原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

MCP Sport

作者:andrequeiroz2版本 0.1.0i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.andrequeiroz2/mcp-sport

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 游戏、体育、美食与学习

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

claude mcp add sport -- uvx mcp-sport

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 andrequeiroz2 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“游戏、体育、美食与学习”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 1309 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 1309 个服务器的 35% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 1309 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

MCP Sport 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.0)于2个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Kerbside F1, Open Food Facts MCP, Modrinth MCP

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Kerbside F1

Free Formula 1 stats: standings, title maths, teammate battles and records, each linked to source.

作者:kerbside.racing起步阶段今天更新

在云端运行✓ kerbside.racing

Open Food Facts MCP

MCP server for Open Food Facts product, ingredient, allergen, and nutrition lookup.

作者:mrfentmen非常新↓ 43/周今天更新

在你的电脑上运行

Modrinth MCP

Search Minecraft mods on Modrinth, filter by loader/game version, browse versions.

作者:mrfentmen非常新↓ 89/周今天更新

在你的电脑上运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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.

问 PopNx