12306-mcp使用指南

简介

12306-mcp 是基于中国铁路客户服务中心(12306)数据接口开发的开放式出行服务组件,旨在为开发者、企业和智能应用提供高效、标准化的铁路票务与行程信息服务。该组件通过 MCP(Model Control Protocol,模型控制协议)协议封装,支持多种场景下的铁路数据查询、余票检索、车站与车次信息获取、行程规划等功能,极大地提升了铁路出行相关应用的开发效率和用户体验。

12306-mcp 的核心优势在于其接口的标准化和易用性。开发者可以通过简单的 API 调用,快速获取全国铁路车站代码、车次时刻表、余票信息、途径站点、票价等关键数据。例如,用户只需输入出发地、目的地和日期,即可获得所有可选车次及余票详情,并可进一步查询每一趟列车的途径站点和停靠时间。这为智能出行助手、旅游平台、企业差旅管理等场景提供了坚实的数据基础。

快速开始

在 Cursor 的 Cursor Settings 中找到 MCP,点击右侧上方的 Add new global MCP server 按钮,便自动打开 mcp.json文件,然后将mcp server 的配置信息粘贴进去。

{
  "mcpServers": {
    12306-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
          "-y",
          "12306-mcp"
      ]
  	}
  }
}

在MCP页面就可以看到配置的 mcp server 信息。

12306-mcp的工具列表如下:

get-stations-code-in-city:通过城市名查询该城市所有车站的station_code,结果为列表。

get-station-code-of-city:通过城市名查询该城市对应的station_code,结果是唯一的。

get-station-code-by-name:通过车站名查询station_code,结果是唯一的。

get-station-by-telecode:通过station_telecode查询车站信息,结果是唯一的。

get-tickets:查询12306余票信息。

get-train-route-stations:查询列车途径车站信息。

实操

查询余票信息

输入:我想购买2025-05-20这天从苏州北到青岛的票,请帮我查询一下余票信息

查询铁路站点信息

输入:我想知道苏州所有的站点信息

查询途径站点信息

输入:请帮我查询车次G222途径站信息

还可以结合高德地图mcp(确保已经配置)将该车次途径站点信息通过地图标注出来

输入:请将G222途径站点信息嵌入到网页中,帮我生成一段高德地图JSAPI 代码,实现地图上标记出来途径的站点信息,输出为sz.html

打开sz.html如下图:

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用awesome-mcp-servers项目。首先,我要仔细分析用户的问题和提供的引用内容,确保回答准确且符合用户需求。 根据用户提供的引用,awesome-mcp-servers是一个收集Model Context Protocol(MCP)服务器的开源项目,帮助开发者发现和集成不同的MCP服务器到他们的AI应用中。引用[3]提到了项目的基础介绍和安装配置指南,而引用[4]则说明了项目的用途和技术背景。 用户的问题是“如何使用这个项目”,所以需要分步骤说明。首先应该包括项目的安装和配置,然后是如何查找和选择服务器,接着是集成到应用中的方法,最后可能涉及贡献和社区支持。需要确保每个步骤都清晰,并参考提供的引用内容。 需要注意用户可能不熟悉MCP协议,可能需要简要解释MCP的作用,但引用中已经提到MCP是用于模型上下文协议,所以可以结合这点说明其应用场景。此外,引用中提到项目允许提交PR添加新服务,因此应该包含如何贡献的部分。 需要检查是否有遗漏的步骤,比如依赖安装、环境配置等。根据引用[3],可能有安装指南,但具体命令未给出,可能需要指导用户克隆仓库、查看文档或配置文件。此外,引用[4]提到项目持续更新,因此建议用户定期检查更新。 另外,用户可能需要具体的示例或代码片段,但由于引用中没有提供具体的命令,可能需要更通用的步骤,比如克隆仓库、查阅文档、配置服务器等。需要确保语言简洁,步骤明确,避免技术术语过多,但足够详细。 最后,生成相关问题时要围绕使用、配置、集成和贡献等方面,帮助用户进一步探索。需要确保问题有针对性,如安装问题、服务器选择、配置方法、应用场景等。</think>### 如何使用 awesome-mcp-servers 项目 awesome-mcp-servers 是一个专注于 Model Context Protocol(MCP)服务器的开源集合项目,其核心目标是帮助开发者快速发现和集成 MCP 服务到 AI 应用中[^4]。以下是具体使用步骤: --- #### 1. **项目获取与基础配置** - **克隆仓库**: ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-mcp-servers.git ``` - **查阅文档**:项目通常包含 `README.md` 或 `docs` 目录,其中会说明依赖项和配置要求。例如,部分 MCP 服务器可能需要 Python 3.8+ 或 Docker 环境[^3]。 --- #### 2. **选择与部署 MCP 服务器** - **浏览服务器列表**:项目以分类形式(如自然语言处理、图像识别等)整理 MCP 服务器,可通过目录快速定位所需服务[^4]。 - **部署单个服务**: - 若服务器提供独立部署脚本(如 `docker-compose.yml`),可直接运行: ```bash docker-compose up -d ``` - 若需源码部署,按项目文档安装依赖后执行启动命令,例如: ```python python server.py --port 8080 ``` --- #### 3. **集成到 AI 应用** - **调用 API**:大多数 MCP 服务器通过 REST/gRPC 接口提供服务。例如,发送 HTTP 请求到部署的服务器: ```python import requests response = requests.post("http://localhost:8080/predict", json={"input": "your_data"}) ``` - **配置模型上下文**:根据 MCP 协议规范,设置模型输入输出格式、元数据等参数[^4]。 --- #### 4. **参与社区贡献** - **提交新服务器**:若需添加未收录的 MCP 服务,按项目要求编写配置文件(如 YAML 描述),并通过 Pull Request 提交[^4]。 - **反馈问题**:在 GitHub Issues 中报告兼容性问题或功能建议。 --- #### 典型应用场景 - **多模型协作**:在复杂 AI 流水线中,通过多个 MCP 服务器实现模型间的上下文传递[^4]。 - **快速实验**:利用预配置服务器缩短开发周期,例如测试不同 NLP 模型的效果。 ---
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