MCP 服务器

JVLink MCP Server

Enables natural language queries and analysis of Japanese horse racing data from JRA-VAN without writing SQL. Supports analyzing race results, jockey performance, breeding trends, and track conditions through conversation with Claude.

README

JVLink MCP Server

Claudeに話しかけるだけで、競馬データを自由に分析できます。

SQLを書く必要はありません。自然な日本語で質問すれば、過去のレース結果、騎手成績、血統傾向など、あらゆる競馬データを調べられます。

こんな質問ができます

「1番人気の勝率はどのくらい？」

出走数	勝利数	勝率
6,294	2,474	39.3%

「今年勝ち星が多い騎手は？」

騎手	騎乗数	勝利	勝率
ルメール	537	142	26.4%
戸崎圭太	832	135	16.2%
松山弘平	863	125	14.5%
坂井瑠星	729	119	16.3%
川田将雅	542	118	21.8%

「産駒の勝ち星が多い種牡馬は？」

種牡馬	出走数	勝利
キズナ	1,717	207
ロードカナロア	1,633	178
ドレフォン	1,382	150
エピファネイア	1,488	138
リアルスティール	1,106	125

他にもこんな質問ができます

東京芝1600mで内枠と外枠、どっちが有利？
G1レースで1番人気が飛んだレースを教えて
ディープインパクト産駒の芝での成績は？
馬体重500kg以上の馬の成績は？
上がり3F最速で勝った馬を調べて

クイックスタート（Windows）

3ステップで使い始められます

Step 1: 競馬データベースを作成

jrvltsql を使ってJRA-VANからデータを取得し、keiba.dbを作成します。

Step 2: MCPサーバーをインストール

Releasesから .mcpb ファイルをダウンロードしてダブルクリック。

Step 3: データベースを指定

Claude Desktopのインストール画面でkeiba.dbのパスを指定して完了！

💡 初回起動時に依存パッケージを自動インストールします（30〜60秒）。

Mac / Linux で使う場合

JRA-VANのデータ取得（jrvltsql）はWindows専用ですが、データベースをMac/Linuxに持ってくればこのMCPサーバーは動作します。

方法1: SQLiteファイルをコピー

Windows                          Mac / Linux
┌─────────────┐                  ┌─────────────┐
│  jrvltsql   │                  │  keiba.db   │ ← コピー
│      ↓      │   ファイル共有    │      ↓      │
│  keiba.db   │ ───────────────▶ │ MCPサーバー  │
└─────────────┘   クラウド同期    │      ↓      │
                                 │Claude Desktop│
                                 └─────────────┘

Dropbox、Google Drive、USBメモリなどでkeiba.dbをコピーするだけ。データ更新時は再度コピーが必要です。

方法2: PostgreSQL経由（リアルタイム更新）

Windows                          Mac / Linux
┌─────────────┐                  ┌─────────────┐
│  jrvltsql   │                  │ MCPサーバー  │
│      ↓      │    ネットワーク   │      ↓      │
│ PostgreSQL  │ ◀───────────────│Claude Desktop│
└─────────────┘                  └─────────────┘

jrvltsqlはPostgreSQLへの書き込みにも対応。 Mac/LinuxからWindowsのPostgreSQLに接続すればリアルタイムで最新データを利用できます。

Mac / Linux でのセットアップ

# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server.git
cd jvlink-mcp-server

# 2. 依存関係をインストール
pip install uv
uv sync

claude_desktop_config.json に追加:

{
  "mcpServers": {
    "jvlink": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/jvlink-mcp-server", "python", "-m", "jvlink_mcp_server.server"],
      "env": {
        "DB_TYPE": "sqlite",
        "DB_PATH": "/path/to/keiba.db"
      }
    }
  }
}

<details> <summary>PostgreSQLを使う場合の設定</summary>

{
  "mcpServers": {
    "jvlink": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/jvlink-mcp-server", "python", "-m", "jvlink_mcp_server.server"],
      "env": {
        "DB_TYPE": "postgresql",
        "DB_HOST": "your-windows-pc.local",
        "DB_PORT": "5432",
        "DB_NAME": "keiba",
        "DB_USER": "your_user",
        "DB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

</details>

使い方のコツ

コツ	説明
気軽に質問	思いついたことをそのまま聞いてみてください
条件を追加	「東京の」「芝の」「1600mの」など条件を絞ると詳細な分析に
比較を依頼	「AとBを比較して」「年度別の推移を見せて」も得意です
深掘りする	回答を見て気になったら続けて質問。会話で分析を深められます