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Glama
miyamamoto

JVLink MCP Server

by miyamamoto

Server Configuration

Describes the environment variables required to run the server.

NameRequiredDescriptionDefault
DB_HOSTNoPostgreSQL database host
DB_NAMENoPostgreSQL database name
DB_PATHNoPath to the SQLite database file (keiba.db)
DB_PORTNoPostgreSQL database port5432
DB_TYPENoThe type of database to use (sqlite or postgresql)
DB_USERNoPostgreSQL database user
DB_PASSWORDNoPostgreSQL database password

Instructions

Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.

This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.

Capabilities

Features and capabilities supported by this server

Protocol revision2025-11-25

CapabilityDetails
tools
{
  "listChanged": false
}
prompts
{
  "listChanged": false
}
resources
{
  "subscribe": false,
  "listChanged": false
}
experimental
{}

Tools

Functions exposed to the LLM to take actions

NameDescription
get_database_schemaB

データベーススキーマ情報を取得

Returns:
    テーブル一覧、カラム情報、との対応表
get_query_examplesA

クエリ例集を取得

Returns:
    よく使うクエリのサンプル集
list_tablesB

データベース内のテーブル一覧を取得

Returns:
    テーブル名のリスト
get_table_infoB

指定テーブルのスキーマ情報を取得(詳細説明付き)

Args:
    table_name: テーブル名

Returns:
    カラム情報、テーブル説明、クエリヒントを含む辞書
get_important_featuresB

競馬予測で重要な特徴量の知見を提供

Returns:
    重要特徴量のリスト、説明、での活用方法
get_feature_by_categoryC

カテゴリ別に特徴量を取得

Args:
    category: カテゴリ名(過去成績、適性、人的要因、血統など)

Returns:
    該当カテゴリの特徴量リスト
search_featuresB

キーワードで特徴量を検索

Args:
    keyword: 検索キーワード(例: "人気", "距離", "騎手")

Returns:
    該当する特徴量のリスト
get_sql_generation_promptA

自然言語クエリをSQLに変換するためのLLMプロンプトを生成

このツールはSQLを直接実行しません。LLMにSQLを生成させるためのプロンプトを返します。
生成されたSQLは keiba_data_search ツールで実行してください。

Args:
    query_text: 自然言語のクエリ
        例: "過去3年で東京競馬場の芝1600mで1番人気だった馬の成績を教えて"
        例: "ディープインパクト産駒の距離別成績を集計して"

Returns:
    LLM用プロンプトとスキーマ情報
keiba_data_searchA

SQLで競馬データを自由に検索・分析できる万能ツール

人気別成績、騎手成績などの専用ツールでカバーできない分析はこのツールで実行できます。
レース結果、オッズ、血統、調教など、あらゆる競馬データにアクセス可能です。

Args:
    sql_query: 実行するSQLクエリ(SELECTのみ)

Returns:
    クエリ実行結果
validate_sql_queryC

SQLクエリの安全性を検証

Args:
    sql_query: 検証するSQLクエリ

Returns:
    検証結果と安全性チェック
favorite_performanceC

指定した人気順位の馬の成績を分析

1番人気、2番人気など、人気順位別の勝率・複勝率を調べられます。 競馬場やグレード、距離でフィルタリングも可能です。

jockey_statsC

騎手の成績を分析

騎手名を指定して、勝率・複勝率・騎乗数などを調べられます。 競馬場や距離でのフィルタリングも可能です。

frame_statsB

枠番(1〜8枠)別の成績を分析

内枠・外枠の有利不利を調べられます。 競馬場や距離でフィルタリングすると、コース特性が見えます。

horse_historyC

特定の馬の過去レース戦績を取得

馬名を指定して、過去の出走履歴・着順・タイムなどを一覧できます。

sire_statsB

種牡馬(父馬)の産駒成績を分析

種牡馬名を指定して、産駒の勝率・複勝率を調べられます。 距離や競馬場でフィルタリングすると、血統の適性傾向が見えます。

nar_favorite_performanceC

NAR地方競馬の人気別成績を分析

大井、船橋、川崎、浦和、名古屋、園田など地方競馬場の人気別勝率を調べられます。

nar_jockey_statsB

NAR地方競馬の騎手成績を分析

地方競馬の騎手名を指定して、勝率・複勝率・騎乗数などを調べられます。

nar_horse_historyC

NAR地方競馬の馬の過去レース戦績を取得

地方競馬で出走した馬の戦績を一覧できます。

list_query_templatesB

利用可能なクエリテンプレート一覧を取得

execute_template_queryC

テンプレートからSQLを生成して実行

get_table_sample_dataB

テーブルのサンプルデータを取得(データ形式理解用)

get_column_examplesB

特定カラムの値の例を取得(データ形式理解用)

get_database_overviewB

データベース全体の概要を取得

check_updateA

サーバーの最新バージョンを確認する。アップデートがあるか確認します。

update_serverB

サーバーを最新バージョンにアップデートする。git pull + 依存関係の更新を行います。

Prompts

Interactive templates invoked by user choice

NameDescription

No prompts

Resources

Contextual data attached and managed by the client

NameDescription
database_schema_resourceデータベース全体のスキーマ情報 接続時に自動的に読み込まれ、Claudeが最初からテーブル構造を理解できます
tables_list_resourceテーブル一覧と説明 全テーブルの概要を提供し、どのテーブルを使うべきか判断しやすくします
query_examples_resourceクエリ例集 よく使うクエリパターンをサンプルとして提供
feature_knowledge_resource競馬予測で重要な特徴量の知見 機械学習モデルで重要とされる特徴量とその活用方法
track_codes_resource競馬場コード一覧 JVLinkで使用される競馬場コードのマスタデータ
nar_track_codes_resourceNAR地方競馬場コード一覧 NARで使用される地方競馬場コードのマスタデータ(30-57)
grade_codes_resourceグレードコード一覧 レースグレード(G1, G2, G3等)のコード表

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