Aviationstack Mcp

Aviationstack MCP サーバー

このプロジェクトは、AviationStack API と連携するための一連のツールを提供する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。リアルタイムおよび将来のフライトデータ、航空機や飛行機の詳細、空港・航空会社・路線・税金などの基本的な参照データを取得するエンドポイントを公開しており、航空データをアプリケーションに簡単に統合できます。

Aviationstack MCP サーバーは、アクセスしやすいよう、次のよく知られた MCP サーバーリポジトリにも掲載されています。

• modelcontextprotocol/servers
• punkpeye/awesome-mcp-servers
• glama
• smithery
• mcpservers.org

デモ

https://github.com/user-attachments/assets/9325fcce-8ecc-4b01-8923-4ccb2f6968f4

機能

• フライト番号から単一のフライトを検索
• 特定の航空会社のフライトを取得
• 日付を指定して過去のフライトを取得
• 空港の到着・出発スケジュールを取得
• 将来のフライトスケジュールを取得（明日から約12か月先まで）
• ランダムな航空機の機種を取得
• ランダムな飛行機の詳細情報を取得
• ランダムな国の詳細情報を取得
• ランダムな都市の詳細情報を取得
• 空港、航空会社、路線、税金を一覧表示

すべてのエンドポイントは MCP ツールとして実装されており、MCP 互換環境ですぐに使用できます。

すべてのツールは同じ JSON エンベロープを返します。成功時は {"ok": true, "count": N, "data": [...]} を返し、list_* ツールでは pagination ブロックが追加され、一致する結果がない場合は message が含まれます。失敗時は {"ok": false, "context": "...", "error": "..."} を返します。limit の上限は、1 回の呼び出しにつき100件です。

前提条件

• Aviationstack API キー（Aviationstackから無料の API キーを取得できます）
• Python 3.13 以降
• uv パッケージマネージャーがインストールされていること

利用可能なツール

ツール	説明	パラメーター
get_flight_status(flight_iata: str, flight_date: str = "")	IATA便名で、今日または指定日の便を1便検索します。	- flight_iata：IATA便名（例：「AA100」） - flight_date：省略可能な日付。形式は YYYY-MM-DD です
flights_with_airline(airline_name: str, number_of_flights: int, flight_status: str = "")	特定の航空会社の運航中の便を取得します。	- airline_name：航空会社名（例：「Delta Air Lines」） - number_of_flights：取得する便数 - flight_status：省略可能なステータスフィルター：scheduled、active、landed、cancelled、incident、diverted
historical_flights_by_date(flight_date: str, number_of_flights: int, airline_iata: str = "", dep_iata: str = "", arr_iata: str = "")	指定日の過去の便を取得します（Basicプラン以上）。	- flight_date：日付。形式は YYYY-MM-DD です - number_of_flights：取得する便数 - airline_iata：省略可能な航空会社IATAフィルター - dep_iata：省略可能な出発空港IATAフィルター - arr_iata：省略可能な到着空港IATAフィルター
flight_arrival_departure_schedule(airport_iata_code: str, schedule_type: str, airline_name: str, number_of_flights: int)	指定した空港と航空会社の、今日の到着便または出発便の一覧を取得します。当日のみが対象です。	- airport_iata_code：空港のIATAコード（例：「JFK」） - schedule_type：「arrival」または「departure」 - airline_name：航空会社名 - number_of_flights：取得する便数
future_flights_arrival_departure_schedule(airport_iata_code: str, schedule_type: str, airline_iata: str, date: str, number_of_flights: int)	指定した空港、航空会社、将来の日付の運航予定便を取得します。明日から約12か月先までが対象で、今後7日間も含まれます。	- airport_iata_code ：空港のIATAコード - schedule_type：「arrival」または「departure」 - airline_iata：航空会社のIATAコード（例：Deltaの「DL」） - date：日付。形式は YYYY-MM-DD で、明日から約12か月先までを指定できます - number_of_flights：取得する便数
random_aircraft_type(number_of_aircraft: int)	データセット内のランダムな位置から航空機の機種を取得します。	- number_of_aircraft：取得する航空機の機種数
random_airplanes_detailed_info(number_of_airplanes: int)	データセット内のランダムな位置から航空機の詳細情報を取得します。	- number_of_airplanes：取得する航空機の数
random_countries_detailed_info(number_of_countries: int)	データセット内のランダムな位置から国の詳細情報を取得します。	- number_of_countries：取得する国の数
random_cities_detailed_info(number_of_cities: int)	データセット内のランダムな位置から都市の詳細情報を取得します。	- number_of_cities：取得する都市の数
list_airports(limit: int = 10, offset: int = 0, search: str = "")	空港の一覧を取得します。	- limit：取得する結果の数 - offset：ページネーションのオフセット - search：省略可能な検索クエリ
list_airlines(limit: int = 10, offset: int = 0, search: str = "")	航空会社の一覧を取得します。	- limit：取得する結果の数 - offset：ページネーションのオフセット - search：省略可能な検索クエリ
list_routes(limit: int = 10, offset: int = 0, airline_iata: str = "", dep_iata: str = "", arr_iata: str = "")	路線の一覧を取得します。	- limit：取得する結果の数 - offset：ページネーションのオフセット - airline_iata：省略可能な航空会社IATAフィルター - dep_iata：省略可能な出発空港IATAフィルター - arr_iata：省略可能な到着空港IATAフィルター
list_taxes(limit: int = 10, offset: int = 0, search: str = "")	航空税の一覧を取得します。	- limit：取得する結果の数 - offset：ページネーションのオフセット - search：省略可能な検索クエリ

プロンプト

サーバーには、モデルを適切なツールへ導く再利用可能なプロンプトが用意されています。

プロンプト	引数	目的
plan_flight_status_lookup	flight_iata, flight_date	特定の便を確認し、コードシェアについて説明します。
plan_airline_flight_lookup	airline_name, number_of_flights	航空会社の運航中の便を検索します。
plan_future_schedule_lookup	airport_iata_code, date, schedule_type	空港の将来のスケジュールを検索します。
plan_reference_data_lookup	data_type, search	空港、航空会社、路線、または税金の参照データを調べます。

リソース

リソース	URI	内容
server_metadata	aviationstack://meta/server	API のベース URL と、受け付ける API キーの環境変数です。
aviationstack_endpoints	aviationstack://meta/endpoints	各ツールが呼び出す Aviationstack のエンドポイントです。
tool_input_examples	aviationstack://examples/tool-input/{tool_name}	指定したツールのサンプルペイロードです。

開発

• サーバーの主要なロジックは src/aviationstack_mcp/server.py にあります。
• すべての MCP ツールは、@mcp.tool() でデコレートされた Python 関数として定義されています。
• 各ツールは、Pydantic モデルで入力を検証してから、対応する通常の関数を呼び出す薄いラッパーです。テストは通常の関数を対象とします。
• サーバーは mcp.server.fastmcp の FastMCP クラスを使用します。mcp の依存関係は <2 に固定されています。2.x では FastMCP が MCPServer に改名されるためです。
• ツールが例外を送出することはありません。すべての失敗は捕捉され、エラーエンベロープとして返されます。

CI で実行されるチェックをセットアップして実行します。

uv sync --all-groups

# Unit tests
uv run python -m unittest discover -s tests -v

# Lint, must stay at 10.00/10
uv run pylint $(git ls-files '*.py')

# Coverage
uv run coverage run --source=aviationstack_mcp -m unittest discover -s tests
uv run coverage report

.well-known/mcp/server-card.json は手作業で編集するのではなく、生成されます。ツール、プロンプト、またはリソースを変更した後は再生成してください。そうしないと CI が失敗します。

uv run python scripts/generate_server_card.py          # rewrite the card
uv run python scripts/generate_server_card.py --check  # what CI runs

MCP サーバーの設定

お使いの MCP クライアントにこのサーバーを追加するには、以下を MCP クライアントの設定ファイルに追加します。

1. リポジトリをクローンせずに uvx を使用する（推奨）

{
  "mcpServers": {
    "Aviationstack MCP": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aviationstack-mcp"
      ],
      "env": {
        "AVIATION_STACK_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

2. リポジトリをクローンしてサーバーをローカルで実行する

{
  "mcpServers": {
    "Aviationstack MCP": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/aviationstack-mcp/src/aviationstack_mcp",
        "run",
        "-m",
        "aviationstack_mcp",
        "mcp",
        "run"
      ],
      "env": {
        "AVIATION_STACK_API_KEY": "<your-api-key>"
      }
    }
  }
}

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE を参照してください。