London Transport MCP Server

TfL（Transport for London）運行状況・経路検索 MCP サーバー

この Model Context Protocol（MCP） サーバーは、一連の自動化されたツールを通じて、AI アシスタントが Transport for London のリアルタイムデータを利用できるようにします。

⚠️ 重要な免責事項： これはTransport for London（TfL）の公式 MCP サーバーではありません。公開されている TfL Unified 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。Transport for London との提携関係はなく、同組織の承認や公式サポートを受けていません。

デモ動画

🚇 この MCP サーバーでできること

このサーバーを使うと、AI アシスタント（Claude Desktop や VS Code GitHub Copilot など）が、次の 3 つの主な機能を通じて TfL の最新データを利用できます。

🔧 利用可能なツール

1. get_line_status - TfL の路線（Central、Victoria、Piccadilly など）の現在の運行状況を取得します
2. get_line_status_detail - TfL の路線の障害情報を含む、詳細な運行状況を取得します
3. plan_journey - TfL Journey Planner を使って、2 つの場所の間の経路を計画します

🎯 利用例

この MCP サーバーに接続すると、AI アシスタントは次のようなサポートを提供できます。

• 通勤前に、利用する地下鉄路線が通常どおり運行しているか確認する
• 運行障害について詳しい情報を取得する
• ロンドン市内の場所間の最適なルートを計画する
• ロンドンでの移動に関するリアルタイムのアドバイスを提供する

やり取りの例：

• 「Central 路線は通常どおり運行していますか？」
• 「King's Cross から Heathrow Airport までの経路を計画してください」
• 「今日、Northern 路線で遅延が発生している原因は何ですか？」

それでは、セットアップを始めましょう！

🚦 はじめに

お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 から簡単にインストール（推奨）

この MCP サーバーを使う最も簡単な方法は、npm を利用することです。

インストール

npm install -g london-transport-mcp

🔐 TfL API キーの設定

TfL API Portal から無料の API キーを取得できます。

方法 1：環境変数（推奨） システムに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 MCP 設定に直接記述します（以下の例を参照）。

AI アシスタントの設定

Claude Desktop の場合（Settings → Developers → Edit Config）：

{
  "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（Settings → GitHub Copilot › MCP: Servers）：

{
  "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。

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🛠️ 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、プロジェクトに貢献したりしたい開発者向けです。

⚙️ 前提条件

始める前に、次のものが揃っていることを確認してください。

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

警告：Node のバージョンがこれより古い場合、fetch が利用できません。ツールは HTTP リクエストに fetch を使用します。これを回避するには、ツールを変更して node-fetch を使用できます。その場合は、node-fetch が依存関係としてインストールされていることを確認し、各ツールのファイルで 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 Portal 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

MCP サーバーを AI アシスタントに接続する前に、Postman でテストすることを強くおすすめします。 Postman Desktop Application を使うと、MCP サーバーを簡単に実行してテストできます。

ステップ 1：Postman Desktop をダウンロードする

postman.com/downloads から最新の Postman Desktop Application をダウンロードしてください。

ステップ 2：MCP リクエストを作成する

1. Postman Desktop を開きます
2. 新しい MCP Request を作成します（詳しい手順はドキュメントを参照してください）
3. 種類を STDIO に設定します
4. コマンドには、Node 実行ファイルのフルパスに続けて mcpServer.js のフルパスを指定します

必要なパスを取得するには、ターミナルで次のコマンドを実行します。

# Get the full path to node
which node

# Get the full path to mcpServer.js  
realpath mcpServer.js

# Check your node version (should be 18+)
node --version

コマンドの形式例：

/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 MCP Request で Connect をクリックします
2. TfL の 3 つのツールが一覧に表示されます
3. 各ツールをテストします。
   • lineId: "central" を指定して get_line_status を試します
   • fromLocation: "King's Cross" と toLocation: "Westminster" を指定して plan_journey を試します
   • lineId: "piccadilly" を指定して get_line_status_detail を試します

Postman ですべてのツールが正しく動作すれば、AI アシスタントに接続する準備は完了です。

🤖 AI アシスタントに接続する

Postman でのテストが済んだら、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

ローカル開発環境のセットアップを使用している場合は、フルパスを指定する必要があります。

Claude Desktop

ステップ 1：Postman でのテスト時に使用したものと同じ Node と mcpServer.js のパスを使用します。

ステップ 2：Claude Desktop → Settings → Developers → Edit Config を開き、次を追加します。

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

ステップ 3：Claude Desktop を再起動し、MCP サーバーに緑色の丸が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 に GitHub Copilot 拡張機能をインストールします。

ステップ 2：VS Code → Settings（Ctrl+,）を開き、「MCP」を検索して、GitHub Copilot › MCP: Servers を選択します。

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 サーバーを利用できるようになります。

これで、AI アシスタントに次のようなことを尋ねられます。

• 「Central 線の運行状況を確認して」
• 「London Bridge から Camden Town までの経路を計画して」

その他のオプション

🛠️ 利用可能なツールの一覧表示

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 とのクイック連携

正しい MCP 設定を適用して Postman を自動的に開きます。

npm run postman

🐳 Docker によるデプロイ（本番環境）

本番環境にデプロイする場合は、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 アシスタントとの連携

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（Settings → Developers → Edit Config）：

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

VS Code GitHub Copilot の場合（Settings → GitHub Copilot › MCP: Servers）：

{
  "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 ファイルに追加してください。

このプロジェクトには、次の最小構成の Docker セットアップが含まれています。

FROM node:22.12-alpine AS builder

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

COPY . .

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

🌐 Streamable HTTP

Streamable HTTP を使用して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ります。

node mcpServer.js --streamable-http

🌐 Server-Sent Events（SSE）

Server-Sent Events（SSE）を使用して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 エンドポイントと /messages エンドポイントが有効になります。

node mcpServer.js --sse

🖥️ Stdio（標準入力／出力）

標準入力／出力（stdio）を使用してサーバーを実行するには、フラグを付けずにスクリプトを実行します。このモードは、CLI ツールや stdin と stdout を介したプログラム連携に最適です。

node mcpServer.js

🛠️ サーバーの拡張

TfL API のエンドポイントやその他の交通機関 API を追加するには、次の手順に従います。

1. tools/tfl/ ディレクトリに新しいツールファイルを作成します
2. tools/tfl/status.js など、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 tools/paths.js 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 Transport for London Unified API を使用します。すべてのツールには、.env ファイルに記載された API キーが自動的に含まれます。

➕ 新しいツールの追加

MCP サーバーは、簡単にツールを追加して拡張できます。

1. Postman MCP Generator 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/ フォルダーにコピーします。
4. 新しいツールへの参照を含めるよう、tools/paths.js ファイルを更新します。

💬 質問とサポート

最新情報や新機能については、Postman MCP Generator のページをご覧ください。

作成したものを共有したり、サポートを受けたりするには、Postman Discord の #mcp-lab チャンネルにご参加ください。