BikeScout는 MTB, 로드, 전기자전거, 그래블 미션 플래닝을 위한 특화 AI 엔진입니다. 원시 지도 데이터를 전술 정보(Tactical Intelligence)로 변환하여 지형 상태와 트레일 위험 요소를 예측합니다. 이 시스템은 정밀한 장비 설정 조언을 제공하여 특정 경로의 요구사항에 맞게 장비를 조정하고, 차고를 떠나기 전에 기술적 난이도와 환경적 위험을 식별해 줍니다.
BikeScout GUI 사용 안내
선호하는 MCP 에이전트 클라이언트 사용 안내: Claude Desktop, Cursor, Codex, Google Antigravity, Windsurf
Related MCP server: Strava MCP
사용자 가이드 BikeScout 배포를 위한 상세 API 참조 및 단계별 가이드.
웹사이트 머드 로직(Mud Logic), S-스케일 지형 등급, 그리고 원시 OSM 데이터를 미션 준비 완료 정보로 변환하는 과정의 시각적 분석을 살펴보세요. 전설적인 경로의 최신 레이스 분석 보고서도 확인하세요.
BikeScout가 마음에 드시나요? ⭐ 이 저장소에 스타를 눌러 최초의 오픈소스 전술 사이클링 엔진 개발을 지원해 주세요.
버그를 발견하셨나요? 이슈를 열어 주세요. 로컬 스킬을 추가하고 싶으신가요? PR은 언제나 환영합니다!
BikeScout에 복잡한 다단계 요청을 할 수 있습니다. 실시간 데이터와 기술적 사이클링 인텔리전스를 결합하여 전문가 수준의 답변을 제공합니다.
"저는 몬테 카보(Monte Cavo)에 MTB(29 타이어)를 타고 있습니다. 25km 루프를 계획해 주세요. 지형이 제 자전거와 호환되는지 확인하고, 오후 비 올 확률을 검증하고, 마지막에 '프라스케타(Fraschetta)'를 추천해 주세요. Castelli Romani 가이드를 사용하세요."
"바르셀로나 시내에서 엘 프라트(El Prat)까지 이 경로를 확인해 주세요. 저는 25mm 타이어의 로드바이크를 타고 있습니다. 호환되나요? 그래블과 아스팔트의 정확한 비율을 알려주세요."
"보르미오(Bormio)에서 시작하는 40km 경로를 계획해 주세요. 스텔비오(Stelvio) 오르막의 정확한 경사를 확인할 수 있는 시각적 고도 프로필이 필요합니다. 페이스 관리를 위해 12% 이상 구간을 강조해 주세요."
"더비(Derby) 로컬 가이드를 사용하여 더비에서 시작하는 로드 사이클링 경로를 계획해 주세요. 최소 800m의 고도 상승이 필요합니다. 또한 고지대 내리막에 적합한 타이어 공기압도 추천해 주세요."
"진흙 라이딩을 위해 2.3인치 튜브리스 타이어를 사용하는 90kg 라이더의 안전 체크리스트와 타이어 공기압을 계산해 주세요."
"2026-04-12 라이딩을 분석해 주세요. 당시 머드 리스크(Mud Risk)와 평균 속도를 비교하고, 지형 상태가 느린 페이스의 원인이었는지 알려주세요."
다른 제품들이 어디로 갈지에 초점을 맞추는 반면, BikeScout는 지금 그 특정 라이딩에서 어떻게 최상의 컨디션을 발휘할 수 있는지에 초점을 맞춥니다.
플랫폼 | 제공 기능 | BikeScout가 우월한 이유 |
Komoot | 정적 지도 | 실시간 위험 컨텍스트 추가 |
Strava | 기록/소셜 | 예측 안전 추가 |
Trailforks | 데이터베이스 | 개인화된 인텔리전스 추가 |
일반 AI | 이론 | 실세계 원격 측정 추가 |
기여는 오픈소스 커뮤니티를 배우고, 영감을 얻고, 창조하기에 놀라운 장소로 만드는 요소입니다. BikeScout에 대한 어떤 기여든 크게 감사드립니다.
버그 신고: 결함을 발견하셨나요? 상세 설명과 재현 단계와 함께 이슈를 열어 주세요.
기능 요청: BikeScout를 개선할 아이디어가 있으신가요? 이슈를 열어 논의해 주세요!
풀 리퀘스트:
프로젝트를 포크하세요.
기능 브랜치를 생성하세요 (git checkout -b feature/AmazingFeature).
변경 사항을 커밋하세요 (git commit -m 'Add some AmazingFeature').
브랜치에 푸시하세요 (git checkout origin feature/AmazingFeature).
풀 리퀘스트를 여세요.
Python 코드는 PEP 8을 따라 주세요.
모든 새 도구는 README.md에 문서화되어야 합니다.
국제 협업을 위해 주석은 영어로 유지해 주세요.
기여함으로써, 귀하의 기여가 프로젝트의 AGPLv3 라이선스에 따라 라이선스가 부여되는 것에 동의하게 됩니다.
이 프로젝트는 GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0) 에 따라 라이선스가 부여됩니다 - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.
BikeScout는 독점 등급의 전술 로직(예: TAEL® 머드 저수지 모델)을 포함합니다. AGPLv3는 다음을 보장합니다:
투명성: 네트워크를 통해 서비스(SaaS/클라우드)를 제공하는 데 사용되는 BikeScout의 모든 수정 버전은 전체 소스 코드를 커뮤니티에 공개해야 합니다.
무결성: 핵심 전술 인텔리전스는 개방적이고 협력적으로 유지되어, 플랫폼의 고유 알고리즘에 대한 "클로즈드 소스" 상업적 탈취를 방지합니다.
BikeScout는 여러 오픈 제공업체의 데이터를 집계합니다. 이 서버의 사용자는 각각의 이용 약관을 준수해야 합니다:
라우팅 및 지도 데이터: HeiGIT의 OpenRouteService 제공.
지리공간 및 지오코딩 데이터: © OpenStreetMap 기여자. 데이터는 Open Database License (ODbL)에 따라 제공됩니다. 지오코딩 서비스는 Nominatim이 제공합니다.
날씨 예보: Open-Meteo 제공. 데이터는 CC BY 4.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.
This server cannot be deployed
The Google Maps MCP server is a fully-managed server provided by the Maps Grounding Lite API that connects AI applications to Google Maps Platform services. It provides three main tools for building LLM applications: searching for places, looking up weather information, and computing routes with details like distance and travel time. The server acts as a proxy that translates Google Maps data into a format that AI applications can understand, enabling agents to accurately answer real-world location and travel queries.
The OpenMesh MCP Server provides decentralized, permissionless cloud infrastructure that integrates AI assistants with Web2 and Web3 applications without middlemen. It offers intelligent service discovery to identify MCP servers, acts as a universal proxy for routing requests to discovered services, implements performance optimization through usage feedback, and provides automatic fault tolerance with alternative services when servers become unavailable.
VibeMarketing (https://vibemarketing.ninja/mcp) is a directory service that catalogs and provides information about various MCP (Model Context Protocol) servers. It serves as a centralized resource where users can discover different MCP servers and their capabilities. Examples of servers listed in the directory include Sequential Thinking MCP (for dynamic problem-solving through structured thought sequences) and Memory MCP (a knowledge graph-based persistent memory system).
Geospatial AI MCP server — satellite imagery, embeddings, weather, GNS governance
