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hifly81

BikeScout

by hifly81
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BikeScout MCP 서버

License: Apache 2.0 Version Python PRs Welcome Downloads

BikeScout는 사이클리스트와 산악 자전거 이용자를 위해 설계된 전문 MCP 서버입니다. 실제 지도 데이터와 고급 경로 분석을 결합하여 지능적인 트레일 추천을 제공합니다.

주요 기능

  • 실제 트레일 탐색: OpenStreetMap(Overpass API 경유)에서 실제 트레일 이름과 노면 유형을 가져옵니다.

  • 기술적 지표: 킬로미터 단위의 정확한 거리와 총 획득 고도(상승)를 계산합니다.

  • 난이도 및 기술 등급: 트레일을 초급, 중급, 상급으로 평가하고 OSM Tracktypes(1-5등급)를 분석하여 매끄러운 자갈길과 거친 MTB 경로를 구분합니다.

  • 동적 경로 및 노면 분석: 노면 유형(아스팔트, 자갈, 흙 등)의 백분율 분석이 포함된 상세한 루프(왕복) 경로를 제안합니다.

  • 자전거 설정 호환성: 특정 자전거(로드, 그래블, MTB) 및 타이어 폭에 경로가 적합한지 확인하고 즉각적인 안전 경고를 제공하는 업계 최초의 기능입니다.

  • 예측적 진흙 위험 분석: 72시간 과거 강수량과 토양 지질(예: 점토 대 모래)을 교차 참조하여 트레일 주행 가능성을 예측하는 오프로드 전용 모델입니다.

  • 스마트 POI 스카우팅(피트스톱 찾기): 경로 반경 2km 이내의 식수대, 자전거 수리소, 산장과 같은 사이클링 전용 편의 시설을 자동으로 찾습니다.

  • 스마트 안전 및 일기 예보: 위치 데이터를 실시간 날씨와 교차 참조하여 폭풍우에 휘말리지 않도록 합니다.

  • 프로 사이클링 장비 조언: 온도, 바람, 비 임계값을 기반으로 의류 및 장비에 대한 구체적인 기술적 조언을 제공합니다.

  • 원활한 위치 검색: GPS 좌표가 필요 없습니다. Nominatim 지오코딩을 통해 자연어(예: "알바노 라치알레에서 라이딩 코스 찾아줘")를 사용하세요.

  • 즉석 지도 미리보기: 경로의 **정적 지도(.png)**를 자동으로 생성하여 채팅 인터페이스 내에서 트레일을 직접 시각화합니다.

  • 지역 전문가 지식: 돌로미티(유네스코), 모아브(미국), 카스텔리 로마니와 같은 세계적인 명소를 위한 전문 지역 프롬프트입니다.

  • 프로 등반 분류: 길이와 평균 경사도를 기준으로 전문 사이클링 표준을 사용하여 특정 등반 구간(4등급에서 Hors Catégorie까지)을 자동으로 식별하고 명명합니다.

왜 BikeScout인가? (일반 지도와의 차이점)

Google 지도나 일반 내비게이션 도구는 도시 출퇴근에는 훌륭하지만, 지형이 기술적으로 변하면 제 역할을 하지 못합니다. BikeScout는 단순한 "지도 위의 선"과 전문 사이클링의 기술적 현실 사이의 간극을 메워, AI를 전문 지역 가이드로 바꿔줍니다.

고도의 진실성 (점진적 필터링)

원시 위성 데이터(SRTM)는 종종 "노이즈"로 인해 산악 지역에서 갑작스러운 수치 급증으로 총 수직 상승 고도를 최대 40%까지 과대평가합니다.

  • 일반 지도: 노력을 부풀리고 차트를 읽기 어렵게 만드는 "들쭉날쭉한" 고도 프로필을 표시합니다.

  • BikeScout: 점진적 고도 필터를 사용합니다. 우리 알고리즘은 위성 센서 오류를 인식하고 보정하여 실제 기압 센서(Garmin/Wahoo)와 일치하는 총 상승 값을 반환합니다.

"포장" 대 "비포장"을 넘어 (S-등급 분류)

일반 내비게이터에게 트레일은 그냥 트레일일 뿐입니다. 사이클리스트에게 다져진 자갈길과 느슨한 바위 더미의 차이는 재미와 위험의 차이입니다.

  • 일반 지도: 아스팔트가 아닌 모든 것을 무차별적으로 "비포장"으로 표시합니다.

  • BikeScout: 심층적인 OpenStreetMap 메타데이터를 파싱하여 MTB-Scale(S0-S5) 및 SAC-Scale을 추출합니다. 바위와 계단이 있는 S3(기술적 구간)인지 S0(쉬움)인지 알려주어 설정이 적절한지 판단할 수 있게 합니다.

전통적인 POI를 넘어

일반 지도는 종종 스폰서 결과나 식당을 우선시합니다. BikeScout는 amenity=drinking_water 및 shop=bicycle과 같은 심층적인 OpenStreetMap 태그를 조사합니다. 이러한 지점은 종종 사이클링 커뮤니티에 의해 검증되어, 문 닫은 슈퍼마켓이 아닌 산길에서 작동하는 식수대를 찾을 수 있도록 보장합니다.

과거 날씨 데이터

표준 예보로는 비가 올지 여부만 알 수 있습니다. BikeScout는 이미 일어난 일을 분석합니다. 점토가 많은 토양은 폭풍 후 며칠 동안 주행이 불가능할 수 있지만 모래 토양은 몇 시간 만에 마르기 때문에, 이 도구는 오프로드 의사 결정에 필요한 구체적인 맥락을 제공합니다.

종목별 지능

노력은 장비에 따라 상대적입니다. 500m 등반은 7kg 로드 자전거와 2.4인치 노비 타이어를 장착한 16kg 엔듀로 장비에서 다르게 느껴집니다.

  • 일반 지도: 일반적인 평균을 기반으로 "표준" 이동 시간과 난이도를 제공합니다.

  • BikeScout: 동적 노력 엔진을 갖추고 있습니다. 자전거 유형(로드, 그래블, MTB, 엔듀로)과 타이어 설정을 기반으로 난이도와 등반 분류(Cat 4에서 Hors Catégorie까지)를 계산합니다.

네이티브 AI 오케스트레이션 (MCP)

BikeScout는 단순한 독립형 스크립트가 아니라 차세대 거대 언어 모델을 위한 네이티브 확장 기능입니다.

  • 일반 지도: 사용자가 수동으로 검색하고, 스크린샷을 찍고, 시각적으로 해석해야 합니다.

  • BikeScout: MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. Claude, Cursor 또는 기타 LLM이 지역 가이드처럼 "추론"하여 날씨, 토양 유형, 기술적 설정을 단일 대화 흐름에서 자동으로 교차 참조할 수 있게 합니다.

한눈에 보는 비교

기능

일반 지도

BikeScout AI

획득 고도

원시 및 노이즈

필터링 및 현실적

노면 분석

기본 (포장/비포장)

기술적 (S-등급/트랙 유형)

난이도 평가

시간 기반 전용

자전거 유형별 가중치

등반 분류

없음

UCI 표준 (Cat 4 ~ HC)

안전 물류

일반 상점/주유소

사이클링 POI (물/수리/대피소)

상태 예측

미래 날씨 전용

진흙 위험 (72시간 비 + 토양 분석)

AI 통합

수동 / 외부

네이티브 MCP 도구

뉴스, 블로그 및 라이브 데모

최신 전술 사이클링 정보, 미션 보고서 및 MCP 생태계 뉴스를 확인하세요.

사전 요구 사항

  • Python 3.10+

  • OpenRouteService API 키: openrouteservice.org에서 무료 키를 받으세요.

  • MCP 클라이언트: Claude Desktop 등.

설치

BikeScout는 PyPI에서 사용할 수 있습니다. pip 또는 uv를 사용하여 직접 설치할 수 있습니다.

가상 환경에 BikeScout를 설치하는 것을 권장합니다:

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

OpenRouteService API 키를 구성하세요:

export ORS_API_KEY=YOUR_OPENROUTE_SERVICE_API_KEY

Claude Desktop 구성

  • 로컬 폴더에 저장소를 복제합니다:

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

  • 로컬 폴더에서 Python 가상 환경을 생성합니다:

    python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install bikescout

claude_desktop_config.json에 서버를 추가합니다:

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

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

JSON 구성의 자리 표시자를 Python 스크립트 파일에 대한 로컬 절대 경로로 바꿔야 합니다. PATH/TO/YOUR/BIKESCOUT_FOLDER/src/bikescout/mcp_server.py

예시:

  • 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 Code에서 BikeScout 사용하기

코딩 중에 BikeScout 서버를 테스트하려는 경우 Claude Desktop 앱이 필요하지 않습니다. VS Code와 Cline(이전의 Claude Dev) 또는 Continue 확장을 사용할 수 있습니다.

  • 확장 설치:

    VS Code 마켓플레이스로 이동하여 Cline 확장(또는 Continue)을 설치합니다. 이 확장들은 AI와 로컬 머신 사이의 "다리" 역할을 합니다.

  • 로컬 폴더에 저장소를 복제합니다:

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

  • 로컬 폴더에서 Python 가상 환경을 생성합니다:

    python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install bikescout

  • MCP 설정 열기:

    확장 설정(보통 톱니바퀴 아이콘 또는 확장 사이드 패널 내의 특정 "MCP" 탭)에서 "Configure MCP Servers"라는 섹션을 찾습니다.

  • JSON 구성 추가:

    설정 파일에 다음 JSON 구성을 붙여넣습니다(실제 디렉토리 경로로 업데이트해야 합니다):

{
   "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"
         }
      }
   }
}

  • 스카우팅 시작 저장하면 VS Code 내에서 AI와 직접 대화할 수 있습니다. AI는 자동으로 BikeScout를 "도구"로 감지합니다. 그런 다음 다음과 같이 물어볼 수 있습니다: "현재 좌표에서 시작하는 30km MTB 경로를 찾아줘." AI는 Python 스크립트를 실행하고 OpenStreetMap 및 OpenRouteService에서 데이터를 가져와 채팅 창에 결과를 바로 보여줍니다.

디버깅 및 테스트

MCP Inspector를 사용하여 BikeScout를 테스트할 수 있습니다. 이는 MCP 서버 테스트를 위한 웹 기반 도구입니다.

Inspector 사용하기

인스펙터를 실행하고 도구와 수동으로 상호 작용하려면 루트 디렉토리에서 다음 명령을 실행하세요:

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

확인할 사항:

  • 도구 목록: 모든 도구(geocode_location, trail_scout 등)가 보이는지 확인합니다.

  • 도구 실행: 도시 이름(예: "Rome")을 전달하여 geocode_location 도구를 테스트하고 Nominatim 통합이 작동하는지 확인합니다.

예시 쿼리

BikeScout에 복잡한 다단계 요청을 할 수 있습니다. 실시간 데이터와 기술적 사이클링 지능을 결합하여 전문가 수준의 답변을 제공합니다.

고급 계획 (다중 도구)

  • *"나는 몬테 카보에 있고 **그래블 자전거(40mm 타이어)*를 타고 있어. 25km 루프를 계획해줘. 지형이 내 자전거와 호환되는지 확인하고, 오후 비 확률을 확인하고, 마지막에 들를 '프라스케타(Fraschetta)'를 추천해줘. 카스텔리 로마니 가이드를 사용해."

  • "내일 모아브에서 라이딩하고 싶어. 하드테일 MTB를 가지고 있어. 너무 기술적이지 않은(4/5등급 트레일 제외) 20km 경로를 찾고, 더위 예보를 확인하고, 사막 안전 체크리스트를 알려줘."

자전거 설정 및 노면 지능

  • "이 경로 [LAT, LON]를 15km 루프로 확인해줘. 나는 25mm 타이어를 장착한 로드 자전거를 타고 있어. 호환되니? 자갈과 아스팔트의 정확한 비율을 알려줘."

  • "일본 교토에서 라이딩을 계획 중이야. 비 확률이 향후 4시간 동안 10% 미만인 경우에만 70% 이상이 자갈길인 30km 루프를 찾아줘."

지역 전문 지식

  • "돌로미티 지역 가이드를 사용하여 코르티나에서 시작하는 로드 사이클링 경로를 계획해줘. 최소 800m의 획득 고도가 필요해. 또한 고지대 하강을 위한 올바른 타이어 공기압과 슈트루델을 먹을 수 있는 산장을 추천해줘."

  • "캐나다 밴쿠버 근처에 이름이 있는 트레일이 있니? 노면 유형을 분석하고 초보자가 E-MTB를 타기에 적합한지 알려줘."

빠른 기술 점검

  • "진흙탕 라이딩을 위해 90kg 라이더가 2.3인치 튜브리스 타이어를 사용할 때의 안전 체크리스트와 타이어 공기압을 계산해줘."

  • "타이중에서 10km 라이딩을 할 때의 지형 분석을 알려줘. '5등급' 기술 구간이 있는지 알아야 해."

응답 예시

다음은 BikeScout가 제공할 수 있는 상세 정보의 예입니다:

이탈리아 프라스카티 근처에서 MTB 루프를 찾았습니다. 세부 정보는 다음과 같습니다:

📊 경로 세부 정보

  • 📍 거리: 11.26 km

  • ⛰️ 총 상승 고도: 856 미터

  • 🏷️ 난이도: 상급 (도전적인 거리 또는 매우 가파른 등반)

  • 🛤️ 포함된 트레일: Viale Moderno, Via dei Sepolcri

  • 🔗 지도: Google 지도에서 보기

  • 🔗 경로 지도 이미지: mtb_route_map.png

주요 경로 특징

  • 기술적 지형: 기술적 구간이 있는 산악 자전거 트레일

  • 고도 프로필: 로카 디 파파(7

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