竞马数据分析MCP服务器

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？」

「今年勝ち星が多い騎手は？」

「産駒の勝ち星が多い種牡馬は？」

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

ワンラインインストール

対話式インストーラーで、クローン → 依存解決 → DB検索 → クライアント設定まで一発で完了します。

macOS / Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server/master/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server/master/install.ps1 | iex

💡 keiba.db が見つからない場合、JRA-VAN DataLabの契約ページをブラウザで自動的に開きます。jrvltsqlの同時インストールも選べます。

手動インストール

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。

JRA-VAN DataLab の契約が必要です → https://jra-van.jp/dlb/

Step 2: リポジトリをクローン

git clone https://github.com/miyamamoto/jvlink-mcp-server.git
cd jvlink-mcp-server
pip install uv
uv sync

Step 3: MCPクライアントに設定

お使いのクライアントに合わせて以下のセクションを参照してください。

💡 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）。

MCPクライアント別セットアップ

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Windows の場合: command を "uv.exe" に変更してください。Releases の .mcpb ファイルを使えば自動インストールも可能です。

Claude Code (CLI)

claude mcp add jvlink \
  -e DB_TYPE=sqlite \
  -e DB_PATH=/path/to/keiba.db \
  -- uv run --directory /path/to/jvlink-mcp-server python -m jvlink_mcp_server.server

プロジェクトスコープに追加する場合は -s project を付けてください。

Cursor

プロジェクトルートに .cursor/mcp.json を作成:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cursor Settings → MCP でサーバーが認識されていることを確認してください。

VS Code + GitHub Copilot

.vscode/mcp.json を作成:

{
  "servers": {
    "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"
      }
    }
  }
}

VS Codeの設定で "chat.mcp.enabled": true を有効にしてください。

Windsurf

Windsurf Settings → MCP から「Add custom server」を選択し、~/.codeium/windsurf/mcp_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"
      }
    }
  }
}

Codex CLI (OpenAI)

# codex の設定ファイル (~/.codex/config.yaml) に追加するか、
# MCP_SERVERS 環境変数で指定
export MCP_SERVERS='[{"name":"jvlink","transport":{"type":"stdio","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"}}}]'

codex

その他のMCPクライアント

どのクライアントでも共通の設定パターン:

データベース設定

SQLite（推奨）

DB_TYPE=sqlite
DB_PATH=/path/to/keiba.db

DuckDB

DB_TYPE=duckdb
DB_PATH=/path/to/keiba.duckdb

DuckDBは、このMCPサーバーが読み取り専用で接続できる互換入力です。 jrvltsql 2.0.0 自体の書き込み先はSQLiteまたはPostgreSQLです。DuckDBを使う場合は、 SQLite/PostgreSQLから利用者が別途変換したデータベースを指定してください。

PostgreSQL

個別の環境変数で指定:

DB_TYPE=postgresql
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=keiba
DB_USER=jvlink_writer
DB_PASSWORD=your_password
DB_READONLY_ROLE=jvlink_mcp_reader

または接続文字列で指定:

DB_TYPE=postgresql
DB_CONNECTION_STRING=host=localhost;port=5432;database=keiba;username=jvlink_writer;password=your_password
DB_READONLY_ROLE=jvlink_mcp_reader

PostgreSQLでは、書込みユーザーやスーパーユーザーをMCPの実効ロールとして 使用しないでください。DB_READONLY_ROLEには、JRAテーブルだけをSELECTできる NOLOGIN NOSUPERUSER NOBYPASSRLSロールを指定します。接続ユーザー自体が同じ 条件を満たす専用readerなら、この変数は省略できます。MCPは各クエリの計画前に 実効ロールを検証し、NARテーブルを読める場合、または非システムの SECURITY DEFINER関数を実行できる場合は起動・実行を拒否します。

新規のDocker Compose環境ではdocker/postgres-init/10-jvlink-mcp-reader.sqlが このロールを作成します。既存PostgreSQLを使う場合は、DB管理者が同等のロールを 作成してJRAテーブルだけを付与してください。既存データを消す必要はありません。 混在DBでGRANT SELECT ON ALL TABLESを行うとNAR表も付与されてfail closedになるため、 JRA表を個別に付与するかJRA専用DBを使用してください。

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 — Dropbox、Google Driveなどで keiba.db をコピーするだけ。

方法2: PostgreSQL経由 — 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。

使い方のコツ

→ もっと質問例を見たい場合は サンプル質問集

トラブルシューティング

サーバーが起動しない

1. uv がインストールされているか確認: uv --version
2. パスが正しいか確認: DB_PATH のファイルが存在するか
3. 依存関係を再インストール: cd /path/to/jvlink-mcp-server && uv sync

データが取得できない

1. keiba.db が正しく作成されているか確認
2. テーブルが存在するか: sqlite3 keiba.db ".tables" で確認
3. MCPクライアントのログを確認

PostgreSQL接続エラー

1. PostgreSQLが起動しているか確認
2. ファイアウォールでポートが開いているか確認
3. DB_CONNECTION_STRING のフォーマットを確認（セミコロン区切り）

JRA-VANデータの利用について

本ソフトウェアで分析するデータはJRA-VANから提供されるものです。

禁止事項: データの再配布、第三者への提供、データベースファイルの共有

許可される利用: 個人的な競馬分析・研究、自社内での利用

詳細は JRA-VAN利用規約 をご確認ください。

更新履歴

v0.7.0（2026-08-27）

• stable jrvltsql 2.0.0 の80 JRAテーブル・複合主キー契約へ同期
• PostgreSQLの識別子大小文字とpg8000パラメータ形式に対応
• 親リリース同期を、保護ブランチへの直接pushから実wheel検証済みPR作成へ変更
• 旧論理テーブル名とDuckDB生成に関する誤案内を修正
• 本MCPの対象外だったNAR用ツール・スキーマ・クエリテンプレートを公開面から削除

v0.6.0（2026-06-16）

• jrvltsql v1.6.0 へスキーマ同期（当時の履歴）
• テーブル意味変更に追従: NL_HC 調教師賞金 → 坂路調教（HANRO）タイム、NL_AV/RT_AV セリ市情報 → 出走取消・競走除外馬情報
• NL_RA/RT_RA にコーナー通過順位（Corner2-4, Syukaisu2-4, TsukaJyuni2-4）の説明を追加
• NL_HR/RT_HR（払戻）の配当配列（複勝最大5件・ワイド最大7件・3連単最大6件等）に列説明を追加
• NL_O1/RT_O1 の主キーに Kumi を追加
• 時系列オッズ TS_O* に CollectedAt（取得時刻）を反映、主キーを更新。速報時系列オッズ TS_SOKUHO_O1-O6 を追加

v0.5.0（2026-04-18）

• セキュリティ: テーブル名・カラム名のSQLインジェクション防止バリデーション（validate_identifier()）を追加
• セキュリティ: PostgreSQLのget_table_schema()でパラメータ化クエリを使用するよう改善
• バグ修正: sample_data_provider.pyのNL_SEフィルタ条件を修正（KakuteiJyuni > 0、INTEGER型対応）
• バグ修正: high_level_api.pyのGRADE_CODESの重複キーを削除
• バグ修正: _horse_history_implの不要な型変換をpd.to_numericに統一
• ツール名変更: MCPツールgenerate_sql_from_natural_language → get_sql_generation_prompt
• NAR（地方競馬）対応を当時追加（v0.7.0で対象外として削除）
• CI/CD: PRごとの自動テスト（ci.yml）とjrvltsqlスキーマ同期・自動リリース（sync-parent.yml）を追加

ライセンス

• 商用利用: 事前にお問い合わせください → oracle.datascientist@gmail.com
• 非商用利用: Apache License 2.0