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
技术栈评估
by alirezarezvani
对比框架、数据库和云服务,结合 5 年 TCO、安全风险、生态活力与迁移复杂度做量化评估,适合技术选型、栈升级和替换路线决策。
✎ 帮你系统比较技术栈优劣,不只看功能,还把TCO、安全性和生态健康度一起量化,选型和迁移决策更稳。
资深数据科学家
by alirezarezvani
覆盖实验设计、特征工程、预测建模、因果推断与模型评估,适合用 Python/R/SQL 做 A/B 测试、时序分析和生产级 ML 落地,支撑数据驱动决策。
✎ 从 A/B 测试、因果分析到预测建模一条龙搞定,既有硬核统计方法也懂业务沟通,特别适合把数据结论真正落地。
资深架构师
by alirezarezvani
适合系统设计评审、ADR记录和扩展性规划,分析依赖与耦合,权衡单体或微服务、数据库与技术栈选型,并输出Mermaid、PlantUML、ASCII架构图。
✎ 搞系统设计、技术选型和扩展规划时,用它能更快理清架构决策与依赖关系,还能直接产出 Mermaid/PlantUML 图,方案讨论效率很高。
相关 MCP Server
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。
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。
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。