FirstCycling MCP Server是一个强大的MCP服务器，专为AI模型提供全面的专业自行车运动数据。它通过Model Context Protocol (MCP) 提供对FirstCycling数据的丰富访问，使开发者能够轻松检索关于自行车手、比赛结果、赛事详情和历史数据的详细信息。

该服务器提供多种工具，包括查找车手信息、检索比赛结果和探索历史数据，从而支持对车手表现和职业生涯发展进行深入分析。通过与AI模型的无缝集成，FirstCycling MCP Server为体育分析、内容创作和自行车运动教育等应用场景提供了宝贵的数据支持。

开发者可以通过简单的配置将其集成到Claude等AI客户端中，利用其强大的数据能力。该解决方案使用网络爬取技术直接集成FirstCycling API，简化了数据获取流程，并为开发者提供了探索自行车运动世界的强大工具。

骑手信息检索

FirstCycling MCP Server 允许用户通过骑手姓名检索全面的骑手信息。该功能通过网络爬取 FirstCycling 网站的数据实现，为 AI 模型提供关于骑手个人资料、职业生涯统计、车队历史等详细信息。例如，AI 模型可以利用此功能回答诸如“Tadej Pogačar 的职业生涯亮点是什么？”之类的问题。该功能解决了开发者需要手动收集和整理骑手数据的痛点，简化了数据获取流程。通过 MCP，AI 模型可以安全地访问和利用这些数据，无需直接与 FirstCycling 网站交互，从而提高了数据获取的效率和安全性。

赛事结果查询

该服务器提供查询特定赛事结果的功能，包括古典赛、世巡赛和国家锦标赛等。用户可以指定赛事名称和年份，服务器将返回该赛事的完整结果列表，包括参赛者排名、时间和其他相关数据。例如，用户可以查询“2023 年环法自行车赛的结果”。此功能对于需要分析赛事数据、评估骑手表现或进行赛事预测的 AI 模型非常有用。通过 MCP 协议，AI 模型可以轻松地集成这些数据，从而增强其分析能力。这解决了开发者需要手动搜索和整理赛事结果的难题，节省了大量时间和精力。

历史数据探索

FirstCycling MCP Server 允许用户探索丰富的历史自行车赛事数据。用户可以查询特定年份、赛事类型或骑手的历史表现，从而深入了解自行车运动的发展趋势和演变。例如，用户可以查询“过去十年环弗兰德斯的冠军”。此功能对于训练 AI 模型以预测未来赛事结果、分析骑手职业生涯或进行历史数据研究非常有价值。通过 MCP 协议，AI 模型可以高效地访问和利用这些历史数据，从而提高其分析和预测的准确性。这为开发者提供了一个强大的工具，可以轻松地获取和利用历史数据，而无需手动收集和整理。

技术实现

FirstCycling MCP Server 使用 Python 编写，并依赖于多个库来实现其功能。BeautifulSoup4 和 lxml 用于从 FirstCycling 网站上抓取数据，pandas 用于数据处理和整理，slumber 用于简化 API 交互。服务器通过 MCP 协议暴露其功能，允许 AI 模型通过标准化的接口进行访问。服务器的部署和配置相对简单，可以通过 uv 包管理器安装依赖项，并通过编辑 Claude for Desktop 的配置文件来集成到 Claude 环境中。这种技术实现确保了服务器的稳定性和可扩展性，并为开发者提供了灵活的集成选项。