London Tfl Journey Status MCP Server

🚀 ロンドン交通局（TfL）の状況と旅程計画のMCPサーバー

このモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーは、一連の自動化ツールを通じて、AIアシスタントにロンドン交通局（TfL）のリアルタイムデータへのアクセスを提供します。

⚠️ 重要な免責事項: これは公式のロンドン交通局（TfL）のMCPサーバーではありません。これは、公開されているTfL統合APIを使用して交通データを提供する独立したプロジェクトです。ロンドン交通局とは関係がなく、承認もされておらず、公式にサポートされているわけでもありません。

デモビデオ

🚇 このMCPサーバーの機能

このサーバーは、AIアシスタント（Claude DesktopやVS Code GitHub Copilotなど）が3つの主要な機能を提供することで、TfLのリアルタイムデータにアクセスできるようにします。

🔧 利用可能なツール

1. get_line_status - 任意のTfL路線（例: セントラル線、ビクトリア線、ピカデリー線）の現在の状況を取得します。
2. get_line_status_detail - TfL路線の詳細な状況情報（運行障害の詳細を含む）を取得します。
3. plan_journey - TfLの旅程計画機能を使用して、2つの地点間の旅程を計画します。

🎯 使用例

このMCPサーバーを接続すると、AIアシスタントはユーザーに以下のような支援を提供できます。

• 通勤前に自宅近くの地下鉄路線が通常通り運行しているか確認する
• 運行障害に関する詳細情報を取得する
• ロンドンの地点間の最適なルートを計画する
• ロンドンの旅行に関するリアルタイムの交通アドバイスを提供する

例としてのやり取り:

• "セントラル線は通常通り運行していますか？"
• "キングスクロスからヒースロー空港までの旅程を計画してください"
• "今日のノーザン線の遅延の原因は何ですか？"

では、セットアップを始めましょう！

🚦 始めるには

好みのインストール方法を選択してください。

📦 オプション1: npmを通じたクイックインストール（推奨）

このMCPサーバーを使用する最も簡単な方法は、npmを通じて行うことです。

インストール

npm install -g london-transport-mcp

🔐 TfL APIキーの設定

TfL APIポータルから無料のAPIキーを取得できます。

方法1: 環境変数（推奨） システムで環境変数を設定します。

# Windows (PowerShell)
$env:TFL_API_KEY="your_actual_tfl_api_key_here"

# macOS/Linux
export TFL_API_KEY="your_actual_tfl_api_key_here"

方法2: MCP設定 APIキーを直接MCP設定に含めます（以下の例を参照）。

AIアシスタントの設定

Claude Desktopの場合 (設定 → 開発者 → 設定の編集):

{
  "mcpServers": {
    "london-transport": {
      "command": "npx",
      "args": ["london-transport-mcp"],
      "env": {
        "TFL_API_KEY": "your_actual_tfl_api_key_here"
      }
    }
  }
}

VS Code GitHub Copilotの場合 (設定 → GitHub Copilot › MCP: サーバー):

{
  "london-transport": {
    "command": "npx",
    "args": ["london-transport-mcp"],
    "env": {
      "TFL_API_KEY": "your_actual_tfl_api_key_here"
    }
  }
}

以上です！手動でのインストールやパスの設定は必要ありません。

🛠️ オプション2: ローカル開発環境のセットアップ

コードを変更したり貢献したりしたい開発者向けです。

⚙️ 前提条件

始める前に、以下のものがインストールされていることを確認してください。

• Node.js (v18以上が必要で、v20以上が推奨)
• npm (Nodeに含まれています)

警告: Nodeのバージョンが低い場合、fetchが使用できません。ツールはHTTP呼び出しにfetchを使用しています。この問題を回避するには、ツールを変更してnode-fetchを使用するようにします。node-fetchを依存関係としてインストールし、各ツールファイルでfetchとしてインポートしてください。

📥 インストールとセットアップ

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/anoopt/london-tfl-journey-status-mcp-server.git
cd london-tfl-journey-status-mcp-server

2. 依存関係をインストールする

npm install

🔐 TfL APIキーの設定

3. TfL APIキーを設定する

プロジェクトのルートに.envファイルを作成し、TfL APIキーを記述します。

TFL_API_KEY=your_actual_tfl_api_key_here

TfL APIポータルから無料のAPIキーを取得できます。

🧪 PostmanでMCPサーバーをテストする

AIアシスタントに接続する前に、PostmanでMCPサーバーをテストすることを強くお勧めします。 Postmanデスクトップアプリケーションは、MCPサーバーを実行してテストする最も簡単な方法を提供します。

ステップ1: Postmanデスクトップをダウンロードする

postman.com/downloadsから最新のPostmanデスクトップアプリケーションをダウンロードします。

ステップ2: MCPリクエストを作成する

1. Postmanデスクトップを開きます。
2. 新しいMCPリクエストを作成します（詳細な手順はドキュメントを参照）。
3. タイプをSTDIOに設定します。
4. コマンドを、node実行ファイルの完全パスとmcpServer.jsの完全パスに設定します。

必要なパスを取得するには、ターミナルで以下のコマンドを実行します。

# nodeの完全パスを取得する
which node

# mcpServer.jsの完全パスを取得する
realpath mcpServer.js

# nodeのバージョンを確認する（18以上である必要があります）
node --version

コマンドの例:

/usr/local/bin/node /full/path/to/TfL-Status-MCP-Server/mcpServer.js

ステップ3: ツールをテストする

1. PostmanのMCPリクエストで接続をクリックします。
2. 3つのTfLツールが表示されるはずです。
3. 各ツールをテストします。
   • lineId: "central"でget_line_statusを試してみましょう。
   • fromLocation: "King's Cross"とtoLocation: "Westminster"でplan_journeyを試してみましょう。
   • lineId: "piccadilly"でget_line_status_detailを試してみましょう。

すべてのツールがPostmanで正常に動作すれば、AIアシスタントに接続する準備ができています！

🤖 AIアシスタントに接続する

Postmanでテストしたら、MCPサーバーをAIアシスタントに接続できます。

ローカル開発環境のセットアップ（オプション2）の場合

ローカル開発環境を使用している場合は、完全パスを指定する必要があります。

Claude Desktop

ステップ1: Postmanのテスト手順で取得したnodeとmcpServer.jsのパスを使用します。

ステップ2: Claude Desktopを開き → 設定 → 開発者 → 設定の編集をクリックし、以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "london-transport": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/mcpServer.js"]
    }
  }
}

ステップ3: Claude Desktopを再起動し、MCPサーバーが緑色の丸で表示されることを確認します。

VS Code GitHub Copilot

ステップ1: まだインストールしていない場合は、VS CodeでGitHub Copilot拡張機能をインストールします。

ステップ2: VS Codeを開き → 設定 (Ctrl+,) → "MCP"を検索 → GitHub Copilot › MCP: サーバー

ステップ3: TfL MCPサーバーの設定を追加します。

{
  "london-transport": {
    "command": "node",
    "args": ["/full/path/to/mcpServer.js"]
  }
}

ステップ4: VS Codeを再起動すると、GitHub CopilotでMCPサーバーが使用可能になります。

これで、AIアシスタントに以下のような質問をすることができます。

• "セントラル線の状況を確認してください"
• "ロンドンブリッジからカムデンタウンまでの旅程を計画してください"

追加オプション

🛠️ 利用可能なツールを一覧表示する

利用可能なすべてのツールとそのパラメーターを表示します。

npm run list-tools

🚀 Postmanへのクイック統合

正しいMCP設定で自動的にPostmanを開きます。

npm run postman

🐳 Dockerデプロイメント（本番環境）

本番環境でのデプロイメントには、Dockerを使用できます。

1. Dockerイメージをビルドする

docker build -t <your_server_name> .

2. AIアシスタントへの統合

AIアシスタントにDockerサーバーの設定を追加します。

Claude Desktopの場合 (設定 → 開発者 → 設定の編集):

{
  "mcpServers": {
    "tfl-status": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "--env-file=.env", "tfl-mcp-server"]
    }
  }
}

VS Code GitHub Copilotの場合 (設定 → GitHub Copilot › MCP: サーバー):

{
  "tfl-status": {
    "command": "docker",
    "args": ["run", "-i", "--rm", "--env-file=.env", "tfl-mcp-server"]
  }
}

環境変数（APIキーなど）は.envファイルに記述してください。

このプロジェクトには、以下の最小限のDocker設定が含まれています。

FROM node:22.12-alpine AS builder

WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm install

COPY . .

ENTRYPOINT ["node", "mcpServer.js"]

🌐 ストリーミング可能なHTTP

ストリーミング可能なHTTPサポートでサーバーを実行するには、--streamable-httpフラグを使用します。これにより、/mcpエンドポイントが有効になったサーバーが起動します。

node mcpServer.js --streamable-http

🌐 サーバー送信イベント（SSE）

サーバー送信イベント（SSE）サポートでサーバーを実行するには、--sseフラグを使用します。これにより、/sseと/messagesエンドポイントが有効になったサーバーが起動します。

node mcpServer.js --sse

🖥️ 標準入出力（stdio）

標準入出力（stdio）を使用してサーバーを実行するには、フラグを指定せずにスクリプトを実行します。このモードは、CLIツールや標準入出力を介したプログラム的な統合に最適です。

node mcpServer.js

🛠️ サーバーの拡張

さらにTfL APIエンドポイントや他の交通APIを追加するには、以下の手順を実行します。

1. ディレクトリに新しいツールファイルを作成します。
2. などの既存のツールのパターンに従います。
3. 新しいツールファイルをに追加します。
4. デプロイする前にPostmanでテストします。

📚 APIリファレンス

このサーバーはロンドン交通局統合APIを使用しています。すべてのツールは自動的に.envファイルからAPIキーを読み込みます。

➕ 新しいツールの追加

MCPサーバーに簡単に新しいツールを追加できます。

1. Postman MCPジェネレーターにアクセスします。
2. 新しいAPIリクエストを選択し、新しいMCPサーバーを生成してダウンロードします。
3. 生成された新しいツールを既存のプロジェクトのtools/フォルダにコピーします。
4. tools/paths.jsファイルを更新して、新しいツールの参照を追加します。

💬 質問とサポート

更新や新機能については、Postman MCPジェネレーターのページを参照してください。

作成したものを共有し、ヘルプを得るには、Postman Discordの#mcp-labチャンネルに参加してください。