miyamamoto/jvlink-mcp-server
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JVLink MCP Server is a Model Context Protocol server designed to access and analyze horse racing databases created with JVLinkToSQLite.
JVLink MCP Server
Claudeに話しかけるだけで、競馬データを自由に分析できます。
SQLを書く必要はありません。自然な日本語で質問すれば、過去のレース結果、騎手成績、血統傾向など、あらゆる競馬データを調べられます。
こんな質問ができます
「1番人気の勝率はどのくらい?」
| 出走数 | 勝利数 | 勝率 |
|---|---|---|
| 6,294 | 2,474 | 39.3% |
「今年勝ち星が多い騎手は?」
| 騎手 | 騎乗数 | 勝利 | 勝率 |
|---|---|---|---|
| ルメール | 537 | 142 | 26.4% |
| 戸崎圭太 | 832 | 135 | 16.2% |
| 松山弘平 | 863 | 125 | 14.5% |
| 坂井瑠星 | 729 | 119 | 16.3% |
| 川田将雅 | 542 | 118 | 21.8% |
「産駒の勝ち星が多い種牡馬は?」
| 種牡馬 | 出走数 | 勝利 |
|---|---|---|
| キズナ | 1,717 | 207 |
| ロードカナロア | 1,633 | 178 |
| ドレフォン | 1,382 | 150 |
| エピファネイア | 1,488 | 138 |
| リアルスティール | 1,106 | 125 |
他にもこんな質問ができます
- 東京芝1600mで内枠と外枠、どっちが有利?
- G1レースで1番人気が飛んだレースを教えて
- ディープインパクト産駒の芝での成績は?
- 馬体重500kg以上の馬の成績は?
- 上がり3F最速で勝った馬を調べて
クイックスタート(Windows)
3ステップで使い始められます
Step 1: 競馬データベースを作成
jrvltsql を使ってJRA-VANからデータを取得し、keiba.dbを作成します。
Step 2: MCPサーバーをインストール
Releasesから .mcpb ファイルをダウンロードしてダブルクリック。
Step 3: データベースを指定
Claude Desktopのインストール画面でkeiba.dbのパスを指定して完了!
💡 初回起動時に依存パッケージを自動インストールします(30〜60秒)。
Mac / Linux で使う場合
JRA-VANのデータ取得(jrvltsql)はWindows専用ですが、データベースをMac/Linuxに持ってくればこのMCPサーバーは動作します。
方法1: SQLiteファイルをコピー
Windows Mac / Linux
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ jrvltsql │ │ keiba.db │ ← コピー
│ ↓ │ ファイル共有 │ ↓ │
│ keiba.db │ ───────────────▶ │ MCPサーバー │
└─────────────┘ クラウド同期 │ ↓ │
│Claude Desktop│
└─────────────┘
Dropbox、Google Drive、USBメモリなどでkeiba.dbをコピーするだけ。
データ更新時は再度コピーが必要です。
方法2: PostgreSQL経由(リアルタイム更新)
Windows Mac / Linux
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ jrvltsql │ │ MCPサーバー │
│ ↓ │ ネットワーク │ ↓ │
│ PostgreSQL │ ◀───────────────│Claude Desktop│
└─────────────┘ └─────────────┘
jrvltsqlはPostgreSQLへの書き込みにも対応。 Mac/LinuxからWindowsのPostgreSQLに接続すればリアルタイムで最新データを利用できます。
Mac / Linux でのセットアップ
# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server.git
cd jvlink-mcp-server
# 2. 依存関係をインストール
pip install uv
uv sync
claude_desktop_config.json に追加:
{
"mcpServers": {
"jvlink": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/jvlink-mcp-server", "python", "-m", "jvlink_mcp_server.server"],
"env": {
"DB_TYPE": "sqlite",
"DB_PATH": "/path/to/keiba.db"
}
}
}
}
PostgreSQLを使う場合の設定
{
"mcpServers": {
"jvlink": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/jvlink-mcp-server", "python", "-m", "jvlink_mcp_server.server"],
"env": {
"DB_TYPE": "postgresql",
"DB_HOST": "your-windows-pc.local",
"DB_PORT": "5432",
"DB_NAME": "keiba",
"DB_USER": "your_user",
"DB_PASSWORD": "your_password"
}
}
}
}
使い方のコツ
| コツ | 説明 |
|---|---|
| 気軽に質問 | 思いついたことをそのまま聞いてみてください |
| 条件を追加 | 「東京の」「芝の」「1600mの」など条件を絞ると詳細な分析に |
| 比較を依頼 | 「AとBを比較して」「年度別の推移を見せて」も得意です |
| 深掘りする | 回答を見て気になったら続けて質問。会話で分析を深められます |
→ もっと質問例を見たい場合は
JRA-VANデータの利用について
本ソフトウェアで分析するデータはJRA-VANから提供されるものです。
禁止事項: データの再配布、第三者への提供、データベースファイルの共有
許可される利用: 個人的な競馬分析・研究、自社内での利用
詳細は JRA-VAN利用規約 をご確認ください。
ライセンス
- 商用利用: 事前にお問い合わせください → oracle.datascientist@gmail.com
- 非商用利用: Apache License 2.0