modelscope·Alphar/Railway-Real-Time-MCP-Server
一个为大型语言模型(LLM)设计的、高可用的12306余票查询工具服务,现已搭载智能会话管理引擎。 12306-MCP-Server 将复杂的12306余票查询接口封装为符合 Model Context Protocol (MCP) 规范的工具集,允许AI Agent通过自然语言无缝查询实时火车票、中转换乘和经停站信息。 从 v1.0.0 版本开始,项目引入了全新的智能会话管理系统,通过会话池、动态User-Agent轮换和自动错误恢复机制,将服务的稳定性与反屏蔽能力提升至全新高度。
一个为大型语言模型(LLM)设计的、高可用的12306余票查询工具服务,现已搭载智能会话管理引擎。
12306-MCP-Server 将复杂的12306余票查询接口封装为符合 Model Context Protocol (MCP) 规范的工具集,允许AI Agent通过自然语言无缝查询实时火车票、中转换乘和经停站信息。
从 v1.0.0 版本开始,项目引入了全新的智能会话管理系统,通过会话池、动态User-Agent轮换和自动错误恢复机制,将服务的稳定性与反屏蔽能力提升至全新高度。
该服务主要提供了四个针对不同需求场景设计的查询工具,能够有效地帮助开发人员构建功能丰富的交通出行应用 。
用途:根据出发地、目的地和日期检索可用的直达列车班次及其详细信息,包括票价、余票数量、历时等 。
使用场景:当用户想知道从一个城市到另一个城市有哪些列车时,此接口可以快速提供所有选项 。
请求参数:
date (必填): 查询日期,格式为 "yyyy-MM-dd" 。
fromStation (必填): 出发地的 station_code 。
toStation (必填): 到达地的 station_code 。
trainFilterFlags (可选): 车次筛选标志,如 "G" 代表高铁/城际,"D" 代表动车等 。
earliestStartTime / latestStartTime (可选): 最早/最晚出发时间(0-24小时) 。
sortFlag (可选): 排序方式,支持按出发时间、到达时间、历时排序 。
format (可选): 返回结果格式,支持 text、csv、json 。
用途:查询两地之间的中转换乘方案,提供多个换乘选项,并展示各段车程的详细信息 。
使用场景:适用于两个城市之间没有直达列车,或用户希望寻找更多出行选择的场景 。
请求参数:
date (必填): 查询日期 。
fromStation (必填): 出发地的 station_code 。
toStation (必填): 到达地的 station_code 。
middleStation (可选): 指定中转站的 station_code 。
用途:输入具体的列车车次和出发日期,获取该列车沿途停靠的所有站点详情,包括到站和发车时间 。
使用场景:当旅客已经确定乘坐某趟列车,但想了解沿途经停站信息时使用 。
请求参数:
trainCode (必填): 要查询的车次,例如 "G1033" 。
departDate (必填): 列车出发的日期,格式为 "yyyy-MM-dd" 。
用途:提供多种方式查询火车站的 station_code,这是其他查询接口所必需的参数 。
使用场景:在进行车票查询前,将用户输入的中文地名(如“北京”、“上海虹桥”)转换为系统可识别的车站编码 。
可用工具:
get-station-code-by-names: 通过具体的中文车站名查询 。
get-station-code-of-citys: 通过中文城市名查询代表该城市的车站编码 。
get-stations-code-in-city: 查询一个城市内的所有火车站编码 。
text (默认)、csv 和 json 三种格式| 指标 | v0.3.x | v1.0.0 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 响应时间 (P95) | 2.5s | 0.5s | +80% |
| 吞吐量 | 2.5 req/s | 8.2 req/s | +228% |
| 成功率 | 92% | 99.5% | +8.2% |
| 会话复用率 | 10% | 90%+ | +800% |
| IP封禁风险 | 高 | 极低 | -95% |
本项目采用 MIT 许可证。
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