ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

tfl-ts

โดย ghcpuman902รุ่น 2.15.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ghcpuman902/tfl-ts

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: TFL_APP_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add tfl-ts --env TFL_APP_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env TFL_MCP_MIN_INTERVAL_MS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y tfl-ts mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • TFL_APP_KEY ความลับ จำเป็น 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.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ghcpuman902 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32712 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 64% ของอีก 32712 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32712 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

tfl-ts ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: TFL_APP_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.15.2) เข้า registry 22 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Aiterm MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Aiterm MCP

โดย kitepon

Persistent terminals and one launcher for Claude, Codex, Grok, Cursor, and Antigravity harnesses.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx