关于 Japan Port Vessel Traffic MCP (AIS Position & ETA)
Japan Port Vessel Traffic MCP 提供基于 AIS 的日本主要港口船舶交通数据,适用于跟踪船舶和港口活动。功能包括实时位置、历史轨迹和 ETA 估算。
主要功能
- 01列出 20 个预设日本港口
- 02获取船舶实时位置和详情
- 03以 GeoJSON 获取历史轨迹
- 04估算 ETA 和延误
- 05汇总港口活动
适用场景
- 01查看港口内的当前船舶
- 02检查船舶历史航线
- 03估算到港时间和延误
- 04监测汇总港口活动
MCP 相关
该 MCP 服务提供日本港口目录、实时船舶数据、历史轨迹、ETA 估算和港口活动摘要等工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
日本港口船舶交通 MCP
基于 OpenWaters AIS 的日本港口船舶交通数据 MCP 服务。 无需 API 密钥・完全免费・公开 AIS 数据(符合 tosa)。
功能
- 20 个主要日本港口,已预配置边界框
- 实时船舶位置、名称、IMO、旗帜、目的地、预计到达时间
- 历史航迹(最长 366 天)
- 预计到达时间和延误估算(AIS 报告值与按速度推算值)
- 港口概览汇总(按类型、旗帜、状态统计数量)
数据来源
Open Waters AIS — 汇总社区 AIS 接收器、AISHub 和 aisstream 的数据。 匿名使用层级无需官方 API 密钥。 来源:https://ais.openwaters.io/api/ais/
安装
git clone https://github.com/atushi1841/japan-port-vessel-mcp.git
cd japan-port-vessel-mcp
uv sync # or: pip install -r requirements.txt
使用方法(stdio)
uv run --directory . src/stdio_main.py
也可在 Claude Desktop / Cursor MCP 设置中配置:
{
"mcpServers": {
"japan-port-vessel": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "<path-to-repo>", "src/stdio_main.py"]
}
}
}
工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_japan_ports() | 包含 20 个日本港口及其边界框的目录 |
get_vessels_in_port(port_code, limit=30) | 指定港口边界框内的实时船舶列表 |
get_vessel(mmsi) | 单艘船舶的最新位置和静态信息 |
get_vessel_track(mmsi, hours=24, interval="5m", limit=500) | 以 GeoJSON 坐标形式提供的历史航迹 |
estimate_vessel_eta(mmsi, port_code=None) | 预计到达时间和延误估算 |
get_port_overview(port_code, max_age_hours=6) | 港口活动汇总概览 |
快速示例
# List Japanese ports
ports = list_japan_ports()
# Vessels in Tokyo Bay
tokyo = get_vessels_in_port("JPTYO", limit=20)
# ETA delay for a specific vessel
eta = estimate_vessel_eta("431005321", port_code="JPTYO")
print(eta["delay_hours"])
许可证
MIT — 与 Open Waters AIS 网络相同。需要注明来源。
相关
- OpenWaters AIS API:https://ais.openwaters.io/api/ais/
Apify Store
此 MCP 服务以 Apify Actor 的形式发布:japan-port-vessel-mcp。
Apify Store:atushi1841
数据与商店
- Apify Store: https://apify.com/fruitful_quintessence
- Gumroad 数据集: https://atushi5.gumroad.com/l/kutuxe
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支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。