Integrations
Enables access to Formula One racing data from a GitHub repository, with the README mentioning the project was inspired by another GitHub repository.
Utilizes NumPy as a dependency for working with numerical data in Formula One racing statistics and telemetry analysis.
Leverages pandas for data manipulation and analysis of Formula One data, including race results, telemetry, and driver statistics.
Servidor MCP de Fórmula Uno
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona datos de carreras de Fórmula Uno. Este paquete expone diversas herramientas para consultar datos de F1, incluidos calendarios de eventos, información de los pilotos, datos de telemetría y resultados de carreras.
Características
- Calendario de eventos : acceda al calendario completo de carreras de F1 para cualquier temporada
- Información del evento : datos detallados sobre eventos específicos del Gran Premio
- Resultados de la sesión : Resultados completos de carreras, sesiones de clasificación, sprints y sesiones de práctica.
- Información del conductor : acceda a los detalles del conductor para sesiones específicas
- Análisis de rendimiento : analice el rendimiento de un conductor con estadísticas de tiempos de vuelta
- Comparación de pilotos : compare el rendimiento de varios pilotos en la misma sesión
- Datos de telemetría : acceda a telemetría detallada para vueltas específicas
- Clasificación del campeonato : vea la clasificación de pilotos y constructores de cualquier temporada
Instalación
En un proyecto de Python administrado uv , agregue dependencias mediante:
Alternativamente, para proyectos que utilizan pip para dependencias:
Para ejecutar el servidor dentro de su proyecto:
O ejecutarlo globalmente en un entorno aislado:
Para instalar directamente desde la fuente:
Uso
Línea de comandos
El servidor se puede ejecutar en dos modos:
Modo de E/S estándar (predeterminado):
Modo de transporte SSE (para aplicaciones web):
API de Python
Documentación de la API
El servidor expone las siguientes herramientas a través de MCP:
| Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
get_event_schedule | Obtenga el calendario de carreras de Fórmula Uno para una temporada específica |
get_event_info | Obtenga información detallada sobre un Gran Premio de Fórmula 1 específico |
get_session_results | Obtenga resultados para una sesión específica de Fórmula Uno |
get_driver_info | Obtenga información sobre un piloto de Fórmula 1 específico |
analyze_driver_performance | Analizar el rendimiento de un piloto en una sesión de Fórmula Uno |
compare_drivers | Comparar el rendimiento entre varios pilotos de Fórmula Uno |
get_telemetry | Obtener datos de telemetría para una vuelta específica de Fórmula Uno |
get_championship_standings | Obtenga la clasificación del campeonato de Fórmula Uno |
Consulte la documentación de FastF1 para obtener información detallada sobre los datos subyacentes: Documentación de FastF1
Dependencias
- anyio (>=4.9.0)
- haga clic (>=8.1.8)
- fastf1 (>=3.5.3)
- mcp (>=1.6.0)
- numpy (>=2.2.4)
- pandas (>=2.2.3)
- uvicornio (>=0.34.0)
Desarrollo
Configurar el entorno de desarrollo
Calidad del código
Pautas de contribución
- Bifurcar el repositorio
- Crear una rama de características:
git checkout -b feature-name - Confirme sus cambios:
git commit -am 'Add some feature' - Empujar a la rama:
git push origin feature-name - Enviar una solicitud de extracción
Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.
Autores
- De máquina a máquina
Expresiones de gratitud
Este proyecto aprovecha FastF1 , un excelente paquete de Python para acceder a datos de Fórmula 1. Agradecemos a sus mantenedores y colaboradores.
Este proyecto se inspiró en rakeshgangwar/f1-mcp-server , escrito en TypeScript. El módulo f1_data.py se adaptó principalmente de su código fuente.
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Este proyecto implementa un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona datos de carreras de Fórmula 1 mediante la biblioteca FastF1 de Python. Inspirado en un servidor TypeScript existente, ofrece funcionalidades similares a las de los datos de F1 de forma nativa en Python a través de FastF1.