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JVLink MCP Server

by miyamamoto
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Python
Hybrid

JVLink MCP Server

Claudeに話しかけるだけで、競馬データを自由に分析できます。

SQLを書く必要はありません。自然な日本語で質問すれば、過去のレース結果、騎手成績、血統傾向など、あらゆる競馬データを調べられます。

こんな質問ができます

「1番人気の勝率はどのくらい？」

出走数

勝利数

勝率

6,294

2,474

39.3%

「今年勝ち星が多い騎手は？」

騎手

騎乗数

勝利

勝率

ルメール

537

142

26.4%

戸崎圭太

832

135

16.2%

松山弘平

863

125

14.5%

坂井瑠星

729

119

16.3%

川田将雅

542

118

21.8%

「産駒の勝ち星が多い種牡馬は？」

種牡馬

出走数

勝利

キズナ

1,717

207

ロードカナロア

1,633

178

ドレフォン

1,382

150

エピファネイア

1,488

138

リアルスティール

1,106

125

他にもこんな質問ができます

  • 東京芝1600mで内枠と外枠、どっちが有利？

  • G1レースで1番人気が飛んだレースを教えて

  • ディープインパクト産駒の芝での成績は？

  • 馬体重500kg以上の馬の成績は？

  • 上がり3F最速で勝った馬を調べて

クイックスタート（Windows）

3ステップで使い始められます

Step 1: 競馬データベースを作成

jrvltsql を使ってJRA-VANからデータを取得し、keiba.dbを作成します。

Step 2: MCPサーバーをインストール

Releasesから .mcpb ファイルをダウンロードしてダブルクリック。

Step 3: データベースを指定

Claude Desktopのインストール画面でkeiba.dbのパスを指定して完了！

💡 初回起動時に依存パッケージを自動インストールします（30〜60秒）。

Mac / Linux で使う場合

JRA-VANのデータ取得（jrvltsql）はWindows専用ですが、データベースをMac/Linuxに持ってくればこのMCPサーバーは動作します。

方法1: SQLiteファイルをコピー

Windows Mac / Linux ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ jrvltsql │ │ keiba.db │ ← コピー │ ↓ │ ファイル共有 │ ↓ │ │ keiba.db │ ───────────────▶ │ MCPサーバー │ └─────────────┘ クラウド同期 │ ↓ │ │Claude Desktop│ └─────────────┘

Dropbox、Google Drive、USBメモリなどでkeiba.dbをコピーするだけ。 データ更新時は再度コピーが必要です。

方法2: PostgreSQL経由（リアルタイム更新）

Windows Mac / Linux ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ jrvltsql │ │ MCPサーバー │ │ ↓ │ ネットワーク │ ↓ │ │ PostgreSQL │ ◀───────────────│Claude Desktop│ └─────────────┘ └─────────────┘

jrvltsqlはPostgreSQLへの書き込みにも対応。 Mac/LinuxからWindowsのPostgreSQLに接続すればリアルタイムで最新データを利用できます。

Mac / Linux でのセットアップ

# 1. リポジトリをクローン git clone https://github.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server.git cd jvlink-mcp-server # 2. 依存関係をインストール pip install uv uv sync

claude_desktop_config.json に追加:

{ "mcpServers": { "jvlink": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/jvlink-mcp-server", "python", "-m", "jvlink_mcp_server.server"], "env": { "DB_TYPE": "sqlite", "DB_PATH": "/path/to/keiba.db" } } } }
{ "mcpServers": { "jvlink": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/jvlink-mcp-server", "python", "-m", "jvlink_mcp_server.server"], "env": { "DB_TYPE": "postgresql", "DB_HOST": "your-windows-pc.local", "DB_PORT": "5432", "DB_NAME": "keiba", "DB_USER": "your_user", "DB_PASSWORD": "your_password" } } } }

使い方のコツ

コツ

説明

気軽に質問

思いついたことをそのまま聞いてみてください

条件を追加

「東京の」「芝の」「1600mの」など条件を絞ると詳細な分析に

比較を依頼

「AとBを比較して」「年度別の推移を見せて」も得意です

深掘りする

回答を見て気になったら続けて質問。会話で分析を深められます

→ もっと質問例を見たい場合は サンプル質問集

JRA-VANデータの利用について

本ソフトウェアで分析するデータはJRA-VANから提供されるものです。

禁止事項: データの再配布、第三者への提供、データベースファイルの共有

許可される利用: 個人的な競馬分析・研究、自社内での利用

詳細は JRA-VAN利用規約 をご確認ください。

ライセンス

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/miyamamoto/jvlink-mcp-server'

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