BikeScout MCPサーバー

License: Apache 2.0 Version Python PRs Welcome Downloads

BikeScoutは、サイクリストやマウンテンバイカー向けに設計された専門的なMCPサーバーです。現実世界の地図データと高度なルーティング分析を組み合わせ、インテリジェントなトレイルの推奨を提供します。

主な機能

リアルなトレイル発見: OpenStreetMap（Overpass API経由）から実際のトレイル名や路面タイプを取得します。
技術的指標: キロメートル単位の正確な距離と、累積標高（獲得標高）を計算します。
難易度と技術的評価: トレイルを「初心者」「中級」「上級」に評価し、OSM Tracktypes（グレード1〜5）を分析して、滑らかな砂利道と険しいMTBコースを区別します。
動的ルーティングと路面分析: 路面タイプ（アスファルト、砂利、土など）の詳細な内訳を含む、推奨ループ（周回ルート）を生成します。
バイクセットアップの互換性: ルートが特定のバイク（ロード、グラベル、またはMTB）やタイヤ幅に適しているかをチェックし、即座に安全警告を提供する業界初の機能です。
予測的な泥リスク分析: オフロード走行者向けの専門モデルで、72時間分の過去の降水量と土壌地質（粘土質か砂質かなど）を照らし合わせ、トレイルの走行可能性を予測します。
スマートPOIスカウティング（ピットストップ検索）: ルートから半径2km以内の給水所、自転車修理ステーション、山小屋などのサイクリング特有の施設を自動的に特定します。
スマートな安全・天気予報: 位置データとリアルタイムの天気を照らし合わせ、嵐に巻き込まれないようにします。
プロサイクリングギアのアドバイス: 気温、風、雨のしきい値に基づいて、衣類や装備に関する具体的な技術的アドバイスを提供します。
シームレスな場所検索: GPS座標は不要です。Nominatimジオコーディングを統合しており、自然言語（例: "Albano Lazialeでライドを探して"）で検索可能です。
インスタント地図プレビュー: ルートの**静的地図（.png）**を自動生成し、チャットインターフェース内で直接トレイルを視覚化します。
地域の専門知識: ドロミテ（ユネスコ世界遺産）、モアブ（米国）、カステッリ・ロマーニなど、世界クラスの目的地向けの専門的な地域プロンプトを提供します。
プロクライム分類: 長さと平均勾配に基づき、プロのサイクリング基準を使用して、特定の登り（カテゴリー4から**超級山岳（Hors Catégorie）**まで）を自動的に識別・命名します。

なぜBikeScoutなのか？（一般的な地図との比較）

Googleマップや標準的なナビゲーションツールは都市部の通勤には優れていますが、地形がテクニカルになると対応できません。BikeScoutは、単なる「地図上の線」とプロサイクリングの技術的な現実とのギャップを埋め、AIを専門的なローカルガイドに変えます。

標高の真実（プログレッシブ・フィルタリング）

生の衛星データ（SRTM）は、読み取り値の急激なスパイクにより、山岳地帯では累積標高を最大40%過大評価する「ノイズ」に悩まされることがよくあります。

一般的な地図: 努力を誇張し、チャートを読みにくくする「ギザギザ」の標高プロファイルを表示します。
BikeScout: プログレッシブ標高フィルターを使用します。当社のアルゴリズムは衛星センサーの誤差を認識して平滑化し、実際の気圧センサー（Garmin/Wahoo）と一致する累積標高値を返します。

「舗装」対「未舗装」を超えて（Sスケール評価）

標準的なナビゲーターにとって、トレイルは単なるトレイルです。サイクリストにとって、固められた砂利と緩い岩のベッドの違いは、楽しさと危険の違いを意味します。

一般的な地図: アスファルトではないすべてを無差別に「未舗装」とラベル付けします。
BikeScout: OpenStreetMapの深いメタデータを解析し、MTBスケール（S0-S5）とSACスケールを抽出します。グレードS0（簡単）に遭遇するのか、S3（岩や段差のあるテクニカルな道）に遭遇するのかを警告し、セットアップが適切かどうかを判断できるようにします。

従来のPOIを超えて

一般的な地図は、スポンサー付きの結果やレストランを優先することがよくあります。BikeScoutは、amenity=drinking_waterやshop=bicycleといったOpenStreetMapのタグを深く調査します。これらのポイントはサイクリングコミュニティによって検証されていることが多く、閉鎖されたスーパーマーケットではなく、峠で機能している水飲み場を見つけることができます。

過去の気象データ

標準的な予報は雨が降るかどうかしか教えてくれません。BikeScoutは、何がすでに起こったかを分析します。粘土質の土壌は嵐の後数日間走行不能になる可能性がある一方、砂質の土壌は数時間で乾くため、このツールはオフロードの意思決定に必要な具体的なコンテキストを提供します。

種目別のインテリジェンス

努力は装備に相対的です。500mの登りは、7kgのロードバイクと、2.4インチのノブ付きタイヤを履いた16kgのエンデューロリグでは感じ方が異なります。

一般的な地図: 一般的な平均値に基づいた「標準的な」移動時間と難易度を提供します。
BikeScout: 動的努力エンジンを搭載しています。バイクタイプ（ロード、グラベル、MTB、エンデューロ）とタイヤセットアップに基づいて、難易度と登りの分類（Cat 4から超級山岳まで）を計算します。

ネイティブAIオーケストレーション（MCP）

BikeScoutは単なる孤立したスクリプトではなく、次世代の大規模言語モデルのためのネイティブ拡張機能です。

一般的な地図: ユーザーによる手動検索、スクリーンショット、視覚的な解釈が必要です。
BikeScout: **Model Context Protocol（MCP）**サーバーです。Claude、Cursor、その他のLLMがローカルガイドのように「推論」し、天気、土壌タイプ、技術的なセットアップを単一の会話フローで自動的に照らし合わせることができます。

比較一覧

機能	一般的な地図	BikeScout AI
累積標高	生データでノイズが多い	フィルタリング済みで現実的
路面分析	基本的（舗装/未舗装）	技術的（Sスケール/Tracktype）
難易度評価	時間ベースのみ	バイクタイプによる重み付け
登りの分類	なし	UCI基準（Cat 4〜HC）
安全ロジスティクス	一般店舗/ガソリンスタンド	サイクリングPOI（水/修理/シェルター）
状況予測	将来の天気のみ	泥リスク（72時間の雨+土壌分析）
AI統合	手動/外部	ネイティブMCPツール

ニュース、ブログ、ライブデモ

最新の戦術的なサイクリングインテリジェンス、ミッションレポート、MCPエコシステムのニュースをチェックしてください。

公式サイト: https://hifly81.github.io/bikescout
戦術ブログ: https://hifly81.github.io/bikescout/site/blog.html

前提条件

Python 3.10+
OpenRouteService APIキー: openrouteservice.orgで無料キーを取得してください。
MCPクライアント: Claude Desktopなど。

インストール

BikeScoutはPyPIで入手可能です。pipまたはuvを使用して直接インストールできます。

仮想環境にBikeScoutをインストールすることを推奨します：

python -m venv venv
source venv/bin/activate 
pip install bikescout

OpenRouteService APIキーを設定します：

export ORS_API_KEY=YOUR_OPENROUTE_SERVICE_API_KEY

Claude Desktopの設定

ローカルフォルダにリポジトリをクローンします：

git clone git@github.com:hifly81/bikescout.git <your_local_folder_path>

ローカルフォルダからPython仮想環境を作成します：
```
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install bikescout
```

claude_desktop_config.jsonにサーバーを追加します：

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

JSON設定内のプレースホルダーを、Pythonスクリプトファイルへのローカル絶対パスに置き換える必要があります。 PATH/TO/YOUR/BIKESCOUT_FOLDER/src/bikescout/mcp_server.py

例：

Linux/macOS: /home/username/bikescout/src/bikescout/mcp_server.py
Windows: C:/Users/Username/Documents/bikescout/src/bikescout/mcp_server.py

{
  "mcpServers": {
    "bikescout": {
      "command": "PATH/TO/YOUR/BIKESCOUT_FOLDER/venv/bin/python3",
       "args": [
          "-u",
          "-m",
          "bikescout.mcp_server"
       ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "PATH/TO/YOUR/BIKESCOUT_FOLDER/src", 
        "ORS_API_KEY": "YOUR_OPENROUTE_SERVICE_API_KEY"
      }
    }
  }
}

VS CodeでBikeScoutを使用する

コーディング中にBikeScoutサーバーをテストしたい場合、Claude Desktopアプリは必要ありません。VS CodeとCline（旧Claude Dev）またはContinue拡張機能を使用できます。

拡張機能のインストール：
VS Codeマーケットプレイスに移動し、Cline拡張機能（またはContinue）をインストールします。これらの拡張機能は、AIとローカルマシンの間の「ブリッジ」として機能します。
ローカルフォルダにリポジトリをクローンします：

git clone git@github.com:hifly81/bikescout.git <your_local_folder_path>

ローカルフォルダからPython仮想環境を作成します：
```
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install bikescout
```
MCP設定を開く：
拡張機能の設定（通常は歯車アイコン、または拡張機能のサイドパネル内の特定の「MCP」タブ）で、「Configure MCP Servers」というセクションを探します。
JSON設定を追加：
設定ファイルに以下のJSON設定を貼り付けます（実際のディレクトリへのパスを更新してください）：

{
   "mcpServers": {
      "bikescout": {
         "command": "PATH/TO/YOUR/BIKESCOUT_FOLDER/venv/bin/python3",
         "args": [
            "-u",
            "-m",
            "bikescout.mcp_server"
         ],
         "env": {
            "PYTHONPATH": "PATH/TO/YOUR/BIKESCOUT_FOLDER/src",
            "ORS_API_KEY": "YOUR_OPENROUTE_SERVICE_API_KEY"
         }
      }
   }
}

スカウティングを開始保存すると、VS Code内で直接AIとチャットできます。AIは自動的にBikeScoutを「ツール」として検出します。その後、*"現在の座標から出発する、景色の良い30kmのMTBルートを見つけて"*と尋ねることができます。AIはPythonスクリプトを実行し、OpenStreetMapとOpenRouteServiceからデータを取得し、チャットウィンドウに結果を表示します。

デバッグとテスト

MCPサーバーをテストするためのWebベースのツールであるMCP Inspectorを使用して、BikeScoutをテストできます。

Inspectorの使用

インスペクターを起動して手動でツールを操作するには、ルートディレクトリから次のコマンドを実行します：

export ORS_API_KEY=YOUR_OPENROUTE_SERVICE_API_KEY
PYTHONPATH=./src npx @modelcontextprotocol/inspector ./venv/bin/python3 -m bikescout.mcp_server

確認事項：

List Tools: すべてのツール（geocode_location、trail_scoutなど）が表示されていることを確認します。
Run Tool: 都市名（例: "Rome"）を渡してgeocode_locationツールをテストし、Nominatim統合が機能していることを確認します。

クエリ例

BikeScoutには、複雑な多段階のリクエストを行うことができます。リアルタイムデータと技術的なサイクリングインテリジェンスを組み合わせて、専門家レベルの回答を提供します。

高度な計画（マルチツール）

*"私はMonte Cavoにいて、**グラベルバイク（40mmタイヤ）*を持っています。25kmのループを計画してください。地形が私のバイクと互換性があるか確認し、午後の降水確率を検証し、最後に寄るべき'Fraschetta'を提案してください。Castelli Romaniガイドを使用してください。"
"明日Moabでライドしたいです。ハードテイルMTBを持っています。あまりテクニカルではない（グレード4/5のトラックを避ける）20kmのルートを見つけ、暑さ予報を確認し、砂漠の安全チェックリストを教えてください。"

バイクセットアップと路面インテリジェンス

"このルート [LAT, LON] を 15kmのループとしてチェックしてください。私は25mmタイヤのロードバイクに乗っています。互換性はありますか？砂利とアスファルトの正確な割合を教えてください。"
"日本の京都でライドを計画しています。砂利道が少なくとも70%の30kmのループを見つけてください。ただし、今後4時間の降水確率が10%未満の場合のみです。"

地域の専門知識

"Dolomitiローカルガイドを使用して、Cortinaから出発するロードサイクリングルートを計画してください。少なくとも800mの累積標高が必要です。また、高地での下りに適したタイヤ空気圧と、シュトゥルーデル休憩のための山小屋を推奨してください。"
"カナダのバンクーバー近くに名前の付いたトレイルはありますか？路面タイプを分析し、E-MTBの初心者に適しているかどうか教えてください。"

クイック技術チェック

"泥の中を走るための、90kgのライダーが2.3インチのチューブレスタイヤを使用する場合の安全チェックリストとタイヤ空気圧を計算してください。"
"台中での10kmのライドの地形の内訳を教えてください。'グレード5'のテクニカルセグメントに遭遇するかどうかを知る必要があります。"

回答例

以下は、BikeScoutが提供できる詳細情報の例です：

イタリアのFrascati近くでMTBループを見つけました。詳細は以下の通りです：

📊 ルート詳細

📍 距離: 11.26 km
⛰️ 累積標高: 856メートル
🏷️ 難易度: 上級（距離が長い、または非常に急な登り）
🛤️ 含まれるトレイル: Viale Moderno, Via dei Sepolcri
🔗 地図: Googleマップで表示
🔗 ルートマップ画像: mtb_route_map.png

ルートの主な特徴

テクニカルな地形: テクニカルセクションのあるマウンテンバイク用トレイル
標高プロファイル: Rocca di Papa（703m）からAlbano Laziale（542m）への大幅な下り
トレイルの路面: 砂利、土、林道のミックス
景色: アルバノ丘陵とローマの田園地帯の美しい景色

装備チェックリスト

バイク: テクニカルな地形にはフルサスペンションMTBを推奨
ヘルメット: 必須の安全装備
水分補給: 少なくとも2Lの水

BikeScout