绩: 获取任意比赛环节(练习赛、排位赛或正赛)的详细成绩。
  • 车手和车队信息: 查询车手和车队的背景信息与统计数据。
  • OpenF1 API 工具: 面向开发者的高级工具包,可直接查询 OpenF1 API、构建自定义请求并查看原始 JSON 响应。
技术栈
  • 后端: Python
  • Web 框架: Gradio
  • 数据来源:
    • 用于历史数据的 fastf1 Python 库。
    • 通过公开 API 提供实时和近期数据的 openf1。
  • 主要库: pandas、matplotlib

MCP 服务

MCP 服务定义在 app.py 中。

MCP 客户端

MCP 客户端和 AI Agent 定义在 mcp_client.py 中,并通过服务器发送事件(SSE)传输方式与 MCP 服务交互。

MCP 配置文件

对于支持 SSE 传输的 MCP 客户端(Claude Desktop 请参见下文),可以使用以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "gradio": {
      "url": "https://agents-mcp-hackathon-f1-mcp-server.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}

对于 Claude Desktop,也可以改用以下配置,但请确保已安装 Node.js:

{
  "mcpServers": {
    "gradio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://agents-mcp-hackathon-f1-mcp-server.hf.space/gradio_api/mcp/sse",
        "--transport",
        "sse-only"
      ]
    }
  }
}

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。