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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

ワンラインインストール

対話式インストーラーで、クローン → 依存解決 → DB検索 → クライアント設定まで一発で完了します。

macOS / Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server/master/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server/master/install.ps1 | iex

💡 keiba.db が見つからない場合、JRA-VAN DataLabの契約ページをブラウザで自動的に開きます。jrvltsqlの同時インストールも選べます。

手動インストール

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。

JRA-VAN DataLab の契約が必要です → https://jra-van.jp/dlb/

地方競馬データも必要な場合は 地方競馬DATA → https://www.keiba-data.com/

Step 2: リポジトリをクローン

git clone https://github.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server.git cd jvlink-mcp-server pip install uv uv sync

Step 3: MCPクライアントに設定

お使いのクライアントに合わせて以下のセクションを参照してください。

💡 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）。

MCPクライアント別セットアップ

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.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" } } } }

Windows の場合: command を "uv.exe" に変更してください。Releases の .mcpb ファイルを使えば自動インストールも可能です。

Claude Code (CLI)

claude mcp add jvlink \ -e DB_TYPE=sqlite \ -e DB_PATH=/path/to/keiba.db \ -- uv run --directory /path/to/jvlink-mcp-server python -m jvlink_mcp_server.server

プロジェクトスコープに追加する場合は -s project を付けてください。

Cursor

プロジェクトルートに .cursor/mcp.json を作成:

{ "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" } } } }

Cursor Settings → MCP でサーバーが認識されていることを確認してください。

VS Code + GitHub Copilot

.vscode/mcp.json を作成:

{ "servers": { "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" } } } }

VS Codeの設定で "chat.mcp.enabled": true を有効にしてください。

Windsurf

Windsurf Settings → MCP から「Add custom server」を選択し、~/.codeium/windsurf/mcp_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" } } } }

Codex CLI (OpenAI)

# codex の設定ファイル (~/.codex/config.yaml) に追加するか、 # MCP_SERVERS 環境変数で指定 export MCP_SERVERS='[{"name":"jvlink","transport":{"type":"stdio","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"}}}]' codex

その他のMCPクライアント

どのクライアントでも共通の設定パターン:

項目

値

コマンド

uv

引数

run --directory /path/to/jvlink-mcp-server python -m jvlink_mcp_server.server

環境変数

DB_TYPE=sqlite, DB_PATH=/path/to/keiba.db

プロトコル

stdio

データベース設定

SQLite（推奨）

DB_TYPE=sqlite DB_PATH=/path/to/keiba.db

DuckDB

DB_TYPE=duckdb DB_PATH=/path/to/keiba.duckdb

PostgreSQL

個別の環境変数で指定:

DB_TYPE=postgresql DB_HOST=localhost DB_PORT=5432 DB_NAME=keiba DB_USER=postgres DB_PASSWORD=your_password

または接続文字列で指定:

DB_TYPE=postgresql DB_CONNECTION_STRING=host=localhost;port=5432;database=keiba;username=postgres;password=your_password

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 — Dropbox、Google Driveなどで keiba.db をコピーするだけ。

方法2: PostgreSQL経由 — 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。

NAR（地方競馬）対応

nar-support ブランチで地方競馬データにも対応しています。大井・船橋・川崎・浦和・名古屋・園田など主要な地方競馬場のデータを分析できます。

地方競馬データの取得には NV-Link が必要です。

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

トラブルシューティング

サーバーが起動しない

  1. uv がインストールされているか確認: uv --version

  2. パスが正しいか確認: DB_PATH のファイルが存在するか

  3. 依存関係を再インストール: cd /path/to/jvlink-mcp-server && uv sync

データが取得できない

  1. keiba.db が正しく作成されているか確認

  2. テーブルが存在するか: sqlite3 keiba.db ".tables" で確認

  3. MCPクライアントのログを確認

PostgreSQL接続エラー

  1. PostgreSQLが起動しているか確認

  2. ファイアウォールでポートが開いているか確認

  3. DB_CONNECTION_STRING のフォーマットを確認（セミコロン区切り）

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?

Resources

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MCP directory API

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

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