BikeScout — это специализированный ИИ-движок для планирования миссий на MTB, шоссейных, e-bike и гравийных велосипедах. Он превращает необработанные картографические данные в тактическую разведку, прогнозируя состояние рельефа и опасности на трассе. Система даёт точные рекомендации по настройке, подстраивая ваше оборудование под требования конкретного маршрута и выявляя технические сложности и риски окружающей среды ещё до того, как вы выедете из гаража.
инструкция по использованию BikeScout GUI
инструкция по использованию вашего любимого MCP-клиента: Claude Desktop, Cursor, Codex, Google Antigravity, Windsurf
Related MCP server: Strava MCP
Руководство пользователя Подробная документация по API и пошаговые руководства по развёртыванию BikeScout.
Веб-сайт Изучите визуальную разбивку Mud Logic, классификацию рельефа по шкале S-Scale и то, как мы превращаем необработанные данные OSM в разведданные, готовые к миссии. Ознакомьтесь с последними отчётами по анализу гонок на легендарных маршрутах.
Нравится BikeScout? ⭐ Поставьте звезду этому репозиторию, чтобы поддержать разработку первого открытого тактического вело-движка.
Нашли ошибку? Откройте Issue. Хотите добавить локальный навык? PR приветствуются!
BikeScout можно задавать сложные многошаговые запросы. Он сочетает данные в реальном времени с техническим велосипедным интеллектом, чтобы давать ответы уровня эксперта.
«Я нахожусь на Монте-Каво на MTB (29-дюймовые колёса). Спланируй для меня кольцевой маршрут 25 км. Проверь, совместим ли рельеф с моим велосипедом, уточни вероятность дождя во второй половине дня и предложи 'Fraschetta' на финише. Используй гид Castelli Romani.»
«Проверь этот маршрут из центра Барселоны до Эль-Прат. Я на шоссейном велосипеде с покрышками 25 мм. Совместим ли он? Дай точный процент гравия и асфальта.»
«Спланируй маршрут 40 км из Бормио. Мне нужен визуальный профиль высоты, чтобы увидеть точные уклоны подъёма на Стельвио. Выдели участки с уклоном более 12%, чтобы я мог управлять своим темпом.»
«Используй местный гид Derby, чтобы спланировать шоссейный маршрут из Дерби. Мне нужно не менее 800 м набора высоты. Также порекомендуй правильное давление в покрышках для спусков на большой высоте.»
«Дай мне контрольный список безопасности и рассчитай давление в покрышках для велосипедиста весом 90 кг на бескамерных покрышках 2.3" для поездки по грязи.»
«Проанализируй мою поездку от 2026-04-12. Сравни мою среднюю скорость с Mud Risk в тот момент и скажи, были ли условия рельефа причиной моего медленного темпа.»
Пока другие продукты сосредоточены на том, куда поехать, BikeScout фокусируется на том, как вы можете успешно проехать именно этот маршрут прямо сейчас.
Платформа | Что они дают | Почему BikeScout лучше |
Komoot | Статические карты | Мы добавляем живой контекст рисков |
Strava | История/соцсеть | Мы добавляем прогнозную безопасность |
Trailforks | Базы данных | Мы добавляем персонализированный интеллект |
Generic AI | Теория | Мы добавляем телеметрию реального мира |
Вклад — это то, что делает сообщество открытого кода таким удивительным местом для обучения, вдохновения и творчества. Любой ваш вклад в BikeScout очень ценится.
Сообщайте об ошибках: Нашли сбой? Откройте Issue с подробным описанием и шагами для воспроизведения.
Запросы новых функций: Есть идея, как улучшить BikeScout? Откройте issue, чтобы обсудить её!
Pull Requests:
Сделайте форк проекта.
Создайте ветку для своей функции (git checkout -b feature/AmazingFeature).
Зафиксируйте изменения (git commit -m 'Add some AmazingFeature').
Отправьте изменения в ветку (git checkout origin feature/AmazingFeature).
Откройте Pull Request.
Пожалуйста, следуйте PEP 8 для Python-кода.
Убедитесь, что все новые инструменты задокументированы в README.md.
Оставляйте комментарии на английском языке для международного сотрудничества.
Делая вклад, вы соглашаетесь с тем, что ваш вклад будет лицензироваться в соответствии с лицензией AGPLv3 проекта.
Этот проект лицензирован в соответствии с GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0) — подробности см. в файле LICENSE.
BikeScout содержит тактическую логику проприетарного уровня (например, модель TAEL® Mud Reservoir Model). AGPLv3 гарантирует:
Прозрачность: любая модифицированная версия BikeScout, используемая для предоставления сервиса через сеть (SaaS/облако), обязана предоставить сообществу полный исходный код.
Целостность: ядро тактического интеллекта остаётся открытым и совместно развиваемым, предотвращая коммерческий захват уникальных алгоритмов платформы с помощью «закрытого кода».
BikeScout агрегирует данные из нескольких открытых источников. Пользователи этого сервера обязаны соблюдать условия каждого из них:
Данные маршрутизации и карт: предоставляются OpenRouteService от HeiGIT.
Геопространственные данные и данные геокодирования: © участники OpenStreetMap. Данные доступны по Open Database License (ODbL). Сервис геокодирования работает на базе Nominatim.
Прогнозы погоды: работает на базе Open-Meteo. Данные лицензированы по CC BY 4.0.
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
