프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

tfl-ts

제작자: ghcpuman902버전 2.15.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.ghcpuman902/tfl-ts

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타
  • 입력해야 할 값: TFL_APP_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: TFL_APP_KEY, TFL_MCP_MIN_INTERVAL_MS

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • TFL_APP_KEY 비밀 필수 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.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 ghcpuman902 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 18323개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 18323개 중 67%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 18323개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

tfl-ts, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: TFL_APP_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.15.2)은 22일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Date Math

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

Date Math

제작자: JowenDelaPena

Exact date/time math for agents: business days, holidays, time zones, cron, RRULE, SLA. x402 paid.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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