Mobusmcp

🚀 🚌 Mo Bus / Ama Bus MCP Server (非公式)

オリッサ州の首都圏におけるAI搭載のバス路線計画サーバーで、自然言語でのクエリに対応。ClaudeやChatGPTなどのAIアシスタントから簡単にバスの路線を計画できます。

🚀 クイックスタート

1. サーバーの起動 (スタンドアロン)

# まず仮想環境をアクティブにする
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# または
.venv\Scripts\activate     # Windows

# サーバーを実行
python -m src.server

サーバーはMCPクライアント接続を待機します。

2. Claude Desktopとの連携設定

1. Claude.ai から Claude Desktop をインストールします。
2. Claude Desktopの設定ファイルを編集 します。
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
3. Mo Busサーバーの設定を追加 します。

{
  "mcpServers": {
    "mo-bus": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.server"],
      "cwd": "C:\\path\\to\\MoBusMCP",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "C:\\path\\to\\MoBusMCP",
        "SERPAPI_KEY": "your_serpapi_key_here"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktopを再起動 します。
5. 旅程の計画を始めましょう！

✨ 主な機能

🚏 インテリジェントな旅程計画

• 自然言語クエリ — 平易な英語で質問できます。
• スマートなジオコーディング — Google Maps (SerpAPI) + OpenStreetMapを使用します。
• 最寄りの停留所検出 — 自動的に最寄りのMo Bus停留所を見つけます。
• 複数の路線提案 — 長所と短所を含む代替案を取得できます。
• 徒歩距離の計算 — 正確な徒歩距離を知ることができます。
• リアルタイムの運賃推定 — 距離と路線に基づいて算出されます。

🗺️ 包括的なカバレッジ

• 60以上のバス路線 — 主要な回廊をカバーしています。
• 734のバス停留所 — ブバネシュワール、カッタック、プリを含む地域にあります。
• 3つの主要都市 — 首都圏の交通網を提供します。
• 特別サービス — 空港、駅、病院への路線もあります。

🤖 AIネイティブな設計

• MCPプロトコル — Claude Desktop、ChatGPTなどと連携可能です。
• FastMCPフレームワーク — クリーンでモダンなPython実装です。
• ツールベースのアーキテクチャ — モジュール化された拡張可能な設計です。
• コンテキスト認識 — ランドマーク、住所、口語的な名称を理解します。

🔧 開発者フレンドリー

• 充実したドキュメント — コードには包括的なコメントが付いています。
• 拡張が容易 — モジュール化されたサービスアーキテクチャです。
• 環境変数による設定 — 簡単な .env 設定です。
• 包括的なエラーハンドリング — エラーが発生しても適切に対応します。

🗺️ 公式バスネットワークマップ

これは、オリッサ州の首都圏都市交通 (CRUT) ネットワークの完全な停留所と路線マップです。

マップのカバレッジ

• 主要ネットワーク — 都市中心部を結ぶすべての主要路線。
• 停留所の位置 — すべてのバス停留所の正確な地理的位置。
• 路線詳細 — 識別しやすいように色分けされた路線。
• 接続地点 — 交通ハブや乗り換え駅。
• サービスエリア — 空港、駅、病院、教育機関。

最新の公式情報については、CRUT公式ウェブサイト を訪問してください。

🏗️ アーキテクチャ

システム設計

graph TD
    subgraph Client["🖥️ クライアント層"]
        Claude["Claude Desktop"]
        ChatGPT["ChatGPT"]
        Other["その他のAIクライアント"]
    end
    
    subgraph MCP["🔌 MCPプロトコル層"]
        Protocol["stdin/stdout/HTTPS通信"]
    end
    
    subgraph Server["🚀 MCPサーバー層<br/>FastMCP"]
        Journey["旅程計画"]
        Route["路線探索"]
        Fare["運賃計算"]
    end
    
    subgraph Service["🌐 サービス層"]
        Geocoding["ジオコーディングサービス<br/>SerpAPI + Nominatim"]
        SerpAPI["Google Maps<br/>SerpAPI"]
        OSM["OpenStreetMap<br/>Nominatim"]
    end
    
    subgraph Data["💾 データ層"]
        JSON["JSONデータストア"]
        Routes["60以上の路線"]
        Stops["734の停留所"]
        Fares["運賃構造"]
    end
    
    Claude --> Protocol
    ChatGPT --> Protocol
    Other --> Protocol
    Protocol --> Journey
    Protocol --> Route
    Protocol --> Fare
    Journey --> Geocoding
    Route --> Geocoding
    Fare --> JSON
    Geocoding --> SerpAPI
    Geocoding --> OSM
    JSON --> Routes
    JSON --> Stops
    JSON --> Fares
    
    classDef clientStyle fill:#FF6B6B,stroke:#C92A2A,color:#fff,stroke-width:2px
    classDef protocolStyle fill:#4ECDC4,stroke:#088395,color:#fff,stroke-width:2px
    classDef serverStyle fill:#95E1D3,stroke:#38ADA9,color:#000,stroke-width:2px
    classDef serviceStyle fill:#FFE66D,stroke:#F4A261,color:#000,stroke-width:2px
    classDef dataStyle fill:#A8DADC,stroke:#457B9D,color:#000,stroke-width:2px
    
    class Client clientStyle
    class MCP protocolStyle
    class Server serverStyle
    class Service serviceStyle
    class Data dataStyle

コンポーネントの分解

プロジェクト構造

AmABUSMCP/
├── src/
│   ├── __init__.py                   # パッケージの初期化
│   ├── server.py                     # FastMCPサーバーのエントリーポイント
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py              # データの読み込みとヘルパー関数
│   │   └── (データユーティリティ)
│   ├── services/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── geocoding.py             # SerpAPI + OSMのジオコーディングサービス
│   │   └── planner.py               # 旅程計画アルゴリズム
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       └── distance.py              # ハーベルサイン距離の計算
├── asset/
│   ├── ALL STOP AND ROUT MAP.png    # 公式ネットワークマップ
│   ├── homescreen_logo-*.png        # Mo Busのロゴ
│   ├── crut_logo-*.png              # CRUTのロゴ
│   └── AMA_BUS_ODIA-*.png           # Ama Busのロゴ
├── mo_bus_complete_database.json    # 完全な路線と停留所のデータベース
├── requirements.txt                  # Pythonの依存関係
├── pyproject.toml                   # プロジェクトの設定
├── .env.example                     # 環境変数のサンプル
├── .gitignore                       # Gitの無視ルール
└── README.md                        # このファイル

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10 以上 — Pythonをダウンロード
• pip または uv (高速インストールに推奨)
• SerpAPIキー (オプション、高度なジオコーディング用)
• Git — リポジトリをクローンするために必要

方法1: uv を使用する (推奨 - 最速)

uv はRustで書かれた超高速Pythonパッケージインストーラーです。

# ステップ1: uvをインストールする (まだインストールされていない場合)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# ステップ2: リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/HimanshuMohanty-Git24/MoBusMCP.git
cd MoBusMCP

# ステップ3: 仮想環境を作成する
uv venv

# ステップ4: 仮想環境をアクティブにする
# Windowsの場合:
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linuxの場合:
source .venv/bin/activate

# ステップ5: 依存関係をインストールする
uv sync

方法2: pip を使用する

# ステップ1: リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/HimanshuMohanty-Git24/MoBusMCP.git
cd MoBusMCP

# ステップ2: 仮想環境を作成する
python -m venv venv

# ステップ3: 仮想環境をアクティブにする
# Windowsの場合:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linuxの場合:
source venv/bin/activate

# ステップ4: 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt

環境設定

プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します。

# オプション: Google Mapsでの高度なジオコーディング用
SERPAPI_KEY=your_serpapi_key_here

# オプション: サーバーの設定
LOG_LEVEL=INFO
DEBUG_MODE=false

無料のSerpAPIキーを取得するには：

1. SerpAPI にアクセスします。
2. 無料アカウントにサインアップします (無料クレジット付き)。
3. APIキーをコピーします。
4. .env ファイルに追加します。

💻 使用例

基本的な使用法

以下のような質問をClaudeに投げかけてみてください。

💬 "空港に行くすべてのバス路線を教えて"
💬 "私はKIITキャンパスにいて、朝8:30にアチャリヤ・ヴィハー広場近くのアクセンチュアに行きたい。どのバスに乗ればいいですか？"
💬 "マスター食堂に停まるバスはどれ？"
💬 "バラムンダからナンダカナン動物園までの運賃を計算して"
💬 "朝8:30にKIITからアチャリヤ・ヴィハーのアクセンチュアまでの通勤ルートを計画して"
💬 "10番路線のすべての停留所はどこですか？"
💬 "カッタックからブバネシュワールに行くにはどうすればいいですか？"
💬 "私の現在位置 (ランドマークを指定) の最寄りのバス停留所を見つけて"

Claudeは次のような構造化されたレスポンスを提供します。

📍 出発地: [あなたの出発地点]
📍 目的地: [あなたが行きたい場所]
🚌 バスの選択肢: [利用可能な路線番号]
🚶 徒歩距離: [最寄りの停留所まで]
⏱️ 旅程時間: [推定所要時間]
💰 運賃: [推定コスト]
📅 代替路線: [利用可能な場合]

高度な使用法

• 複数区間の旅程 — 自動的な乗り換え提案があります。
• 時間ベースの計画 — ラッシュアワーや時刻表を考慮します。
• 徒歩の最適化 — 徒歩距離を最小化します。
• 運賃計算 — 実際の路線に基づいて算出されます。

⚙️ 設定

SerpAPIの設定 (オプションだが推奨)

SerpAPIは正確なGoogle Mapsジオコーディングを提供し、より良い場所のマッチングを可能にします。 SerpAPIを使用しない場合：システムは無料のOpenStreetMap Nominatimにフォールバックします (動作しますが、精度が低くなります)。

設定手順

1. SerpAPI で サインアップ します (無料プランあり)。
2. ダッシュボードから APIキーを取得 します。
3. .env ファイルに追加します。

SERPAPI_KEY=your_key_here

4. サーバーを再起動 します。

カスタマイズ

新しい路線の追加

mo_bus_complete_database.json を編集します。

{
  "routes": {
    "NEW_ROUTE": {
      "route_number": "NEW_ROUTE",
      "route_name": "Start Point ↔ End Point",
      "start": "Start Location",
      "end": "End Location",
      "via": "Via Points",
      "stops": ["Stop 1", "Stop 2", "Stop 3"],
      "distance_km": 10,
      "service": "Regular"
    }
  }
}

新しい停留所の追加

src/data/__init__.py に座標を追加します。

coordinate_map = {
    'your_stop_id': {'lat': 20.2961, 'lon': 85.8245},
    'another_stop': {'lat': 20.3000, 'lon': 85.8300},
}

環境変数

# サーバーのログレベル
LOG_LEVEL=INFO|DEBUG|WARNING|ERROR

# 開発用のデバッグモードを有効にする
DEBUG_MODE=true|false

# APIのタイムアウト (秒)
API_TIMEOUT=30

# 最大徒歩距離 (km)
MAX_WALKING_DISTANCE=5

📊 データソース

データ取得プロセス

⚠️ 重要な注意事項：すべての路線と停留所のデータは開発者によって 手動で収集および編集 されました。そのプロセスは以下の通りです。

1. ソースの収集

• CRUTウェブサイト から公式の路線マップをダウンロードしました。
• Mo Bus/Ama Busアプリから路線画像を収集しました。
• 公式ソースから時刻表のPDFを収集しました。
• OpenStreetMapのデータと照合しました。

2. データの抽出

• 大規模言語モデル (GPT - 4、Claude) を使用して画像からデータを変換しました。
• 出力を手動で検証し、照合しました。
• 複数回の反復処理で路線をバッチで解析しました。
• 実際の観測結果と照合して検証しました。

3. データの統合

• すべての解析された路線を統一されたJSON形式に結合しました。
• GPSを使用して主要な停留所の座標を手動で追加しました。
• 路線の順序と接続地点を検証しました。
• 包括的な運賃表を作成しました。

データの精度とカバレッジ

⚠️ データには不正確さが含まれる可能性があります：

• 一部の路線が古くなっている場合があります (CRUTは定期的に路線を更新します)。
• 停留所の名前が公式ソースと異なる場合があります。
• 座標が正確でない場合があります。
• CRUTによって追加された新しい路線が含まれていない場合があります。
• 廃止された路線がまだ存在する場合があります。

現在のカバレッジ：

• ✅ 60以上の路線 (CRUTが運行する84以上の路線のうち)
• ✅ 734のバス停留所
• ✅ 首都圏の18の都市/地域
• ⚠️ 約70%の路線カバレッジ

データの改善に協力する

私たちはコミュニティの貢献を積極的に求めています！もしあなたが以下のような問題を発見した場合：

• ❌ 不正確な路線情報
• ❌ 欠落しているバス停留所
• ❌ 間違った停留所の順序
• ❌ 古い路線
• ❌ 座標の不正確さ

貢献してください：

1. GitHub Issues で詳細を記載して Issueを作成 します。
2. 修正を含む Pull Requestを提出 します。
3. あなたが持っている正確なデータを 共有 します。

優先的に必要なもの：

• 🔴 リアルタイムのバス位置
• 🔴 ライブの時刻表更新
• 🔴 正確な停留所の座標 (GPS)
• 🔴 欠落している44の路線のドキュメント

🤝 コントリビュート

コントリビューションは 大歓迎 です！開発者、データ愛好家、バスの利用者であれば、多くの方法で貢献することができます。

コントリビューションの種類

1. データの改善 (コーディング不要！)

• 欠落している路線を追加する
• 間違った停留所の順序を修正する
• 正確なGPS座標を追加する
• 路線の名前と詳細を更新する
• 既存のデータを検証する

2. コードの改善

• ジオコーディングの精度を向上させる
• 旅程計画アルゴリズムを最適化する
• 新しい機能を追加する (例: リアルタイム追跡)
• エラーハンドリングを改善する
• パフォーマンスを最適化する
• 単体テストを追加する

3. ドキュメント

• READMEを改善する
• コードのコメントとdocstringを追加する
• チュートリアル記事を作成する
• ドキュメントを翻訳する
• ビデオチュートリアルを作成する

4. 統合とパートナーシップ

• 他のAIプラットフォームと統合する
• ウェブ/モバイルインターフェースを構築する
• CLIツールを作成する
• モバイルアプリを開発する

コントリビューションのプロセス

# 1. GitHubでリポジトリをフォークする
git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/MoBusMCP.git
cd MoBusMCP

# 2. 機能ブランチを作成する
git checkout -b feature/your-feature-name

# 3. 変更を加える
# ファイルを編集し、機能を追加し、データを改善するなど
# 4. 変更をコミットする
git add .
git commit -m "Add: description of your changes"

# 5. フォークにプッシュする
git push origin feature/your-feature-name

# 6. GitHubでPull Requestを作成する
# 変更の説明とその必要性を記載する

コードスタイルガイド

• Pythonコードには PEP 8 を使用します。
• 可能な場合は 型ヒント を追加します。
• 関数には docstring を書きます。
• 複雑なロジックには コメント を追加します。
• 関数を 小さく、焦点を絞ったもの に保ちます。

コミットメッセージの形式

Type: Brief description (50 chars max)
Optional longer description explaining why the change was made.
Reference issues: #123, #456

種類: Add:, Fix:, Improve:, Docs:, Refactor:, Test:

🤝 協力の機会

🚨 CRUTとChaloチームへの呼びかけ！

宛先: 首都圏都市交通 (CRUT)
宛先: Chaloアプリ開発チーム
プロジェクト: Mo Bus MCP Server

こんにちは！私はこの 非公式 のMo Bus MCPサーバーの開発者で、普段Mo Busを利用する通勤者として、実際の通勤問題を解決するためにこのサーバーを開発しました。

私たちが構築したもの

• ✅ 動作するAI搭載の旅程計画システム — 自然言語インターフェース
• ✅ Claude、ChatGPT、その他のAIアシスタントとの統合 — MCPプロトコルを介して
• ✅ 60の路線と734の停留所 — 手動で編集され、検証されています
• ✅ スマートなジオコーディング — SerpAPI + OpenStreetMapを使用
• ✅ モジュール化された、拡張可能なアーキテクチャ — 機能拡張が容易

一緒に構築できるもの

• 🚀 リアルタイムのバス追跡 — ライブ位置情報の統合
• 🚀 ライブの時刻表更新 — CRUTシステムから直接取得
• 🚀 正確な公式の路線データ — あなた方のデータベースから
• 🚀 支払い統合 — AIを介したチケット予約用のRazorpay/UPI
• 🚀 アプリ内チケット予約 — Claude/ChatGPTを通じて直接
• 🚀 座席の空き状況 — リアルタイムのバスの混雑情報
• 🚀 遅延通知 — 即時のアラートと代替案
• 🚀 多言語サポート — オリヤ語、ヒンディー語、英語のインターフェース

協力する理由

CRUT/Chaloにとって：

• 📈 AIによるアクセシビリティ向上で乗客数を増やす
• 💡 新興技術を用いた通勤計画の革新
• 🌟 オリッサ州をAI先行の公共交通のリーダーとして紹介する
• 📉 インテリジェントな自動化によりサポート問い合わせを減らす
• 🤝 技術に精通した通勤者のコミュニティを築く

コミュニティにとって：

• ✨ 正確なリアルタイムの旅程計画
• 🎟️ AIを通じたシームレスなチケット予約
• 📱 すべてのユーザーにとって良い通勤体験
• 🚌 公共交通の利用を促進する
• 🌍 持続可能な都市移動の解決策

話し合いましょう！

私は以下のことに開いています：

• 🤝 公式のパートナーシップまたは協定
• 🔌 リアルタイムデータ用のAPIアクセス
• 👨‍💻 機能の共同開発
• 📜 ライセンス契約
• 💼 皆さんに最適な方法なら何でも！

連絡先：Issueを作成 するか、GitHubを通じて連絡してください。

⚠️ 免責事項

非公式プロジェクト

これは非公式の、コミュニティ主導のプロジェクトであり、以下の組織とは関係がなく、承認もされておらず、関連付けられていません：

• 首都圏都市交通 (CRUT)
• オリッサ州政府
• Chaloアプリまたはその開発者
• 公式のMo Bus/Ama Busサービスプロバイダー
• いかなる政府の交通当局

データの精度

保証は一切ありません：このプロジェクトの路線、停留所、時刻表データは：

• 不完全、古くなっている、または不正確 である可能性があります。
• 公開されているソースから 手動で編集 されています。
• 当局によって 公式に検証されていません。
• 旅程計画の 唯一の情報源として使用すべきではありません。
• 現在の運行状況を反映していない 可能性があります。

常に独自に確認する

旅行する前に、常に以下のことを確認してください：

• ✓ 公式のMo Bus/Ama Busアプリを確認する
• ✓ バスの車掌に路線を確認する
• ✓ CRUT公式ウェブサイト で公式の時刻表を確認する
• ✓ サービスの変更やストライキを確認する

責任免責

このプロジェクトの開発者およびメンテナは：

• このソフトウェアを 「現状のまま」 で提供し、いかなる保証も行いません。
• 以下のことに 責任を負いません：
  • バスの乗り遅れや輸送の遅延
  • 不正確または古い路線情報
  • 旅行の不便や約束の誤り
  • データの精度問題
  • サービスの利用不可
• データの精度やサービスの可用性を 保証しません。
• このソフトウェアの使用によって生じるいかなる損害にも 責任を負いません。

自己責任で使用する

このMCPサーバーを使用することにより、あなたは以下のことを承認し、受け入れるものとします：

• これは 実験的な、コミュニティ主導のプロジェクト であること。
• データが 不正確または大幅に古くなっている 可能性があること。
• 重要な旅程情報を 独自に確認する こと。
• このツールを 完全に自己責任で使用する こと。
• 開発者を 一切の責任から免責する こと。

📄 ライセンス

MITライセンス — 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

簡単に言うと (TL;DR)

✅ あなたは以下のことができます：

• このプロジェクトを自由に使用する
• 修正して再配布する
• 商業的に使用する
• 派生作品を作成する

❌ あなたは以下のことをしなければなりません：

• 元のライセンスを含める
• 著作権表示を含める
• 私たちを責任から免れないようにする

結論：自由に使用して修正できますが、自己責任で使用してください！😊

📞 サポートとコミュニティ

ヘルプを得る

• 問題とバグ：GitHub Issues
• ディスカッション：GitHub Discussions
• ドキュメント：このREADME
• メール：[あなたの連絡先情報]

コミュニティ

• 🌟 役に立った場合はリポジトリをスターしてください
• 🍴 フォークして貢献し、プロジェクトを改善しましょう
• 💬 フィードバックや提案を共有してください
• 📣 他の通勤者にこのプロジェクトを広めましょう

🙏 謝辞とクレジット

組織

• CRUT (首都圏都市交通) — Mo Bus/Ama Busサービスを運営しています。
• オリッサ州政府 — 公共交通インフラを整備しています。
• Chaloアプリチーム — 元のMo Busアプリを開発しています。

技術とライブラリ

• FastMCP — 優れたMCPフレームワークの作成者
• Claude & ChatGPT — AI機能とデータ抽出に使用
• OpenStreetMap — 無料のマッピングデータとNominatimサービス
• SerpAPI — Google Mapsジオコーディングの統合に使用
• ハーベルサイン公式 — 正確な距離計算に使用