Korail Mcp

io.github.lovelyquality由 GitHub 帳號 lovelyquality 發布v1.0.1更新於 Oct 25, 2026

한국철도공사(KORAIL) 공공데이터 MCP 서버 — 98개 도구, API 키 신청 불필요. 역·열차·화물·통계 데이터 자연어 조회.

已驗證STDIO僅桌面位置與生活知識與記憶資料與分析

概覽

AI 產生的概覽

本機 MCP 伺服器，讓助理用自然語言查詢韓國鐵路（KORAIL）公開資料：車站、列車、貨運、車輛與客運統計。

可以做什麼
查詢車站設施、無障礙設施、電梯、轉乘與座標，以及全國都市軌道車站的出口、安全與周邊資訊。查詢客貨運統計、售票類型、KTX 長期資料，以及列車運行計畫與運行歷史。檢索車站、路線、貨運與物料代碼，並把代碼還原為名稱。取得貨運、貨櫃、物流設施與危險物品紀錄，以及區間距離、運價與路線設施規格。查看車輛保有量、車型規格與檢修設備，以及客服、資訊公開、租賃、社會貢獻與人事等內部資料。
適用情境
適合讓助理依據官方公開資料回答韓國鐵路出行與營運問題，例如某站是否有電梯、某列車運行計畫、某路線客運量。較適合韓語資料查詢、無障礙出行規劃與鐵路統計，而非購票。
執行需求
以 Python 套件形式透過 uv 安裝在本機執行，約需 100 MB 磁碟空間（含託管的 Python）。不需 API 金鑰，呼叫經由專案代理完成。需連接到本機 MCP 用戶端，如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Antigravity 或 GitHub Copilot；使用 Copilot CLI 方式另需 Node.js 22 以上版本。ChatGPT、Grok 等純網頁助理需公開遠端端點才能使用。
安裝前請注意
所有資料請求都經過第三方 Cloudflare Workers 代理，查詢內容與參數會經該服務離開本機。伺服器僅做唯讀查詢，但 README 提醒在用戶端執行時升級可能損壞已安裝的執行檔，需要強制重新安裝。安裝步驟包含執行遠端安裝腳本與從 Git 儲存庫安裝，執行前請先檢視這些步驟。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Korail Mcp，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

🇰🇷 한국어 · 🇬🇧 English

KORAIL 공공데이터 MCP

한국철도공사(KORAIL) 공공데이터를 AI에 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버 모음입니다. 설치 후 Claude Desktop·Claude Code·Cursor·Antigravity·GitHub Copilot(CLI/VS Code) 등에서 자연어로 KORAIL 데이터를 조회할 수 있습니다.

✅ API 키 신청 불필요 — 전용 프록시 서버가 공공데이터 API 호출을 대신 처리합니다.

💻 로컬 설치형 (stdio) — 별도 서버 없이 개인 PC에서 직접 실행됩니다. Claude Desktop·Claude Code·Cursor·Antigravity·GitHub Copilot(CLI/VS Code) 등 로컬 MCP 클라이언트에 연결합니다. ChatGPT·Grok 같은 웹 서비스는 원격 연결이 필요합니다(하단 "그 밖의 방식" 참고).

📦 필요 디스크 공간 — 약 100MB (uv가 관리하는 Python과 패키지 포함)

👉 처음이신가요? 바로 아래 "제일 쉬운 방법"부터 시도해보세요. 98개 도구 전체 목록은 설치를 마친 뒤 필요할 때 참고하세요.

🤖 제일 쉬운 방법 — AI에게 그대로 시키기

Claude Code·Cursor·GitHub Copilot(CLI/VS Code)·Antigravity처럼 터미널 명령을 직접 실행할 수 있는 AI를 쓰고 있다면, 그 채팅창에 아래 문장을 그대로 붙여넣으세요.

https://github.com/lovelyquality/korail-mcp 의 README를 참고해서 이 MCP 서버를 설치하고 내 클라이언트에 연결해줘.

AI가 README를 직접 읽고 uv 설치 → korail-mcp 설치 → 클라이언트 설정 파일 등록까지 알아서 처리합니다. 완료되면 "서울역에 엘리베이터가 있나요?" 같은 질문으로 확인해보세요.

⚠️ ChatGPT·Grok처럼 로컬 명령을 실행하지 못하는 AI에서는 이 방법이 통하지 않습니다(왜인지는 하단 "그 밖의 방식" 참고). 그리고 AI가 중간에 막히거나, 애초에 이런 방식의 AI 도구가 없다면 → 바로 아래 "수동 설치"를 그대로 따라 하시면 됩니다.

⚙️ 수동 설치 (Windows · 2단계)

Python을 따로 설치하거나 저장소를 다운로드할 필요가 없습니다. uv가 필요한 것을 알아서 준비합니다.

1단계 — uv 설치 (최초 1회)

PowerShell을 열고 아래를 붙여넣습니다. 관리자 권한이 필요 없습니다.

powershell
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

설치 후 PowerShell을 새로 열고 uv --version이 출력되면 성공입니다.

2단계 — KORAIL MCP 설치 (최초 1회)

powershell
uv tool install --from git+https://github.com/lovelyquality/korail-mcp.git korail-mcp

마지막에 Installed 1 executable: korail-mcp 가 나오면 성공입니다.

⏳ 첫 설치는 1~3분 걸립니다(Python과 패키지를 받는 시간). 설치 후 실행은 약 5초입니다.

🔄 최신 버전으로 갱신 — uv tool upgrade korail-mcp 실행 후 클라이언트를 재시작하세요.

⚠️ 갱신 전에는 korail-mcp를 쓰는 클라이언트(Claude Desktop·Cursor·Antigravity·VS Code 등)를 먼저 완전히 종료하세요. 실행 중인 상태로 갱신하면 실행파일이 잠겨 있어 내부 패키지만 새 버전으로 바뀌고 실행파일은 그대로 남아 ModuleNotFoundError: No module named 'gateway'로 깨질 수 있습니다 (2026-08-24 실측으로 재현·확인). 이미 이 에러가 나면 korail-mcp.exe를 쓰는 모든 프로세스를 작업 관리자에서 종료한 뒤 uv tool install --from git+https://github.com/lovelyquality/korail-mcp.git korail-mcp --force로 재설치하세요. 여러 클라이언트가 같은 설치를 동시에 쓰는 것 자체는 문제 없습니다 — 충돌은 갱신하는 그 순간에만 일어납니다.

🔌 3단계 — 클라이언트 연결

아래 JSON을 클라이언트 설정 파일의 mcpServers 안에 넣고, <사용자명> 부분만 본인 윈도우 계정명으로 바꿉니다.

json
{  "mcpServers": {    "korail-mcp": {      "command": "C:\\Users\\<사용자명>\\.local\\bin\\korail-mcp.exe"    }  }}

💡 계정명을 모르면 PowerShell에 echo $env:USERNAME 을 입력하세요. 경로의 역슬래시는 JSON 규칙상 두 개(\\) 로 씁니다.

⚠️ 이미 다른 MCP 서버를 쓰고 있다면 korail-mcp 항목만 기존 mcpServers 안에 추가하세요(전체를 덮어쓰면 기존 서버가 사라집니다).

설정 파일 위치

클라이언트설정 파일
Claude Desktop%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Claude Codeclaude mcp add 명령으로 등록 (아래 별도 안내)
CursorC:\Users\<사용자명>\.cursor\mcp.json
AntigravityC:\Users\<사용자명>\.gemini\antigravity\mcp_config.json
GitHub Copilot CLIcopilot mcp add 명령으로 등록 (아래 별도 안내)
VS Code (GitHub Copilot Chat)아래 별도 안내 참고 (JSON 형식이 다름)
Claude Desktop — 폴더가 없을 때
  1. 탐색기 주소창에 %APPDATA% 입력 → Enter
  2. Claude 폴더가 없으면 직접 만드세요
  3. 그 안에 claude_desktop_config.json 파일을 만들고 위 JSON을 넣으세요

AppData가 안 보이면 탐색기 → 보기 → 숨긴 항목을 체크하세요.

Claude Code — 실제 계정으로 도구 호출까지 실측 완료

터미널에서 쓰는 Claude Code CLI(claude, VS Code나 Claude Desktop 없이도 동작)로 실제 계정 붙여서 검증했습니다.

powershell
# 1) korail-mcp를 MCP 서버로 등록 (최초 1회)claude mcp add korail-mcp -s user -- "C:\Users\<사용자명>\.local\bin\korail-mcp.exe"
# 2) 실제 질문 (해당 도구만 허용)claude -p "korail-mcp 도구를 사용해서 서울역에 엘리베이터가 있는지 알려줘" --allowedTools "mcp__korail-mcp__*"

✅ 2026-08-24 실측 결과 — 위 명령을 실제로 실행해서 실데이터 답변까지 확인했습니다:

서울역 — 엘리베이터 있음 (18개)에스컬레이터: 23개 · 일반화장실: 있음 · 수유실: 있음 · 종합안내센터: 있음(출처: 한국철도공사 공공데이터포털 편의시설정보, 실시간 API 기준)

claude mcp list로 등록 확인, claude mcp remove korail-mcp로 제거할 수 있습니다. 대화형으로 쓸 때는 --allowedTools 없이 실행하면 첫 도구 호출 시 승인 여부를 물어봅니다.

Cursor / Antigravity — 파일이나 폴더가 없을 때

.cursor 또는 .gemini\antigravity 폴더나 그 안의 설정 파일이 없다면 직접 만들면 됩니다.

  1. 탐색기 주소창에 %USERPROFILE% 입력 → Enter (본인 계정 폴더로 이동)
  2. 없는 폴더(.cursor 또는 .gemini\antigravity)를 새로 만드세요
  3. 그 안에 mcp.json(Cursor) 또는 mcp_config.json(Antigravity) 파일을 만들고 위 JSON을 넣으세요

Antigravity는 채팅에 위 JSON을 붙여넣고 "이 MCP 서버를 등록해줘"라고 요청하는 방법이 더 쉽습니다. 무료로 설치 가능하며, KORAIL MCP 연결에 별도 구독이 필요 없습니다.

GitHub Copilot CLI — 실제 계정으로 도구 호출까지 실측 완료

터미널에서 쓰는 공식 GitHub Copilot CLI(@github/copilot, VS Code 없이도 동작)로 실제 계정 붙여서 검증했습니다. 무료 플랜에서도 MCP 서버 연결이 됩니다 (다만 월 채팅 50회, 모델은 Claude Haiku 4.5 / GPT-5 mini로 제한).

⚠️ 사전 준비 — Node.js 22 이상이 필요합니다. node --version으로 확인하고, 없으면 nodejs.org에서 LTS 버전을 설치하세요(uv와 달리 자동으로 준비되지 않습니다).

powershell
# 1) 설치 (최초 1회)npm install -g @github/copilot
# 2) korail-mcp를 MCP 서버로 등록 (최초 1회)copilot mcp add korail-mcp -- "C:\Users\<사용자명>\.local\bin\korail-mcp.exe"
# 3) 실제 질문 (도구 자동 승인)copilot -p "서울역에 엘리베이터가 있는지 korail-mcp 도구로 조회해줘" --allow-all-tools

✅ 2026-08-24 실측 결과 — 위 명령을 실제로 실행해서 GitHub Copilot이 get_urban_accessibility 도구를 스스로 호출하고 실데이터로 답변하는 것까지 확인했습니다:

● get_urban_accessibility (MCP: korail-mcp) · station_name: "서울역", facility_type: "elevator"
네, 서울역에는 엘리베이터가 있습니다! 총 17개의 엘리베이터가 설치되어 있습니다.- 공항철도(AR): 9개 · 경의중앙선(KR): 1개 · 1호선(S1): 4개 · 4호선(S1): 3개

설정 파일은 ~/.copilot/mcp-config.json에 mcpServers.korail-mcp로 저장되며, copilot mcp list로 등록 확인, copilot mcp remove korail-mcp로 제거할 수 있습니다.

VS Code (GitHub Copilot Chat) — JSON 형식이 다릅니다 (서버 프로토콜은 실측, VS Code GUI 자체는 미확인)

VS Code 확장 형태의 Copilot Chat은 위 CLI와 별개 제품이라 설정 파일이 다릅니다. 최상위 키가 mcpServers가 아니라 servers 라서 위 JSON을 그대로 쓸 수 없습니다.

  1. 저장소(작업 폴더) 루트에 .vscode\mcp.json 파일을 만들고 아래 내용을 넣습니다. (모든 작업 폴더에서 쓰려면 명령 팔레트(Ctrl+Shift+P) → MCP: Open User Configuration 으로 열리는 %APPDATA%\Code\User\mcp.json 에 넣으세요.)
json
{  "servers": {    "korail-mcp": {      "command": "C:\\Users\\<사용자명>\\.local\\bin\\korail-mcp.exe"    }  }}
  1. 파일을 저장하면 상단에 나타나는 Start 버튼을 클릭합니다.
  2. Copilot Chat을 열고 Agent 모드를 선택 → 도구 아이콘에서 korail-mcp 98개 도구가 보이면 연결 완료입니다.

⚠️ 위 CLI 테스트로 서버 쪽(stdio 프로토콜·98개 도구·실데이터 응답)은 이미 검증됐지만, VS Code 화면에서 Start를 눌러 실제로 붙는지는 GUI 조작 도구가 없어 확인하지 못했습니다. 안 되면 알려주세요.

연결 후 반드시 — 클라이언트를 완전히 종료했다 다시 실행

ℹ️ Claude Code·GitHub Copilot CLI는 이 단계가 필요 없습니다 — 명령을 실행할 때마다 설정을 새로 읽습니다. 아래는 Claude Desktop·Cursor·Antigravity·VS Code처럼 창을 띄워두는 클라이언트에만 해당합니다.

창의 X를 눌러 닫아도 트레이(작업표시줄 오른쪽 ^ 안)에 계속 실행 중이라 설정이 적용되지 않습니다. → 트레이 아이콘 우클릭 → Quit / 종료 후 다시 실행하세요.

정상 연결되면 설정의 MCP 서버 목록에 korail-mcp가 running 으로 표시되고, 98개 도구를 쓸 수 있습니다.

💬 설치 확인 — 이렇게 물어보세요

서울역에 엘리베이터가 있나요?2024년 간선철도 수송실적을 알려주세요.KTX 101 열차의 운행 계획을 알려주세요.

정상 응답이 오면 설치 완료입니다. 더 많은 사용 예시는 문서 하단의 "사용 예시" 섹션을 참고하세요.

📦 제공 서버 (총 11개 · 98개 도구)

서버도구 수제공 데이터
m-convenience6역사 편의시설·접근성·엘리베이터·위치 정보
m-stats15수송실적·발권 통계·이용유형·KTX 장기 통계
m-train-ops4열차 운행계획·운행이력
m-codebook4역코드·노선코드 조회
m-freight11화물·컨테이너·물류시설·품목·위험물
m-network8노선·역간거리·운임·역 선로제원
m-rolling-stock6차량 보유현황·형별제원·차종별 운행실적
m-voc-cs10고객서비스·정보공개
m-internal-svc14임대매장·사회공헌·인사 정보
m-procurement4자재그룹·G2B 품명·자재속성·대상장비
m-urban-rail16전국 도시철도 역사·노선·차량 시설·접근성·안전·환경·시각표

서버별 도구 상세 (클릭하여 펼치기)

m-convenience · 6개 도구 — 역사 편의시설
도구설명
get_station_facilities역 이름으로 편의시설 정보 조회
get_accessible_facilities역 이름으로 교통약자 편의시설 조회
list_stations_with_elevator엘리베이터가 설치된 역 목록 조회
get_station_facilities_detail역사 내외부 시설현황 조회
get_station_transfer_info역별 타 교통수단 환승현황 조회
get_station_location역 위치(좌표) 정보 조회
m-stats · 15개 도구 — 여객·화물 수송통계
도구설명
get_mainline_station_per간선열차 역별 승하차 통계
get_mainline_route_per간선열차 노선별 이용인원 통계
get_wide_rail_station_per광역철도 역별 승하차 통계
get_wide_rail_route_per광역철도 노선별 이용인원 통계
get_mainline_distance_per간선열차 거리별 이용인원 통계
get_mainline_model_per간선열차 차량별 이용인원 통계
get_mainline_day_of_week_per간선열차 요일별 이용인원 통계
get_mainline_grade_per간선열차 객실별 이용인원 통계
get_mainline_ticketing_stat간선열차 발권유형 통계
get_mainline_person_distance간선열차 노선별 인거리 통계
get_ktx_long_term_statsKTX 장기 통계
get_mainline_carriage간선 여객열차 수송실적 조회
get_wide_area_carriage광역 여객열차 수송실적 조회
get_freight_carriage화물열차 수송실적 조회
get_transport_stat_codes수송실적 통계 코드정보 조회
m-train-ops · 4개 도구 — 열차 운행
도구설명
get_train_codes열차운행 코드정보 조회
get_train_run_plan여객열차 운행계획 조회
get_train_run_info여객열차 실제 운행정보 조회
get_train_run_history차세대예약발매 열차 운행내역 조회
m-codebook · 4개 도구 — 역·노선 코드
도구설명
search_station역명으로 역코드·영문명·지역본부 통합 조회
decode_station_code역코드로 역명 조회
search_route노선명으로 노선코드 조회
list_stations_by_region지역본부명으로 관할 역 목록 조회
m-freight · 11개 도구 — 화물·물류
도구설명
search_freight_code내적화물코드 검색
decode_freight_code내적화물분류코드 단건 디코딩
search_container_record컨테이너 적재 이력 조회
list_freight_work_lines화물적하작업 전용 작업선 정보
list_standard_loading_time표준 적하시간 마스터 조회
search_loading_time_adjustment적하시간 조정 이력 조회
search_consignment_change수탁변경요금 검색
search_consignment_change_per_wagon수탁변경요금 화차별 조회
get_logistics_facility물류시설 정보 통합 조회
get_freight_items화물 품목정보 조회
get_hazardous_cargo위험물 정보 조회
m-network · 8개 도구 — 노선·거리·운임
도구설명
search_operation_patterns전국 철도 운행계통 검색
get_station_distance두 역 간 최단 운행거리 조회
get_freight_minimum_fare화물 운송 최저운임 기준 조회
get_freight_rate철도 화물 임율 정보 조회
get_segment_info철도 전동차 세그먼트 정보 조회
get_operation_distance노선별 역간 운행거리 조회
get_ktx_stationsKTX 노선별 역 정보 조회
get_station_track_info역별 선로·시설 상세 정보 조회
m-rolling-stock · 6개 도구 — 철도차량
도구설명
get_train_type_specs동력차 형별제원 조회
get_rolling_stock_by_year연도별 차량보유현황 조회
get_wagon_by_weight_class화차 자중별 보유현황 조회
get_wagon_by_load_capacity화차 적재하중별 보유현황 조회
get_maintenance_equipment철도차량 검수용 기계 보유현황 조회
get_train_operation_by_type차종별 연간 운행실적 조회
m-voc-cs · 10개 도구 — 고객서비스·정보공개
도구설명
get_customer_satisfaction_stats고객의소리 만족도 일별 통계
get_consultation_types철도 고객센터 상담유형 코드 조회
get_consultation_departments철도 고객센터 담당 부서 목록 조회
get_advance_disclosure홈페이지 사전정보공표 목록 조회
get_advance_disclosure_detail사전정보공표 세부 내역 조회
get_advance_disclosure_files사전정보공표 첨부파일 목록 조회
get_info_disclosure_dept정보공개 담당 부서 목록 조회
get_info_disclosure_codes정보공개 시스템 공통코드 조회
get_homepage_deptKORAIL 홈페이지 부서 정보 조회
get_homepage_positionKORAIL 홈페이지 직책 코드 조회
m-internal-svc · 14개 도구 — 임대·사회공헌·인사
도구설명
get_lease_stores역사 내 임대매장 운영정보 조회
get_lease_codes임대 시스템 코드 조회
get_leased_assets임대자산 현황 조회
get_dormitory_longterm_codes직원숙사 장기예약 사유 코드 조회
get_social_funds사회공헌 펀드 종류 조회
get_social_volunteer_fields사회공헌 봉사 분야 코드 조회
get_social_donations사랑의 성금 사용 내역 조회
get_social_volunteer_matching봉사활동 매칭 지출 내역 조회
get_social_org사회공헌 포털 조직정보 조회
get_support_facilities사옥 내 부대시설 목록 조회
get_support_departments업무지원 부서별 인원 현황 조회
get_office_meeting_rooms본사 사옥 회의실 목록 조회
get_job_grades직급 코드 정보 조회
get_cafeteria_menu_stats구내식당 메뉴 건수 현황 조회
m-procurement · 4개 도구 — 조달·자재
도구설명
search_material_group자재그룹코드 검색
search_g2b_itemG2B 분류번호·품명 검색
search_material_attr자재속성정보 조회
search_material_equipment자재대상장비 조회
m-urban-rail · 16개 도구 — 전국 도시철도 역사·노선·차량 정보 (국가철도공단)

수도권 1~9호선·신분당·공항철도, 부산·대구·대전·광주·인천, 경전철·GTX 등 전국 22개 운영기관 1,108개 역. 운영기관·선·역코드가 필요하므로 먼저 search_urban_station으로 역을 특정하세요. 환승역 등 동일 역명은 operator(운영기관)로 구분합니다.

도구설명
search_urban_station역명으로 운영기관·선·역코드 검색 (다른 조회의 선행 단계)
get_urban_station_info역사 기본정보 조회 (주소·좌표·다국어 역명)
get_urban_accessibility역사 접근성 시설 조회 (엘리베이터·에스컬레이터·휠체어리프트 현황/위치·이동동선·안전발판·이격거리·점자·장애인화장실·인접계단 차량번호 등)
get_urban_amenity역사 편의시설 조회 (화장실·수유실·물품보관함·ATM·유실물센터·무선인터넷)
get_urban_safety역사 안전시설 조회 (제세동기·소화설비·비상콜폰·공기호흡기·스크린도어·승강장 안전펜스)
get_urban_surroundings역 주변 시설 조회 (대중교통·주차장·자전거 주차/대여)
get_urban_exit_info역사 출구정보 조회 (출구번호·주변시설·거리)
get_urban_transfer_info역사 환승정보 조회 (환승노선·환승거리·동선)
get_urban_movement교통약자 출입구→승강장 이동경로(무장애 동선) 조회
get_urban_platform역사 승강장 정보 조회 (승강장 유형·복합여부 등)
get_urban_environment역사 환경측정 조회 (공기질·온도·습도·소음)
get_urban_timetable역사별 운행시각표 조회 (평일/휴일·급행 선택)
get_urban_route노선 전체 역 구성(상행~하행 순서) 조회 — 역 무관
get_urban_train_composition운영기관별 열차 편성종류(편성코드·호차) 조회 — 차량별 조회 선행
get_urban_train_facility차량(호차)별 시설 조회 (소화기·비상콜폰·제세동기·임산부석·노약자석·휠체어 등)
get_urban_train_environment열차별 차내 환경정보 조회 (온도·습도·미세먼지 등)

🧩 그 밖의 방식

ChatGPT · Grok — 원격 연결이 필요합니다

ChatGPT와 Grok은 로컬 MCP 서버를 지원하지 않습니다. 공개 HTTPS 엔드포인트만 커넥터로 추가할 수 있어, 위 방법으로는 연결되지 않습니다.

게이트웨이에 원격(Streamable HTTP) 모드가 내장되어 있어 공개 주소로 노출하면 연결이 가능합니다. 다만 서버 운영과 공개 범위 문제가 따르므로 상세는 gateway/README.md를 참고하세요.

uvx 로 설치 없이 실행 — 권장하지 않습니다

설치 과정 없이 uvx 로 바로 실행할 수도 있습니다.

json
{  "mcpServers": {    "korail-mcp": {      "command": "uvx",      "args": ["--from", "git+https://github.com/lovelyquality/korail-mcp.git", "korail-mcp"]    }  }}

계정명을 넣지 않아도 되는 장점이 있으나, 실행할 때마다 GitHub에 최신 커밋이 있는지 확인하기 때문에 클라이언트를 켤 때마다 기동이 느립니다.

방식기동 시간(실측)
uv tool install 후 실행약 5초
uvx (매번 원격 확인)약 40초

기동이 느리면 클라이언트가 서버를 기다리다 놓쳐 도구가 나타나지 않을 수 있습니다.

개발자용 — 저장소를 직접 받아서 실행

서버 코드를 수정하려면 저장소를 clone 해서 실행합니다.

bash
git clone https://github.com/lovelyquality/korail-mcp.gitcd korail-mcpuv run gateway/server.py

의존성은 gateway/server.py 상단에 선언되어 있어 uv가 자동으로 준비합니다. 변경 후에는 python docker-test/smoke_test.py 로 11개 서버·98개 도구·반환 타입 선언을 한 번에 검증하세요.

상세는 gateway/README.md 참고.

💬 사용 예시

서울역에 엘리베이터가 있나요?                     (convenience)2026년 4월 KTX 발권유형 비율을 알려주세요.        (stats)KTX 101 열차의 운행 계획을 알려주세요.            (train-ops)서울역 코드가 뭔가요?                             (codebook)2024년 간선철도 수송실적을 알려주세요.            (stats)컨테이너 화물 운송 이력을 조회해주세요.           (freight)경부선 KTX 정차역과 역간 거리를 알려주세요.       (network)KTX 차량 형별 제원을 보여주세요.                  (rolling-stock)철도 고객센터 상담유형 코드를 알려주세요.         (voc-cs)역사 임대매장 현황을 알려주세요.                  (internal-svc)'EMU용품' 자재그룹코드를 검색해주세요.            (procurement)강남역(서울교통공사) 엘리베이터 위치를 알려주세요.  (urban-rail)서울역 도시철도 역사들의 운영기관을 찾아주세요.    (urban-rail)

📚 데이터 출처

  • 한국철도공사 공공데이터포털 (data.go.kr)
  • 국가철도공단(KRIC) 철도산업정보센터 오픈API (openapi.kric.go.kr) — 도시철도 역사정보
  • REST API(B551457) · odcloud 파일변환 API · 로컬 CSV

⚠️ 주의사항

  • 데이터 호출은 전용 Cloudflare Workers 프록시를 경유하므로 직원 개인 API 키가 필요 없습니다.
  • 각 데이터셋의 기준일·갱신주기는 도구 응답의 _meta 항목에 표시됩니다.

각 서버의 상세 동작은 해당 폴더의 server.py docstring을 참조하세요.

來源：README.md，提交 c19a397

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v1.0.1最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 50%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分