drag-race-mcp
ドラッグレース MCP 👑
ドラッグレースの知識を提供する、非公式・コミュニティ主導のMCP(Model Context Protocol)サーバーです。
drag-race-mcp は、MCPツールを通じてAIアシスタントにクイーン、シーズン、エピソード、ファンの言い伝え(ロア)への構造化されたアクセスを提供します。
免責事項
これは非公式のファンプロジェクトであり、RuPaul、World of Wonder、またはドラッグレースフランチャイズとは提携、承認、スポンサー関係は一切ありません。
MCPクライアントとしての利用
このパッケージはstdio MCPサーバーです。クライアントが子プロセスとして起動し、stdin/stdout経由でJSON-RPCをやり取りします。サーバーを自分で起動しないでください。
起動コマンド(いずれかを選択):
方法 | コマンド / 引数 |
公開パッケージ |
|
ローカルクローン(ビルド済み) |
|
ローカルクローン(開発) |
|
Cursorなどのホストは、MCP設定で同じコマンドを配線できます(Test locally with Cursor を参照)。以下は最小限のプログラム的クライアントです。
TypeScript
npm install @modelcontextprotocol/clientimport { Client } from "@modelcontextprotocol/client";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/client/stdio";
const client = new Client({ name: "drag-race-client", version: "1.0.0" });
const transport = new StdioClientTransport({
command: "npx",
args: ["-y", "@tkalejandro/drag-race-mcp"],
// Local clone instead:
// command: "node",
// args: ["dist/index.js"],
// cwd: "/path/to/drag-race-mcp",
});
await client.connect(transport);
const { tools } = await client.listTools();
console.log(tools.map((t) => t.name));
const result = await client.callTool({
name: "search_queens",
arguments: { query: "jinkx", limit: 5 },
});
for (const block of result.content) {
if (block.type === "text") console.log(block.text);
}
await client.close();Python
pip install mcp
# or: uv add mcpimport asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
async def main() -> None:
server = StdioServerParameters(
command="npx",
args=["-y", "@tkalejandro/drag-race-mcp"],
# Local clone instead:
# command="node",
# args=["dist/index.js"],
# cwd="/path/to/drag-race-mcp",
)
async with stdio_client(server) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
tools = await session.list_tools()
print([t.name for t in tools.tools])
result = await session.call_tool(
"search_queens",
arguments={"query": "jinkx", "limit": 5},
)
for block in result.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
asyncio.run(main())ツール名と引数は MCP tools の表と一致します(例: get_queen、get_season、get_queen_earnings)。
Related MCP server: Pokemon MCP Server
機能
実装済み
型付き知識モデル(シーズン、クイーン、エピソード、ロア)
JSONナレッジベース + Zodバリデーション + 整合性チェック
コアMCP読み取りツール(シーズン、クイーン、エピソード、ロアの一覧表示 / 検索 / 取得)
Cursor対応のローカルMCP設定 + ワークフロードキュメント
今後追加予定
クイーンの比較、レコメンデーション、より豊富な統計
フランチャイズのより広いカバレッジ、後日オプションでRAG
質問例
ポークチョップクイーンは誰?
シーズン5とオールスターズの両方に出場したクイーンは?
Jinkx MonsoonとBianca Del Rioを比較して。
チャレンジ勝利数が最も多いクイーンは?
コメディが多いシーズンをおすすめして。
Alyssa EdwardsとCoco Montreseの確執について説明して。
データモデル(エージェントとコントリビューター向け)
IDとカタログは src/kb/catalogs.ts にあり、エンティティの形状は src/kb/schemas/ のZodスキーマ(z.infer による型)です。モデルが繰り返しの散文にトークンを費やさずに事実をナビゲートできるように設計されています。
ハードファクト(確定事実)
型 | 場所 | 格納内容 |
|
| フランチャイズシーズンのメタデータ、キャストID、勝者、賞金、ホスト/審査員 |
|
| ドラッグネーム、別名、シーズンごとの出演と勝利 |
|
| 週ごとのチャレンジ、ランウェイ、リップシンク、脱落 |
|
| 賞金記録: |
|
| ホスト/審査員 |
|
| クローズドカタログ + 文字列IDエイリアス |
これらは順位、勝利、キャストリスト、エピソードの結果の信頼できる情報源です。
IDでトークンを小さく保つ
可能な限り、完全なネストされたオブジェクトではなく安定したIDでリンクします:
ID | 例 | 備考 |
|
| 既知のシーズンのクローズド列挙型 |
|
|
|
|
| ケバブケースのスラッグ(オープンセット、後でデータから検証) |
|
| ケバブケースのスラッグ |
なぜIDなのか?
ツールレスポンスのペイロードが小さくなる(
castIdsを渡し、必要なときだけ展開)LLMのコントリビューションがより安全(シーズンのテキストを書き直す代わりに
US-S06を参照)簡単な結合: シーズン → クイーンID → クイーンを検索、クイーンの勝利 →
episodeId→ エピソードを検索
シーズンは castIds と episodeIds を格納します。クイーンは episodeId を指す出演統計を格納します。ツール(および将来の list_queen_ids)は、モデルがIDを捏造するのではなく、有効なIDを発見するのに役立ちます。
ロアがモデルの力を拡張する
ハードファクトは何が起こったかに答えます。ロアはなぜそれが重要なのか、どのように関連しているのかに答えます:
Lore {
id, title, summary, tags,
queenIds?, seasonIds?, episodeIds?
}確執、象徴的な瞬間、コメディシーズン、ドラッグファミリー、論争などを教えるためにロアエントリを追加します — タグ付け(rivalry、drama、comedy、iconic、…)され、IDを介してファクトカタログにリンクされます。
LLM / 人間のためのコントリビューションループ:
リンクするときは既存のIDを優先する
何かが欠けているか間違っている場合は、ハードファクトレコードを追加または修正する
ナラティブ、相関関係、ファンの文脈を追加したいときはロアを追加する
これが、クイーン/シーズンの完全なブロブをあちこちに重複させることなくKBが成長する方法です。
データカバレッジ
各 SeasonId にどのデータが存在するかを追跡します。そのスライスがナレッジベースにあるとき、— を ✅ に切り替えます。
列 | 意味 |
Season | シーズンレコード(メタ、キャストID、勝者、賞金、ホスト/審査員) |
Queens | キャストのクイーンレコード(出演、勝利) |
Episodes | シーズンのエピソードレコード |
Lore | このシーズンにリンクされた少なくとも1つのロアエントリ |
すべて空から始まります — これがコントリビューションマップです。任意の — を選んで埋めてください。
チャレンジ賞金(Moneyカバレッジ)
エピソード ✅ はエピソードレコードが存在することを意味します — すべてのミニ/マキシ賞金が埋まっているわけではありません。週次賞金はチャレンジとリップシンクのオプションの earnings(Money)にあり、クイーンの challengeWins / miniChallengeWins / lipSyncWins はそれらの金額を反映します。シーズンのグランプリは cashPrice を使用します(全シーズンで必須)。
ソース優先: 公開ソースが賞金を記載していない場合は
earningsを省略します(多くのUK RuPeter週には現金の記載がありません)。キャリア合計: MCPツール
get_queen_earningsを使用します(個人の現金 vs チャリティ vs 非現金context賞金)。
現在、約 70 / 82 のシーズンパックに少なくともいくつかの週次 earnings があります。
週次 earnings がまだないもの(12) — FandomやエピソードソースがWikipediaが省略した賞金を記載している場合の良いコントリビューションターゲットです:
AS-S01、CVTW-S01、CVTW-S02、ES-S05、UK-S02、UK-S03、UK-S04、UK-S05、UK-S07、UKVTW-S01、UKVTW-S02、UKVTW-S03
薄い / 不完全(パターン):
初期のUSミニはアドバンテージのみの場合が多い(
US-S01–S08: マキシはほぼ埋まっている、ミニはまばら)UK / UKVTW / CVTWは全体的にまばら(バッジまたは文書化されていない週次現金)
一部のオールスターズのチップ/マキシに穴が残っている(例:
AS-S04のチップ、AS-S07/AS-S09のマキシ)いくつかの国際パックはマキシまたはミニのどちらかに強いが両方ではない(例: FRのミニは空、BR / MX / THは部分的)
以下のフランチャイズ表にPrize列を追加しないでください — 賞金の深さはここで追跡してください。
US — ルポールのドラッグレース
SeasonId | Season | Queens | Episodes | Lore |
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AS — オールスターズ
SeasonId | Season | Queens | Episodes | Lore |
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UK
SeasonId | Season | Queens | Episodes | Lore |
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カナダ
SeasonId | Season | Queens | Episodes | Lore |
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ヨーロッパ
SeasonId | シーズン | クイーン | エピソード | ロア |
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ラテンアメリカ
SeasonId | シーズン | クイーン | エピソード | ロア |
| ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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| — | — | — | — |
| — | — | — | — |
| ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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アジア太平洋 & グローバル
SeasonId | シーズン | クイーン | エピソード | ロア |
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プロジェクト構造
├── src/
│ ├── index.ts # MCP entry (stdio)
│ ├── server.ts # Server + tool registration
│ ├── data/ # JSON only (no TypeScript)
│ │ ├── queens/ # One JSON file per QueenId
│ │ └── seasons/
│ │ └── US-S01/ … US-S07/, AS-S01/, AS-S02/
│ │ ├── season.json
│ │ ├── episodes.json
│ │ └── lore.json
│ ├── kb/ # Data layer: catalogs, Zod, load, integrity
│ │ ├── catalogs.ts
│ │ ├── schemas/
│ │ ├── load.ts
│ │ ├── integrity.ts
│ │ └── index.ts
│ ├── services/ # Utilities tools call (not MCP)
│ │ ├── accessors/ # accessors.ts → get* / list*Ids
│ │ ├── seasons/ # list_season_ids.ts
│ │ ├── queens/ # search_queens.ts, list_queen_ids_for_season.ts
│ │ ├── lore/ # search_lore.ts
│ │ └── shared/ # limits.ts
│ └── tools/ # MCP registerTool wrappers only
│ ├── general/ # welcome_user.ts
│ ├── seasons/ # list_season_ids.ts, get_season.ts
│ ├── queens/ # list_queen_ids.ts, search_queens.ts, get_queen.ts, get_queen_earnings.ts
│ ├── episodes/ # get_episode.ts
│ └── lore/ # get_lore.ts, search_lore.ts
│
├── .cursor/
│ ├── mcp.json # Local Cursor MCP config ADD WHEN YOU NEED IT.
│ └── skills/
│ ├── drag-race-data/ # How to contribute season/queen JSON
│ └── typescript-style/ # Arrow-const functions + TS conventions
│
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.mdJSONファクトはsrc/data/配下にあります(クイーンはグローバル、シーズンはsrc/data/seasons/<SeasonId>/)。src/kb/レイヤーがZod + Mapsでそれらを検証・インデックス化します。エージェントとコントリビュートする際は.cursor/skills/drag-race-data/を参照してください。
データの検証
src/data/配下に何かを追加・編集した後は、以下を実行してください:
pnpm testこれにより、すべてのJSONファイルがZodを通して読み込まれ、不正なフィールドや重複IDが拒否され、ファイル+フィールドパスとともに失敗します。git commitはHuskyのpre-commitフック経由で同じチェックを実行しますが、コミット前に問題を発見できるよう、編集時には自分でもテストを実行してください。新規クローン後は、Huskyがフックをインストールできるようpnpm installを一度実行してください。
Cursorでローカルテスト
これはAgentチャット(このようなもの)がdrag-race-mcpのツールを表示・呼び出しできる仕組みです。
1. 前提条件のインストールと実行
pnpm install自分でターミナルプロセスを実行し続ける必要はありません。Cursorが.cursor/mcp.jsonを使用してMCPサーバーを起動します。
2. プロジェクトMCP設定
このリポジトリには既に.cursor/mcp.jsonが含まれています:
{
"mcpServers": {
"drag-race-mcp": {
"command": "pnpm",
"args": [
"--dir",
"/ABS/PATH/TO/drag-race-mcp",
"exec",
"tsx",
"src/index.ts"
]
}
}
}--dirパスが異なる場合は、あなたのマシンのクローンパスに更新してください。
Cursorはワークスペースが開いているときに.cursor/mcp.jsonからプロジェクトMCP設定を読み込みます。必要に応じて、同じサーバーをCursor Settings → MCP(ユーザーレベル)に追加することもできます。
3. サーバーの有効化/更新
Cursor Settings → MCPを開く
drag-race-mcpを見つける接続を確認する(エラー状態でないこと)。コードや設定を変更した場合は更新/再起動を使用する
このワークスペースで新しいAgentチャットを開き、ツールリストを取得する
4. ツールのスモークテスト
エージェントに次のように尋ねてください:
welcome_userツールを私の名前で呼び出してください。
MCPが正しく接続されていれば、エージェントはwelcome_userを呼び出し、このサーバーからウェルカム文字列を返します。
これは開発で使用されるのと同じ経路です:CursorがMCP経由でサーバーのツールを発見し、モデルがそれらを呼び出せます(ツール一覧 → 選択 → 引数で実行 → 結果を読む)。
5. ツール追加後
サーバーにツールを登録する(
src/tools/general/welcome_user.tsを参照)CursorでMCPサーバーを再起動/更新する
新しいAgentチャットを開始する
エージェントに新しいツールを名前で使用するよう依頼するか、タスクを説明してツールを選択させる
ヒント
ツールの
descriptionとZodの.describe(...)テキストはモデルが読むものです — 明確に保ってくださいツールが表示されない場合:MCPエラーログ、
mcp.jsonのパス、pnpm exec tsx src/index.tsがターミナルで正常に実行されることを確認してくださいMCP再起動後は新しいチャットを優先して、ツールカタログを最新に保ってください
MCPツール
ツール | 説明 |
| スモークテスト / 挨拶 |
| 読み込まれたシーズンを一覧表示。オプションの |
| シーズンレコード + リンクされたID |
| 1つの |
| 名前/エイリアスでクイーンを検索(デフォルト上限20、最大50) |
| 完全なクイーンレコード |
| キャリア賞金の内訳(現金、チャリティ、非現金) |
| エピソード詳細 |
| IDによるロアエントリ |
| クエリ、タグ、クイーン、および/またはシーズンでロアを検索 |
計画中 (v2+): compare_queens、recommend_season、統計集計。
ロードマップ
v1
安定したTypeScriptインターフェース(ID + ハードファクト + ロア)
JSONデータ + Zodスキーマ
コア読み取りツール(クイーン / シーズン / エピソード / ロア)
ローカルCursorワークフローのドキュメント化
v2
より豊富な検索と統計
レコメンデーション
データのフランチャイズカバレッジ拡大
v3
セマンティック検索(RAG)
コミュニティ評価 / より豊富なメタデータ
コントリビューション
コントリビューション歓迎 — 特に**データカバレッジ**のギャップを埋めること:
誤ったハードファクトの修正
不足しているクイーン / シーズン / エピソードの追加(ID規約を使用)
既存IDにリンクするロアの追加
チャレンジ賞金(マネーカバレッジ)に記載されているシーズンの不足しているチャレンジ / リップシンク
earnings(およびクイーン勝利行のミラー)を埋める。.cursor/skills/drag-race-data/SKILL.mdのMoneyルールに従うスライスが完了したら、このREADMEの該当セルを
✅にする新しいMCPツールとドキュメント
プルリクエストとコミット
mainに直接プッシュしないでください(ブランチ保護)。ブランチで作業し、PRを開いてください。
ブランチ名
feat/...— 新機能(タイプ、ツール、シーズンのデータ)fix/...— バグ修正docs/...— README / コメントのみchore/...— ツール、依存関係、クリーンアップ
コミット/PRタイトル(Conventional Commitsスタイル)
プレフィックス | 用途 |
| 新しいエージェント動作を可能にする新機能またはデータ/タイプ |
| バグ修正 |
| ドキュメントのみ |
| メンテナンス(依存関係、設定、フォーマット) |
| 動作変更のないコード変更 |
例:
feat: add Season and SeasonId typesfeat: add US-S06 season + cast datafix: correct porkchopIds for US-S01docs: update data coverage checklist
PR本文 — 理由の短い要約と、小さなテスト計画(例:tsc、どのカバレッジセルが変わったか、MCPツールのスモークテスト)。
IssueまたはPRを開いてください。
ライセンス
MIT
謝辞
コミュニティによって、コミュニティのために作られました。Drag Raceファン、MCPビルダー、AI愛好家の皆さん — ようこそ。
免責事項: Drag Race MCPは非公式のファンプロジェクトです。RuPaul、World of Wonder、またはDrag Raceフランチャイズとは提携、承認、スポンサー関係にありません。
Available Tools
1 toolwelcome_userD
Welcome user
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| name | Yes | The name of the user to welcome |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries full responsibility for disclosing side effects, security requirements, or return behavior. 'Welcome user' reveals nothing about whether this is a read-only operation, a write operation, or what happens when called.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is extremely short and free of extraneous words, but this brevity stems from under-specification rather than careful pruning. It omits essential behavioral context, so it does not achieve the standard of 'every sentence earns its place'.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
The tool has a single parameter and no output schema, so the description must provide the full context of what 'welcome' entails. The description fails to explain the effect or outcome of calling the tool, leaving a significant gap in the agent's understanding.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The single parameter 'name' is fully documented in the schema with type, length constraints, and a clear description ('The name of the user to welcome'). Since schema coverage is 100%, the description doesn't need to add parameter details, and the baseline score of 3 applies.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description 'Welcome user' is essentially a restatement of the tool name 'welcome_user' with no additional detail about what the operation involves (e.g., sending an email, displaying a message). It names the action and object but adds no specificity, making it a tautology.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool, what conditions must be met, or how it differs from alternatives. With no sibling tools listed, there is no contrast to draw, leaving the agent to infer usage solely from the name.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v1.0.0- First observed
welcome_user
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of ambiguity or confusion between tools. The tool's purpose is distinct by default.
The single tool name 'welcome_user' follows a clear verb_noun pattern. With only one tool, consistency is trivially maintained.
The server is named 'drag-race-mcp' but contains only a generic 'welcome_user' tool, which is a trivial and mismatched utility. This represents an extreme mismatch between the server's implied purpose and its actual tool surface.
The server provides no functionality related to drag racing or any meaningful operations. A lone welcome tool is a dead end, leaving the domain completely uncovered.
Maintenance
Related MCP Connectors
Driflyte MCP server which lets AI assistants query topic-specific knowledge from web and GitHub.
Search a directory of 800+ open-source MCP servers: find, compare and get install configs.
Search 100,000+ MCP servers ranked by real adoption data to find the right one for any task.
Unlock the power of food transparency with our Open Food Facts MCP server. Easily look up any food
Related MCP Servers
- FlicenseBqualityDmaintenanceAn MCP server that provides detailed Pokémon information by integrating with the PokeAPI, allowing users to fetch comprehensive data about Pokémon and simulate battles.22-
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