vin-decode-mcp
vin-decode-mcp
VINs dekodieren und Fahrzeugdaten aus einer kuratierten NHTSA-vPIC-Datenbank abfragen – unterstützt durch das Model Context Protocol.
Ein eigenständiger, offline-fähiger MCP-Server, der es LLMs ermöglicht, Fahrzeugidentifizierungsnummern (VINs) zu dekodieren und Marken, Modelle und Fahrzeugspeszifikationen mithilfe der Daten von NHTSA vPIC nachzuschlagen.
pip install vin-decode-mcp
vin-decode-mcp # Start the MCP serverWarum?
Offline: Funktionert ohne Internetzugang. Die kuratierte SQLite-Datenbank (~4,5 MB) ist in sich geschlossen.
Keine Ratenbegrenzung: Anders als beim direkten Aufruf der vPIC-API sind lokale Abfragen unbegrenzt.
Schnell: Der Musterabgleich mit der SQLite-Datenbank dauert Mikrosekunden.
LLM-nativ: Tools mit umfangreichen Docstrings, Schema-Ressourcen und strukturierter JSON-Ausgabe.
Offene Daten: Die NHTSA-vPIC-Daten sind offene Daten der US-Regierung — kostenlos, kein API-Schlüssel erforderlich.
Related MCP server: VIN MCP
Datenabdeckung
US-Marktfahrzeuge, Modelljahr 1981 und späer
534 Marken, 9.175 Modelle, 88.140 VIN-Muster
Personenkraftwagen, Lastkraftwagen, MPVs, Motorräder, Geländefahrzeuge
Ausgeschlossen: Busse, Anhänger, Niedriggeschwindigkeitsfahrzeuge, unvollständige Fahrzeuge
Nur Spezifikationen — diese Datenbank enthält keine Historie zu Titel, Unfall, Kilometerstand oder Diebstahl (dafür sind NMVTIS-/kommerzielle Datenquellen erforderlich).
Schnellstart
Installation
pip install vin-decode-mcpOder aus dem Quellcode:
git clone https://github.com/<org>/vin-decode-mcp.git
cd vin-decode-mcp
pip install -e .Ausführen
# Default: stdio transport (for Claude Desktop, Cursor, etc.)
vin-decode-mcp
# HTTP transport
vin-decode-mcp --transport http --port 8765Verwenden mit Claude Desktop
Fügen Sie Folgendes in ~/.config/claude-desktop/config.json ein (oder in ~/Library/Application Support/claude-desktop/config.json unter macOS):
{
"mcpServers": {
"vin-decode": {
"command": "vin-decode-mcp"
}
}
}Starte Sie Claude Desktop neu. Das Modell kann nun VIN-Dekodierungstools in Unterhaltungen verwenden.
Verfügbare Tools
Tool | Beschreibung |
| Dekodiert eine VIN → Marke, Modell, Jahr, Fahrzeugtyp |
| Gleicht eine partielle VIN mit |
| Listet alle Fahrzeugmarken auf |
| Listet Modelle für eine Marke auf |
| Ermittelt den Produktionsjahresbereich |
| Dekodiert eine WMI → Herstellerinformationen |
| Listet verfügbare Fahrzeugtypen auf |
| Listet Fahrzeugtypen für eine Marke auf |
Beispiele
>>> decode_vin("1HGCM82633A004352")
{
"vin": "1HGCM82633A004352",
"make": "Honda",
"model": "Accord",
"year": 2003,
"vehicle_type": "Passenger Car",
"wmi": "1HG",
"confidence": "full"
}
>>> get_model_years("Porsche", "911")
{"year_from": 1981, "year_to": null}
>>> decode_partial_vin("5UXWX7C5*BA")
[{"make": "BMW", "model": "X5", "year": 2011, "confidence": "partial_match"}]Datenbank
Download
Die kompilierte Datenbank wird auf Hugging Face gehostet:
Datensatz: https://huggingface.co/datasets/vin-decode-mcp/vpic-datenbank Direkter Download: https://huggingface.co/datasets/vin-decode-mcp/vpic-datenbank/resolve/main/vpic_decode.db
Eigener Datenbankpfad
# Set via environment variable
export VIN_MCP_DB_PATH=/path/to/vpic_decode.db
vin-decode-mcp
# Or via CLI flag
vin-decode-mcp --db-path /path/to/vpic_decode.dbNeuaufbau
Die Datenbank wird etwa alle 6–12 Monate aus den eigenständigen PostgreSQL-Datenbanken der NHTSA neu aufgebaut:
# Requires PostgreSQL installed (pg_restore, psql)
bash tools/rebuild.sh
# Or step by step:
# 1. Download NHTSA data: https://vpic.nhtsa.dot.gov/Downloads/
# 2. Convert to SQLite
python3 tools/convert_to_sqlite.py --input dump.sql --output vpic_lite.db
# 3. Build curated database
python3 tools/build_db.py --source vpic_lite.db --output vpic_decode.dbAnweisungen zur Hugging-Face-Einrichtung finden Sie in docs/hf-setup.md.
Datenquelle und Quellenangabe
Fahrzeugdaten stammen aus NHTSA vPIC — dem Vehicle Product Information Catalog and Vehicle Listing der National Highway Traffic Safety Administration. Die NHTSA ist eine Behörde der US-Regierung.
Datenlizenz: Werk der US-Regierung (gemeinfrei)
API: Kein API-Schlüssel und keine Registrierung erforderlich.
Aktualisierungsintervall: ~6–12 Monate
Fehler melden: Kontaktieren Sie den NHTSA Manufacturer Helpdesk unter manufacturerinfo@dot.gov oder 1-888-399-3277
Architektur
User / LLM Agent
│
▼ MCP (stdio / HTTP)
┌──────────────────┐
│ vin-decode-mcp │ pip install vin-decode-mcp
│ (FastMCP server)│ env: VIN_MCP_DB_PATH=/path/to/vpic_decode.db
└────────┬─────────┘
│ sqlite3 (mode=ro)
▼
┌──────────────────┐
│ vpic_decode.db │ ~4.5 MB, curated
│ (Hugging Face) │ makes + models + WMI + VIN patterns
└──────────────────┘
▲
│ rebuilds from
┌──────────────────┐
│ NHTSA vPIC PG DB │ 69 MB, official
│ (NHTSA website) │ refreshed 2x/year
└──────────────────┘Projektstruktur
vin-decode-mcp/
├── src/vin_decode_mcp/
│ ├── __init__.py # Package init
│ ├── server.py # FastMCP server with all tools
│ ├── database.py # SQLite layer + VIN decoder
│ └── cli.py # CLI entry point
├── tools/
│ ├── build_db.py # Pipeline orchestrator
│ ├── convert_to_sqlite.py # PG → SQLite converter
│ ├── rebuild.sh # Full rebuild script
│ ├── build_db.py # Curated DB builder (orchestrator for the pipeline)
│ ├── curation.json # Make/model curation rules
│ ├── overlay.json # Grey-import classic additions
│ └── README.md # Rebuild instructions
├── tests/
│ ├── conftest.py # Test fixtures
│ ├── test_decode.py # VIN decode canary tests
│ ├── test_server.py # Bulk lookup tests
│ └── fixtures/
│ ├── build_test_db.py # Test database builder
│ └── test_vpic.db # Minimal test database
├── .github/workflows/
│ ├── ci.yml # CI: test + lint
│ └── rebuild-db.yml # Scheduled DB rebuild
├── docs/
│ └── hf-setup.md # Hugging Face setup guide
├── pyproject.toml
├── LICENSE
├── README.md
└── vpic_pare_down.py # Pare-down pipeline (original)Entwicklung
# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"
# Run tests
python -m pytest tests/ -v
# Lint
python -m ruff check src/ tests/
# Format
python -m ruff format src/ tests/Vergleich mit anderen Lösungen
vin-decode-mcp | NHTSA vPIC API | vin-mcp (NLMA) | |
Transport | Lokale SQLite-Datenbank | HTTP REST | HTTP REST |
Offline | ✅ | ❌ | ❌ |
Ratenbegrenzung | Nein | Ja | Ja |
Datengröße | ~4,5 MB | N/A | N/A |
VIN-Felder | Marke + Modell + Jahr | ~130 Felder | ~130 Felder |
Marken/Modelle | ✅ 534/9.175 | ✅ Vollständiger Katalog | ✅ Vollständiger Katalog |
Installation |
| Keine |
|
Lizenz
MIT-Lizenz — Der Code ist MIT-lizenziert. Die Daten sind gemeinfreie Werke der US-Regierung.
Siehe LICENSE für Details.
Mitwirken
Beiträge sind willkommen! Bitte:
Forken Sie das Repository und erstellen Sie einen Feature-Branch.
Fügen Sie Tests für die neue Funktionalität hinzu.
Stellen Sie sicher, dass die CI erfolgreich durchläuft.
Reichen Sie einen Pull Request ein.
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Maintenance
Resources
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