JVLink MCP Server

Instructions

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

Implementation Reference

• src/jvlink_mcp_server/server.py:387-416 (handler)

  The tool "keiba_data_search" is implemented as the `execute_safe_query` function, which accepts a SQL query, performs auto-correction, executes it against the database, and returns the result.

  @mcp.tool(name="keiba_data_search")
  def execute_safe_query(sql_query: str) -> dict:
      """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
      """
      try:
          # Auto-correct query (zero-padding etc.)
          corrected_sql, corrections = auto_correct_query(sql_query)
          
          with DatabaseConnection() as db:
              result_df = db.execute_safe_query(corrected_sql)
  
              result = {
                  "success": True,
                  "rows": len(result_df),
                  "columns": result_df.columns.tolist(),
                  "data": result_df.head(100).to_dict(orient="records"),
                  "note": "最大100行まで表示" if len(result_df) > 100 else None
              }
              
              # Notify if auto-corrections were made
              if corrections: