# 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。
<img src="docs/images/demo.gif" width="800" alt="デモ動画">
## 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
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## 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](https://github.com/miyamamoto/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](https://github.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server/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）。
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## 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
```bash
# 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:
```json
{
"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"
}
}
}
}
```
<details>
<summary>PostgreSQLを使う場合の設定</summary>
```json
{
"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"
}
}
}
}
```
</details>
---
## 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](docs/SAMPLE_QUESTIONS.md)
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## 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](https://jra-van.jp/)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](https://jra-van.jp/info/rule.html) をご確認ください。
## ライセンス
- **商用利用:** 事前にお問い合わせください → oracle.datascientist@gmail.com
- **非商用利用:** Apache License 2.0
