
Model Context Protocol (MCP) Server
Der Model Context Protocol (MCP) Server verbindet KI-Assistenten mit externen Datenquellen, APIs und Diensten und ermöglicht so eine optimierte Integration komp...
Verbinden Sie KI-Agenten mit Berlins öffentlichem Verkehrssystem und erhalten Sie Echtzeit-Haltestelleninformationen und Workflows für urbane Mobilität mit dem BVG MCP-Server.
Der BVG MCP-Server ist eine inoffizielle Implementierung des Model Context Protocols (MCP), die dazu dient, KI-Assistenten mit der BVG-API (Berliner Verkehrsbetriebe) zu verbinden. Als Brücke zwischen KI-Clients und öffentlichen Verkehrsdaten ermöglicht der BVG MCP-Server Aufgaben wie das Abrufen von Haltestelleninformationen für verschiedene Orte in Berlin. Damit werden Entwicklungsworkflows mit Verkehrsdaten verbessert, sodass KI-Agenten Echtzeit- oder kontextbezogene Informationen zum Berliner Nahverkehr liefern können. Der Server unterstützt STDIO-basierte Kommunikation für eine nahtlose Integration mit kompatiblen MCP-Clients wie Claude Desktop und vereinfacht den programmgesteuerten Zugriff und die Interaktion mit BVG-Daten.
Im Repository sind keine Prompt-Vorlagen angegeben.
In der verfügbaren Dokumentation oder dem Code werden keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.
Keine Setup-Anleitung für Windsurf verfügbar.
claude_desktop_config.json
-Konfigurationsdatei.{
"mcpServers": [
{
"command": "path/to/bvg-mcp-server-executable",
"args": []
}
]
}
Keine Setup-Anleitung für Cursor verfügbar.
Keine Setup-Anleitung für Cline verfügbar.
Es liegen keine Informationen zu API-Schlüsseln oder Umgebungsvariablen vor.
MCP in FlowHunt nutzen
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden diese mit Ihrem KI-Agenten:
Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich “System-MCP-Konfiguration” fügen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:
{
"bvg-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool nutzen und hat Zugriff auf alle Funktionen. Achten Sie darauf, “bvg-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen (z. B. “github-mcp”, “weather-api” usw.) und die URL entsprechend anzupassen.
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | Klare Projektbeschreibung im README |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen erwähnt |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt |
Liste der Tools | ✅ | Tool “Haltestelleninformation” dokumentiert |
API-Schlüssel absichern | ⛔ | Keine Angabe zu API-Schlüsseln oder Umgebungsvariablen |
Sampling-Unterstützung (weniger wichtig) | ⛔ | Keine Erwähnung von Sampling |
Der BVG MCP-Server ist eine minimalistische MCP-Implementierung mit einem einzigen Tool zur Haltestellensuche. Er verfolgt einen klaren Zweck und ist Open Source, aber das Fehlen detaillierter Prompts, Ressourcen oder fortgeschrittener Konfigurations- bzw. Sampling-Features begrenzt seine Vielseitigkeit im Produktionseinsatz. Der Hauptnutzen liegt in Bildungsprojekten oder als Ausgangspunkt für umfangreichere MCP-Server.
Hat eine LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Hat mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl Forks | 0 |
Anzahl Sterne | 0 |
Basierend auf den obigen Tabellen würde ich diesem MCP-Server eine 3/10 geben: Er ist funktional und Open Source, aber es fehlen eine breite Feature-Palette, Ressourcen und Community-Traktion.
Der BVG MCP-Server ist eine inoffizielle Implementierung des Model Context Protocols, die KI-Assistenten mit der öffentlichen BVG-API Berlins verbindet und so Echtzeit-Zugriff auf Haltestellendaten ermöglicht.
Aktuell gibt es das Tool 'Haltestelleninformation', das den Haltestellennamen für einen angegebenen Ort in Berlin zurückgibt und so den Zugriff auf Verkehrsdaten für KI-Agenten und Prototypen erleichtert.
Ideal für Entwickler, KI-Forschende und Lehrende, die Zugriff auf Berliner Nahverkehrsdaten für schnelles Prototyping, Assistentenintegration oder Mobilitätsprojekte benötigen.
Fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu, konfigurieren Sie diese mit Ihren BVG MCP-Serverdaten und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten. So kann Ihr Agent alle Tools des Servers nutzen.
Es gibt keine Angaben, ob API-Schlüssel oder Umgebungsvariablen erforderlich sind.
Erweitern Sie Ihre KI-Workflows mit aktuellen BVG-Haltestelleninformationen. Prototypen für Mobilitäts-Apps erstellen, Anfragen zum Nahverkehr beantworten und die Fähigkeiten Ihres Assistenten mit dem BVG MCP-Server verbessern.
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