Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

tfl-ts

von ghcpuman902Version 2.15.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.ghcpuman902/tfl-ts

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Read-only Transport for London data: line status, arrivals, journeys, stop lookup.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges
  • Das musst du eintragen: TFL_APP_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: TFL_APP_KEY, TFL_MCP_MIN_INTERVAL_MS

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "tfl-ts": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tfl-ts",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "TFL_APP_KEY": "your-value",
        "TFL_MCP_MIN_INTERVAL_MS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add tfl-ts --env TFL_APP_KEY=your-value --env TFL_MCP_MIN_INTERVAL_MS=your-value -- npx -y tfl-ts mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "tfl-ts": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tfl-ts",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "TFL_APP_KEY": "your-value",
        "TFL_MCP_MIN_INTERVAL_MS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "tfl-ts": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tfl-ts",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "TFL_APP_KEY": "your-value",
        "TFL_MCP_MIN_INTERVAL_MS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • TFL_APP_KEY geheim erforderlich env
    TfL API primary key. Live tools need it. Static tools (docs, resolve_line_id, get_supported_modes) do not.
  • TFL_MCP_MIN_INTERVAL_MS env
    Minimum milliseconds between outbound TfL requests. Default 250. Cache hits do not count.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ghcpuman902 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 64 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist tfl-ts sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: TFL_APP_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2.15.2) kam vor 22 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, First Sale Scout

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
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First Sale Scout

von firstsale.pro

Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

TfL API TypeScript Client

Typed TfL client: friendly wrappers, 84 raw REST endpoints, and offline station topology for 20 rail lines.

Built with tfl-ts → Board

How this compares

tfl-tstfl-unified-apitfl-journey-plannertfl-mcpmcp-tfl
TypeScript typesYesNoNoSource onlyYes (src/index.ts)
Zero dependenciesYesNoNoNoNo
Raw endpoint coverage8410 of 841 of 8459 of 848 of 84
Offline station dataYesNoNoNoNo
MCP supportYesNoNoYesYes

Counts use the 84 operations in the committed OpenAPI snapshot (ENDPOINT_COUNT in src/generated/endpoints.ts, pathCount in src/generated/openapi/spec.meta.json). Checked against each repo's source and the package.json published to npm on 16 October 2026.

tfl-ts publishes .d.ts files. Runtime dependencies: none. typescript is a peer dependency, for people compiling against the types. Station order and hubs ship in tfl-ts/meta, with no network call. tfl mcp is the local MCP server.

tfl-unified-api 2.0.2 is JavaScript, with no types field. It depends on moment, request, and request-promise-native. The Line module calls ten of the 84 paths: meta modes, severity, disruption categories, service types, route sequence, route by id, lines by mode, status by id, status over a date range, and status by mode. getRoutesByServiceType builds /Line/Route/{types}, which sits outside those 84 paths. db/lineColors.json is line colours, not stations.

tfl-journey-planner 1.1.2 is LiveScript compiled to JavaScript, with no types field. It depends on request and querystring. The module calls GET /Journey/JourneyResults/{from}/to/{to} only.

@daanrongen/tfl-mcp 1.4.3 is written in TypeScript. The published tarball is dist/main.js, package.json, and README.md, and package.json has no types field. It depends on @modelcontextprotocol/sdk, effect, and zod. Its tools call 59 of the 84 paths. They also call /Road/all/Disruption (the snapshot path is /Road/all/Disruption/{disruptionIds}), /Vehicle/EmissionSurcharge, and /Vehicle/UlezCompliance.

@pipeworx/mcp-tfl 0.1.2 sets "types": "src/index.ts", and that file is in the tarball. It depends on @modelcontextprotocol/sdk and tsx. Six tools call 8 of the 84 paths.

Station order ships with tfl-ts, in tfl-ts/meta.

Install and first call

Get a Primary key from the TfL API Portal. Subscribe to "500 Requests per min", then Profile → Show.

pnpm add tfl-ts

export TFL_APP_KEY=your-primary-key pnpm exec tfl raw line.statusByIds --ids victoria

[

{ "id": "victoria", "name": "Victoria", "lineStatuses": [{ "statusSeverityDescription": "Good Service" }] } ]

Line names, station order, and colours ship in the package. Status, arrivals, and journeys hit TfL at runtime.

On the portal you'll see two keys (Primary and Secondary); either works. app_id has been unused since Jan 2021.

Pass credentials in the constructor instead

const client = new TflClient({

appKey: 'your-primary-key', });

Quick starts

Node
import TflClient from 'tfl-ts';

const client = new TflClient(); // reads TFL_APP_KEY from process.env

const status = await client.line.getStatus({ modes: ['tube'] });

const arrivals = await client.stopPoint.getArrivals({ stopPointIds: ['940GZZLUOXC'], // Oxford Circus });

const journey = await client.journey.plan({ from: '940GZZLUOXC', to: '940GZZLUBND', });

const { matches } = await client.stopPoint.search({ query: 'Oxford Circus', modes: ['tube'], });

const busStops = await client.stopPoint.searchBusStops('Trafalgar Sq');

Next.js

Server Component with ISR (~60s). Boards and explorer: tfl-components · tfl.manglekuo.com/docs/explorer. Tube boards use official line colours; bus boards use route-number chips. Do not mix. See examples/README.md.

import TflClient, { sortLinesBySeverityAndOrder } from 'tfl-ts';

export const revalidate = 60;

const client = new TflClient(); const tube = await client.line.getStatus({ modes: ['tube'] }); const sorted = sortLinesBySeverityAndOrder(tube);

pnpm dlx shadcn@latest add https://tfl.manglekuo.com/r/tube-status-board.json

pnpm dlx shadcn@latest add https://tfl.manglekuo.com/r/tfl-roundel.json

The roundel ships a placeholder unless NEXT_PUBLIC_ALLOW_TFL_ROUNDEL=true (you accept trademark responsibility).

Agent / MCP

Read-only MCP (npx tfl-ts mcp), cached and rate-limited. Static tools never call TfL. The npm bin is tfl (dist/cjs/bin/tfl.js); mcp is the stdio subcommand. Setup: docs/mcp.md.

{

"mcpServers": { "tfl-ts": { "command": "npx", "args": ["-y", "tfl-ts@latest", "mcp"], "env": { "TFL_APP_KEY": "your-primary-key" } } } }

Tools: get_supported_modes, resolve_line_id, docs, resolve_stop_id, get_line_status, get_arrivals, plan_journey.

No repo access, or lost your context? npx tfl-ts docs ls lists every bundled agent doc (this README, CLAUDE.md, docs/agent.md, docs/mcp.md, …). docs cat prints one, and docs find / docs grep search across all of them — offline, no API key. The local MCP docs tool reads the same catalogue.

Gotchas

  • Line IDs are lowercase slugs: 'central', 'victoria', 'elizabeth'. Not display names like 'Central'.
  • Stop IDs look like '940GZZLUOXC'. Resolve with stopPoint.search() or place.search().
  • Bus stops accept 5-digit NaPTAN-style codes in search (for example '51800').
  • Prefer static constants (LINE_NAMES, STATION_SEQUENCES, mode lists) before live calls.
  • Cache status for about 30 to 60s. Do not poll arrivals faster than about 10 to 15s per stop.
  • accidentStats and airQuality are deprecated.
  • National Rail arrivals aren't live through TfL: STATION_HUBS tracks Southeastern, South Western Railway, and similar operators for topology, but getArrivals() returns an empty array for them, not an error.
  • Tube boards use official line colours; bus boards use route-number chips. Do not mix patterns.
  • Roundel trademark: placeholder unless the consumer opts in.
  • A line can carry several lineStatuses. Do not read [0]. Use getWorstCurrentStatus(line.lineStatuses) for the operative row.
  • validityPeriods[].isNow follows disruption.category === 'RealTime'. It is not a clock check. Planned engineering can be in force today with isNow: false.
  • validityPeriods[].toDate is the window end, not when trains resume. Weekend engineering often ends at 00:29Z (01:29 London, end of the traffic day). Overnight-split slices on one row are one possession; do not treat the first overlapping toDate as the next train.
  • Severity 20 is scheduled closure (Waterloo & City weekends, end of traffic day), not an unplanned Closed (1). sortLinesBySeverityAndOrder ranks it after incidents.
  • Circle / H&C / Met lineId flips along shared track. Use withSharedTrackIdentity. Do not rewrite raw lineId.

Before and after

getDetailedStatus() returns shorter types and renamed fields (severity, from, closureType, originName) instead of TfL's generated shapes:

const lines = await client.line.getDetailedStatus({

lineIds: ['bakerloo'], dateRange: { startDate: '2026-08-08', endDate: '2026-08-10' }, }); const s = lines[0]?.statuses?.[0]; s?.severity; s?.severityDescription; s?.validityPeriods?.[0]?.from; s?.disruption?.closureType;

Use getStatus({ detail: true }) or client.raw.line.* for exact TfL field names.

Station sequences

Tube, Elizabeth line, DLR, Overground, Tram, and river-bus pier topology. No credentials, no network. Identity, order, and branches only (no status or arrivals). River piers are not in STATION_HUBS — poll the NaptanFerryPort id. Live topology: client.line.getRouteSequence(). Also on the client: client.line.STATION_SEQUENCES.

import { LINE_STATION_SEQUENCES } from 'tfl-ts/meta';

const bakerloo = LINE_STATION_SEQUENCES.bakerloo; const outbound = bakerloo.orderedRoutes.find( (route) => route.direction === 'outbound' && route.serviceType === 'Regular', ); console.log(outbound?.stationIds, bakerloo.branches);

Station hubs and normalised arrivals

STATION_HUBS maps each physical station to its sibling StopPoint ids and the specific id that carries arrivals for each line — Liverpool Street's tube id (940GZZLULVT) and rail id (910GLIVST) both resolve to one HUBLST entry, with Central on the tube id and Elizabeth line on the rail id. No credentials, no network.

import { STATION_HUBS, resolveArrivalsStopId } from 'tfl-ts/meta';

const hub = STATION_HUBS['940GZZLULVT']; // any sibling id works const elizabethStopId = hub && resolveArrivalsStopId(hub, 'elizabeth'); // '910GLIVST'

resolveArrivalsStopId returns undefined when the hub doesn't carry that line, rather than the interchange id — polling the interchange id itself returns zero arrivals from TfL. Third-party National Rail operators (Southeastern, South Western Railway, c2c, and similar) show up in the hub's topology but never return live predictions: TfL's Arrivals API only covers tube, DLR, tram, Overground, and Elizabeth line.

client.stopPoint.getNormalizedArrivals() is getArrivals() plus a cleaned destination (falls through empty or literal "null" towards to destinationName, common on Elizabeth line, Overground, and some bus termini) and platform (compass bound, cleaned label, isUnknown for TfL's literal "Platform Unknown"):

const arrivals = await client.stopPoint.getNormalizedArrivals({

stopPointIds: ['940GZZLUOXC'], }); arrivals[0]?.destination.name; arrivals[0]?.platform.label;

getArrivals() and client.raw.* are unchanged.

client.stopPoint.get and getByGeoPoint lift Direction additional properties onto the stop: towards, compassPoint, and compassBearingDegrees. smsCode is filled from the first-class field or bag SmsCode. Facility keys stay in additionalProperties as TfL strings. parseAdditionalPropertyValue turns a bag value into null / boolean / number / date / text ("yes", "null", unix ms InstallDate). client.raw.stopPoint.* is unlifted. Do not use Prediction bearing (vehicle heading) as the stop flag; a painted `stopLette

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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