slopped.site
Read-only tools over slopped.site: AI-made art, lore, games, sites, the curriculum.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP server that exposes Formula 1 data from the OpenF1 API.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"sport": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-sport"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add sport -- uvx mcp-sportIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"sport": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-sport"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"sport": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-sport"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto andrequeiroz2 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: slopped.site, Artsonia MCP, Canvas Parent MCP
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Read-only tools over slopped.site: AI-made art, lore, games, sites, the curriculum.
Parent/fan access to Artsonia student-art portfolios, comments, and fans (AI-built).
Canvas LMS (Instructure) for Claude — courses, grades, assignments, planner, files
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
An MCP (Model Context Protocol) server that exposes Formula 1 data from the OpenF1 API as tools for AI assistants (Claude Desktop, Cursor, MCP Inspector, etc.).
Full coverage: 18 data tools matching the 18 documented OpenF1 endpoints — sessions, meetings, drivers, results, laps, pit stops, stints, telemetry, weather, championships and more. Two MCP App views sit on top of that data: a drivers standings board and an animated race replay. Hosts that render MCP Apps show the HTML. Cursor and Claude Desktop do not: they return the same payload as JSON.
| Layer | Technology |
|---|---|
| Language | Python 3.13+ |
| MCP framework | FastMCP 4.x |
| Validation | Pydantic v2 |
| Data | OpenF1 API (REST, free for historical data 2023+) |
| Project management | uv + pyproject.toml |
| Transport | stdio |
# Clone and install dependencies
git clone https://github.com/andrequeiroz2/mcp-sport.git mcp-sport cd mcp-sport uv sync
.venv/bin/python src/mcp_sport/server.py
npx @modelcontextprotocol/inspector@latest .venv/bin/python src/mcp_sport/server.py
In the Inspector UI: transport STDIO, command .venv/bin/python, args src/mcp_sport/server.py → Connect.
Add to the client's MCP configuration:
{
"mcpServers": { "f1-telemetry": { "command": "/absolute/path/mcp-sport/.venv/bin/python", "args": ["/absolute/path/mcp-sport/src/mcp_sport/server.py"] } } }
The 18 data tools work in both clients. The views do not render there.
get_drivers_championship_view and get_race_replay_view return interactive HTML. Cursor and Claude Desktop are incompatible with MCP Apps: they ignore the UI and show the JSON payload. The MCP Inspector also treats the result as text.
The views were validated in the official basic-host from modelcontextprotocol/ext-apps. The server must be HTTP, with CORS exposing the MCP session headers. Otherwise the browser cannot complete the Streamable HTTP handshake.
Terminal 1 — MCP server on port 8765:
uv run python -c "
import uvicorn from starlette.middleware import Middleware from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware from mcp_sport.server import mcp
app = mcp.http_app(middleware=[Middleware( CORSMiddleware, allow_origins=['*'], allow_methods=['*'], allow_headers=['*'], expose_headers=['mcp-session-id', 'mcp-protocol-version'], )]) uvicorn.run(app, host='127.0.0.1', port=8765) "
Terminal 2 — basic-host (needs Node.js; npm start requires bun, so use tsx):
git clone --depth 1 https://github.com/modelcontextprotocol/ext-apps.git
cd ext-apps/examples/basic-host npm install npm run build SERVERS='["http://127.0.0.1:8765/mcp"]' npx tsx serve.ts
Open http://localhost:8080 (sandbox on :8081) and call get_drivers_championship_view or get_race_replay_view. After a change to the view HTML, hard-refresh the page (Ctrl+Shift+R) before running the tool again. The host caches the ui:// resource.
| Domain | Tool | Description |
|---|---|---|
| Navigation | get_sessions | Sessions (practice, qualifying, sprint, race) |
get_meetings | Grand Prix and testing weekends | |
| Registry | get_drivers | Drivers by session/meeting |
| Results | get_session_results | Final classification of a session |
get_starting_grid | Starting grid | |
get_positions | Position history throughout a session | |
| Race | get_laps | Lap times, sectors and speeds |
get_pit_stops | Pit stops | |
get_stints | Stints and tyre compounds | |
get_intervals | Real-time gaps (leader and car ahead) | |
get_race_control | Flags, safety car, incidents | |
| Context | get_weather | Track weather (per-minute samples) |
get_overtakes | Overtakes | |
get_team_radio | Team radio excerpts (MP3) | |
| Telemetry | get_car_data | Speed, RPM, gear, throttle, brake, DRS (~3.7 Hz) |
get_location | Approximate car position on the circuit (~3.7 Hz) | |
| Championships | get_drivers_championship | Drivers standings (beta) |
get_teams_championship | Teams standings (beta) |
"How many points did Norris score in the last two races?"
The AI orchestrates: get_sessions(session_type="Race") to discover recent sessions → get_session_results(session_key=..., driver_number=4) on each one.
src/mcp_sport/
├── server.py # Entrypoint: FastMCP instance + tool registration ├── exceptions.py # Domain exceptions ├── logging_config.py # Logging to stderr (stdout is the protocol channel) ├── clients/openf1.py # Single OpenF1 HTTP client ├── schemas/ # Pydantic: input (BaseInput) and output per endpoint ├── validators/ # Business validations per endpoint ├── services/ # Orchestration per endpoint ├── tools/ # MCP tools (thin layer) per endpoint └── apps/ # MCP App views (Custom HTML, ui:// resource) ├── championship_view.py # Drivers standings board └── race_replay_view.py # Animated race replay
| Document | Contents |
|---|---|
docs/Technical_Reference.md | Stack, versions and official links (source of truth) |
docs/Architectural_Design.md | Implementation patterns and procedure for new endpoints |
docs/Logging_Strategy.md | Logging strategy (stderr + per-request telemetry) |
tasks/ | History of planned and executed tasks |
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
MCP_SPORT_LOG_LEVEL | INFO | Log level on stderr (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR) |
session_result and starting_grid return HTTP 404 until official results are publishedcar_data, location) returns 18–24k samples per session/driver. Narrow the call with range filters such as speed_min and date_from/date_toMIT. OpenF1 is an unofficial project, not associated in any way with the Formula 1 companies.