Rush SR Lap Analyzer

Rush SR 圈速分析器

一个用于分析 AiM RaceStudio 圈速数据的远程 MCP 服务。它可作为 Claude 中的连接器，也可作为 ChatGPT 中的插件。由 Rush Auto Works 构建。

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

工具

工具	功能
analyze_session	圈速、最佳圈速、理论最佳圈速、一致性，以及被排除的圈次和原因。
compare_laps	比较同一场次中两个圈次的时间差、制动点和弯道最低速度。
find_time_loss	找出相较于最佳圈速损失时间最多的路段。
compare_sessions	比较两个场次中各自最佳的有效圈次：时间差、各路段的得失时间、制动点、弯道最低速度和最高速度。可用于比较同一赛道上的两位车手或两辆赛车。

所有工具均为只读。每个结果末尾都会附上一行 Built by Rush Auto Works，并带有指向 rushautoworks.com 的链接。

提供数据

将 AiM RaceStudio CSV 导出文件作为 csv_text 发送，或在客户端支持上传时附加文件。compare_sessions 接受 csv_text_a 和 csv_text_b（或 file_a 和 file_b），以及可选的 lap_a 和 lap_b。文件大小上限为 8 MB，因此过长的场次可能会被拒绝，并提示大小上限。

排除的圈次：第一圈（出站圈）、最后一段（进站圈，因为它以数据结束，而非信标经过时结束），以及比最佳圈速慢超过 7% 的圈次。

AiM .xrk 日志是二进制文件，无法直接读取。在 Claude 中，安装 Rush SR 插件，它会使用 libxrk 转换 .xrk 文件，并在沙盒中运行相同的引擎。

试用

examples/ 中提供了两个合成场次，并非来自真实车手：

• synthetic-session-a.csv：最佳圈为第 4 圈，用时 45.793 s；理论最佳圈速为 45.547 s；有效圈数为 4 圈。
• synthetic-session-b.csv：同一条赛道，速度约慢 3%。对这两个场次使用 compare_sessions，结果时间差为 -1.416 s。

如何处理你的数据

它会在内存中分析数据，不会存储任何内容。它不会调用大模型，也无需登录。文件链接只会通过 HTTPS 下载一次，并受到大小、重定向次数和时间限制。请求会经由基础设施提供商 Amazon CloudFront 和 Cloudflare。wrangler.jsonc 中已关闭 Workers Logs；如果这一设置发生变化，测试将会失败。

隐私政策：https://rushautoworks.com/privacy-policy/

支持

请发送邮件至 [email protected]，或在 https://github.com/Rush-Auto-Works/llm-plugins/issues 提交问题。

部署

npx wrangler deploy

ChatGPT 插件提交审核会检查 MCP 主机上 /.well-known/openai-apps-challenge 路径中的令牌。开始创建提交草稿时，控制面板会生成令牌。将其添加到 wrangler.jsonc 的 vars 中，然后重新部署：

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

该路由会以纯文本形式返回令牌。在设置变量之前，它会返回 404，因此默认情况下不会提供任何内容。使用 curl https://laps.mcp.rush.sr/.well-known/openai-apps-challenge 检查。

本地运行

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

采用 MIT 许可证。