F1 Data Server
数据与存储by drivenrajat
基于 FastF1 提供 Formula 1 赛事数据访问,涵盖 telemetry、lap times、standings 与分析能力。
什么是 F1 Data Server?
基于 FastF1 提供 Formula 1 赛事数据访问,涵盖 telemetry、lap times、standings 与分析能力。
README
F1 MCP Server
<!-- mcp-name: io.github.drivenrajat/f1 -->A Model Context Protocol (MCP) server that provides comprehensive Formula 1 data and analytics for Claude Desktop integration.
Features
This server exposes 36+ tools for accessing F1 data:
Race Data
- Race results and classifications
- Sprint race results
- Qualifying progression (Q1, Q2, Q3)
- Grid vs finish comparisons
- DNF lists and retirement reasons
Telemetry & Analysis
- Speed trace comparisons between drivers
- Gear shift visualizations
- Brake and throttle analysis
- RPM and engine data
- DRS usage patterns
Timing & Laps
- Fastest lap data with sector times
- Lap-by-lap timing
- Deleted laps (track limits)
- Lap consistency statistics
- Personal best laps
Strategy
- Tire compound analysis
- Stint breakdowns
- Pit stop data and fastest stops
- Starting tire choices
- Strategy comparisons
Standings & History
- Driver championship standings
- Constructor standings
- Historical race winners
- Track records
Live Data
- Live session status
- Real-time positions
- Live lap times
- Live telemetry
- Current weather conditions
Other
- Team radio links
- Race control messages
- Track status (flags, safety car)
- Weather data
- Circuit information
Installation
Prerequisites
- Python 3.10 or higher
- Claude Desktop
Setup
- Clone this repository:
git clone https://github.com/drivenrajat/f1.git
cd f1
- Create a virtual environment:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
- Install dependencies:
pip install -e .
Configure Claude Desktop
Add this server to your Claude Desktop MCP configuration (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):
{
"mcpServers": {
"f1": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/f1/f1_server.py"]
}
}
}
Or if using uv:
{
"mcpServers": {
"f1": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/f1", "python", "f1_server.py"]
}
}
}
Usage
Once configured, you can ask Claude questions like:
- "Show me the 2024 F1 calendar"
- "Get the race results from Monaco 2024"
- "Compare telemetry between Verstappen and Norris at Silverstone qualifying"
- "What was Hamilton's tire strategy at Spa?"
- "Show me the current driver standings"
- "Get the fastest pit stops from the Italian GP"
Data Sources
- FastF1: Historical telemetry, lap times, and session data
- Ergast API: Championship standings and historical results
- OpenF1 API: Team radio recordings
Caching
The server automatically caches FastF1 data in a cache directory to improve performance on repeated queries.
License
MIT License - see LICENSE for details.
Contributing
Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.
常见问题
F1 Data Server 是什么?
基于 FastF1 提供 Formula 1 赛事数据访问,涵盖 telemetry、lap times、standings 与分析能力。
相关 Skills
迁移架构师
by alirezarezvani
为数据库、API 与基础设施迁移制定分阶段零停机方案,提前校验兼容性与风险,生成回滚策略、验证关卡和时间线,适合复杂系统平滑切换。
✎ 做数据库与存储迁移时,用它统一梳理表结构和数据搬迁流程,架构视角更完整,复杂迁移也更稳。
数据库建模
by alirezarezvani
把需求梳理成关系型数据库表结构,自动生成迁移脚本、TypeScript/Python 类型、种子数据、RLS 策略和索引方案,适合多租户、审计追踪、软删除等后端建模与 Schema 评审场景。
✎ 把数据库结构设计、ER图梳理和SQL建模放到一处,复杂业务也能快速统一数据模式,少走不少返工弯路。
资深数据工程师
by alirezarezvani
聚焦生产级数据工程,覆盖 ETL/ELT、批处理与流式管道、数据建模、Airflow/dbt/Spark 优化和数据质量治理,适合设计数据架构、搭建现代数据栈与排查性能问题。
✎ 复杂数据管道、ETL/ELT 和治理难题交给它,凭 Spark、Airflow、dbt 等现代数据栈经验,能更稳地搭起可扩展的数据基础设施。
相关 MCP Server
PostgreSQL 数据库
编辑精选by Anthropic
PostgreSQL 是让 Claude 直接查询和管理你的数据库的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了开发者需要手动编写 SQL 查询的痛点,特别适合数据分析师或后端开发者快速探索数据库结构。不过,由于是参考实现,生产环境使用前务必评估安全风险,别指望它能处理复杂事务。
SQLite 数据库
编辑精选by Anthropic
SQLite 是让 AI 直接查询本地数据库进行数据分析的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了 AI 无法直接访问 SQLite 数据库的问题,适合需要快速分析本地数据集的开发者。不过,作为参考实现,它可能缺乏生产级的安全特性,建议在受控环境中使用。
Firecrawl 智能爬虫
编辑精选by Firecrawl
Firecrawl 是让 AI 直接抓取网页并提取结构化数据的 MCP 服务器。
✎ 它解决了手动写爬虫的麻烦,让 Claude 能直接访问动态网页内容。最适合需要实时数据的研究者或开发者,比如监控竞品价格或抓取新闻。但要注意,它依赖第三方 API,可能涉及隐私和成本问题。