Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

MCP Sport

de andrequeiroz2versión 0.1.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.andrequeiroz2/mcp-sport

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

MCP server that exposes Formula 1 data from the OpenF1 API.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Juegos, deportes, comida y aprendizaje

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "sport": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-sport"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add sport -- uvx mcp-sport

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "sport": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-sport"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "sport": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-sport"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub andrequeiroz2, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Juegos, deportes, comida y aprendizajei

  • Más estrellas que el 0% de los otros 1290 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 37% de los otros 1290 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 1290 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro MCP Sport?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 2 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: CareerMode.xyz, Esavendors, Datingcoaches

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

CareerMode.xyz

de careermode.xyz

Log and read your EA SPORTS FC / FIFA career mode save: squad, matches, transfers, stats.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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Esavendors

de itsryanarmani

Find learning vendors your education fund reimburses.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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Datingcoaches

de itsryanarmani

Compare dating coaches and matchmakers by city and price.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

MCP Sport — F1 Telemetry MCP 🏎️

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.

Stack

LayerTechnology
LanguagePython 3.13+
MCP frameworkFastMCP 4.x
ValidationPydantic v2
DataOpenF1 API (REST, free for historical data 2023+)
Project managementuv + pyproject.toml
Transportstdio

Installation

# Clone and install dependencies

git clone https://github.com/andrequeiroz2/mcp-sport.git mcp-sport cd mcp-sport uv sync

Usage

Run the server (stdio)
.venv/bin/python src/mcp_sport/server.py
MCP Inspector (web UI to test the tools)
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.

Claude Desktop / Cursor

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.

Views (MCP Apps)

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.

Available tools (18)

DomainToolDescription
Navigationget_sessionsSessions (practice, qualifying, sprint, race)
get_meetingsGrand Prix and testing weekends
Registryget_driversDrivers by session/meeting
Resultsget_session_resultsFinal classification of a session
get_starting_gridStarting grid
get_positionsPosition history throughout a session
Raceget_lapsLap times, sectors and speeds
get_pit_stopsPit stops
get_stintsStints and tyre compounds
get_intervalsReal-time gaps (leader and car ahead)
get_race_controlFlags, safety car, incidents
Contextget_weatherTrack weather (per-minute samples)
get_overtakesOvertakes
get_team_radioTeam radio excerpts (MP3)
Telemetryget_car_dataSpeed, RPM, gear, throttle, brake, DRS (~3.7 Hz)
get_locationApproximate car position on the circuit (~3.7 Hz)
Championshipsget_drivers_championshipDrivers standings (beta)
get_teams_championshipTeams standings (beta)
Example conversation with the AI

"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.

Project structure

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

Canonical documentation

DocumentContents
docs/Technical_Reference.mdStack, versions and official links (source of truth)
docs/Architectural_Design.mdImplementation patterns and procedure for new endpoints
docs/Logging_Strategy.mdLogging strategy (stderr + per-request telemetry)
tasks/History of planned and executed tasks

Configuration

VariableDefaultDescription
MCP_SPORT_LOG_LEVELINFOLog level on stderr (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)

Known limitations

  • Historical data from 2023 onwards; real-time data requires a paid OpenF1 subscription
  • session_result and starting_grid return HTTP 404 until official results are published
  • Telemetry (car_data, location) returns 18–24k samples per session/driver. Narrow the call with range filters such as speed_min and date_from/date_to
  • Championship endpoints are in beta on OpenF1

License

MIT. OpenF1 is an unofficial project, not associated in any way with the Formula 1 companies.

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