Joinable
Make any game joinable: pick the pattern, get the snippet, run a two-player self-test.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP server that exposes Formula 1 data from the OpenF1 API.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sport": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-sport"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add sport -- uvx mcp-sport프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sport": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-sport"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"sport": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-sport"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 andrequeiroz2 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Joinable, Castos MCP by usefulapi, RSS.com MCP by usefulapi
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Make any game joinable: pick the pattern, get the snippet, run a two-player self-test.
Read podcasts and episodes; create and update episodes; manage private subscribers in Castos.
Read podcasts and episodes; create and edit episodes, chapters and transcripts in RSS.com.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.