db-timetable-mcp

🚀 德国铁路 (DB) 时间表 MCP 服务器

这是一个基于 Node.js 的 MCP 服务器，用于处理德国铁路（Deutsche Bahn, DB）的时间表数据。该项目为开发者提供了一个接口，方便他们访问和查询 DB 的实时和计划中的列车信息。

🚀 快速开始

安装要求

• Node.js 版本：18 或更高版本
• 德国铁路 API 凭证：需要客户端 ID 和秘密，用于身份验证

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone <repository-url>
   

2. 进入项目目录：

   cd db-mcp
   

3. 安装依赖项：

   npm install
   

4. 构建 TypeScript 代码：

   npm run build
   

配置

创建一个 .env 文件，包含以下环境变量：

CLIENT_ID=your_client_id_here
CLIENT_SECRET=your_client_secret_here
PORT=3000

这些信息用于身份验证和连接到 DB 的时间表 API。

启动服务器

可以通过以下 npm 脚本启动服务器：

npm start

默认情况下，服务器将在 process.env.PORT 端口（默认为 3000）上运行。

开发模式

在开发模式下，服务器会自动重新加载以响应代码更改：

npm run dev

✨ 主要特性

MCP 工具

1. 获取当前时间表：
   • 端点：db-api:timetable/current/{evaNo}
   • 参数：{evaNo}（车站编号）
2. 获取最近的变更：
   • 端点：db-api:timetable/changes/{evaNo}
   • 参数：{evaNo}（车站编号）
3. 获取计划的时间表：
   • 端点：db-api:timetable/planned/{evaNo}/{date}/{hour}
   • 参数：{evaNo}（车站编号）、{date}（日期）、{hour}（小时）
4. 车站搜索：
   • 端点：db-api:station/{pattern}
   • 参数：{pattern}（搜索关键字）

MCP 资源

1. 当前时间表数据：db-api:timetable/current/{evaNo}
2. 计划时间表数据：db-api:timetable/planned/{evaNo}/{date}/{hour}
3. 车站搜索结果：db-api:station/{pattern}

📦 安装指南

安装要求

• Node.js 版本：18 或更高版本
• 德国铁路 API 凭证：需要客户端 ID 和秘密，用于身份验证

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone <repository-url>
   

2. 进入项目目录：

   cd db-mcp
   

3. 安装依赖项：

   npm install
   

4. 构建 TypeScript 代码：

   npm run build
   

💻 使用示例

基础用法

启动服务器：

npm start

默认情况下，服务器将在 process.env.PORT 端口（默认为 3000）上运行。

高级用法

在开发模式下，服务器会自动重新加载以响应代码更改：

npm run dev

📚 详细文档

项目结构

db-mcp/
├── src/                 # 源代码目录
│   ├── api/             # API 客户端和类型定义
│   ├── tools/           # MCP 工具
│   ├── resources/       # MCP 资源
│   ├── utils/           # 辅助函数
│   ├── config.ts        # 配置文件
│   └── index.ts         # 入口点
├── dist/                # 编译后的代码
├── .env                 # 环境变量文件
├── package.json         # 依赖管理和脚本
├── tsconfig.json        # TypeScript 配置
└── README.md            # 项目文档

脚本

• npm run build：构建 TypeScript 代码
• npm start：启动服务器
• npm run dev：启动开发模式（自动重新加载）
• npm test：运行测试套件

🔧 技术细节

扩展性

潜在扩展方向

1. 数据处理和增强：
   • 将 XML 时间表数据转换为结构化的 JSON 格式，并进行语义增强
   • 历史数据分析，用于延迟和中断的预测
   • 多模式交通连接整合
2. 增强的 MCP 工具：
   • 路线规划功能（车站间）
   • AI 驱动的延迟和负载预测
   • 旅行干扰分析
   • 站点无障碍性检查

📄 许可证

• MCP 服务器：MIT License
• DB 时间表 API：Creative Commons Attribution 4.0 International License