Transport NSW API Client MCP
一个 MCP 服务,用于与新南威尔士州交通局 (Transport NSW) 的 API 交互,使用户能够查找位置周围的交通站点,并检索有关交通警报和中断的信息。
README
Transport NSW API 客户端 (MCP 实现)
一个使用直接 HTTP 请求与 Transport NSW API 交互的 Claude MCP。
关于
本项目为 Transport NSW 的 API 实现了一个模型上下文协议 (MCP) 服务。
设置
- 克隆此仓库
- 使用 uv (快速 Python 包管理器) 安装依赖项:
uv venv uv sync - 创建一个包含您的 API 密钥的
.env文件:OPEN_TRANSPORT_API_KEY=your_api_key_here - (可选) 运行 MCP Inspector:
并访问 http://localhost:5173 (端口可能不同)。uv run mcp dev api.py
功能
- Stop Finder API: 通过名称或坐标查找交通站点
- Alerts API: 获取有关交通警报和中断的信息
- Departure Monitor API: 获取交通站点的实时出发信息
- MCP 实现: 结构化为模型上下文协议服务
使用示例
MCP 示例即将推出。 以下是标准 Python 示例:
查找交通站点
from api import find_transport_stops
# 按名称搜索
stops = find_transport_stops(stop_name="Central Station")
# 按坐标搜索 (中央车站区域)
central_station = '151.206290:-33.884080:EPSG:4326'
stops = find_transport_stops(coord=central_station, radius=500)
获取交通警报
from api import get_transport_alerts
# 获取所有当前警报
alerts = get_transport_alerts()
# 获取特定日期的警报
date_alerts = get_transport_alerts(date='22-03-2025')
# 仅获取火车警报 (mot_type=1)
train_alerts = get_transport_alerts(mot_type=1)
监控实时出发
from api import get_departure_monitor
# 获取从中央车站出发的班次
departures = get_departure_monitor("200060") # 中央车站 ID
# 获取特定时间的出发班次
from datetime import datetime
time_departures = get_departure_monitor("200060", time="15:30")
# 仅获取火车出发班次
train_departures = get_departure_monitor("200060", mot_type=1) # 1 = 火车
演示脚本
该项目包含一个全面的演示脚本,展示了所有 API 功能:
# 运行完整演示
python demo.py
# 运行特定部分
python demo.py --stops # 站点查找演示
python demo.py --alerts # 交通警报演示
python demo.py --departures # 出发监控演示
测试
本地测试
使用 pytest 运行完整的测试套件:
uv run pytest
运行并生成覆盖率报告:
uv run pytest --cov=api
持续集成
测试会在每次推送和拉取请求到主分支时自动在 GitHub Actions 上运行。 工作流程:
- 设置 Python 3.10
- 安装 uv 和项目依赖项
- 运行测试并生成覆盖率报告
要使用此功能:
- 将您的
OPEN_TRANSPORT_API_KEY添加为 GitHub 仓库密钥 - 将您的代码推送到 GitHub
MCP 集成
本项目遵循模型上下文协议规范,允许 AI 模型通过标准化接口访问 Transport NSW 数据。
包管理
本项目使用 uv,一种用 Rust 编写的现代 Python 包管理器。 依赖项通过以下方式管理:
pyproject.toml: 定义项目依赖项uv.lock: 锁定依赖项版本以实现可重现的环境
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。