SVV-MCP-unofficial

⚠️ Proyecto no oficial. Este es un servidor MCP creado por la comunidad y no está hecho, operado ni afiliado a Statens vegvesen (SVV) en modo alguno. "SVV" en el nombre solo describe la fuente de datos que usa el servidor. Los datos que se transmiten provienen de los propios endpoints abiertos DATEX II de Statens vegvesen, y su uso está sujeto a sus términos (consulta Licencia).

Servidor MCP (Model Context Protocol) que proporciona a un LLM acceso a los datos abiertos en tiempo real de Statens vegvesen a través de DATEX II:

• 🌡️ Mediciones meteorológicas de las estaciones meteorológicas de la administración de carreteras (temperatura de la calzada, temperatura del aire, viento, punto de rocío), con aviso automático de calzada resbaladiza

• 🌦️ Pronósticos meteorológicos (hora a hora, 24 horas)

• 📷 Cámaras web a lo largo de la red viaria

• 🚗 Tiempos de viaje en tiempo real en los tramos principales

• ⚠️ Avisos de tráfico (accidentes, obras en carretera, cierres, desprendimientos/inundaciones, etc.)

• 🔧 Una herramienta de depuración integrada que muestra la estructura XML bruta, ya que el esquema de NPRA puede cambiar

Todos los endpoints DATEX requieren un usuario registrado en Statens vegvesen (gratis). Solicita acceso aquí →

Contenido

• Para empezar localmente

• Configurar el repositorio de GitHub

• Desplegar en Railway

• Conectar al servidor

  • Claude.ai / la aplicación de Claude (conector personalizado)

  • Claude Desktop (stdio, local)

  • Otros clientes MCP

• Herramientas disponibles

• Solución de problemas

Related MCP server: trafikverket-mcp

Para empezar localmente

Requiere Python 3.10+.

git clone https://github.com/<ditt-brukernavn>/svv-mcp-unofficial.git
cd svv-mcp-unofficial
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env
# rediger .env og fyll inn DATEX_USERNAME / DATEX_PASSWORD

export $(grep -v '^#' .env | xargs)  # eller bruk python-dotenv
python server.py

Sin PORT definida en el entorno, el servidor se inicia sobre stdio — práctico para pruebas locales con MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

Configurar el repositorio de GitHub

1. Crea un repositorio nuevo (vacío) en GitHub, p. ej. svv-mcp-unofficial.

2. Haz push del código:

   cd svv-mcp-unofficial
   git init
   git add .
   git commit -m "Initial commit: svv-mcp-unofficial server"
   git branch -M main
   git remote add origin https://github.com/<ditt-brukernavn>/svv-mcp-unofficial.git
   git push -u origin main

3. Importante: .env ya está en .gitignore — vuelve a comprobar que nunca hagas commit de los nombres de usuario/contraseñas reales de DATEX. En su lugar, incluye .env.example (sin valores), que ya está en el repositorio.

Desplegar en Railway

Opción A — a través del panel de Railway (la más sencilla):

1. Inicia sesión en railway.app → New Project → Deploy from GitHub repo.

2. Selecciona tu repositorio svv-mcp-unofficial. Railway encuentra el Dockerfile automáticamente.

3. Ve a Variables en el servicio y añade:

   • DATEX_USERNAME

   • DATEX_PASSWORD

4. Railway establece PORT automáticamente — el servidor se inicia entonces en modo Streamable HTTP y escucha en 0.0.0.0:$PORT.

5. En Settings → Networking, pulsa Generate Domain para obtener una URL pública (p. ej. https://svv-mcp-unofficial-production.up.railway.app).

6. El endpoint de MCP será entonces: https://<ditt-domene>/mcp

Opción B — a través de Railway CLI:

npm i -g @railway/cli
railway login
railway init
railway up
railway variables --set "DATEX_USERNAME=..." --set "DATEX_PASSWORD=..."
railway domain

El servidor usa Streamable HTTP (no SSE), que es el transporte recomendado para servidores MCP externos en la especificación actual.

Conectar al servidor

Claude.ai / la aplicación de Claude (conector personalizado)

1. Ve a Settings → Connectors → Add custom connector.

2. Pega tu URL de Railway, p. ej. https://<ditt-domene>/mcp

3. Ponle un nombre, p. ej. "Statens vegvesen".

4. Actívalo en tu conversación en herramientas/conectores.

Dado que DATEX_USERNAME/DATEX_PASSWORD están configuradas como variables de entorno en el servicio de Railway (no como parámetros de las herramientas), quien se conecta no necesita proporcionar ninguna credencial por su cuenta — solo el propietario del despliegue de Railway.

Claude Desktop (stdio, local)

Añade a claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "vegvesen": {
      "command": "python",
      "args": ["/full/path/til/svv-mcp-unofficial/server.py"],
      "env": {
        "DATEX_USERNAME": "...",
        "DATEX_PASSWORD": "..."
      }
    }
  }
}

Otros clientes MCP

Cualquier cliente que admita Streamable HTTP puede apuntar directamente a https://<ditt-domene>/mcp.

Herramientas disponibles

Todas las herramientas "hent" aceptan los mismos parámetros:

• sokeord (opcional) — filtra por todos los valores de los campos, p. ej. "E18", "Hemsedal"

• maks_antall (por defecto 10) — número máximo de registros en la respuesta

• format — "markdown" (legible) o "json" (estructurado)

Solución de problemas

• "401 No autorizado" → DATEX_USERNAME/DATEX_PASSWORD faltan o son incorrectas en el servidor. Revisa las variables de Railway.

• Resultados vacíos/inesperados → ejecuta inspiser_datex_publikasjon contra la publicación correspondiente (consulta la tabla de claves DATEX_ENDPOINTS en server.py) para ver exactamente qué etiquetas XML envía NPRA en este momento, y ajusta candidate_tags en la herramienta correspondiente si es necesario.

• Timeout → el nodo DATEX de NPRA puede estar temporalmente caído; inténtalo de nuevo en un momento, o consulta los avisos de operación en vegvesen.no.

Licencia

Los datos están disponibles bajo la Licencia Noruega para Datos Públicos (NLOD). Cita a Statens vegvesen como fuente al usar los datos, tal como solicita NPRA.