SVV-MCP-unofficial

⚠️ 非公式プロジェクト。 これはコミュニティ製のMCPサーバーであり、 Statens vegvesen（SVV）によって作成、運営、または提携されているものでは ありません。名前の「SVV」は、サーバーが使用するデータソースを示すだけです。 提供されるデータはStatens vegvesen自身のオープンな DATEX IIエンドポイントから取得され、利用はその規約に従います（ ライセンスを参照）。

MCPサーバー（Model Context Protocol）。DATEX II経由で、LLMにStatens vegvesenのオープンなリアルタイムデータへのアクセスを提供します：

• 🌡️ 気象観測 — Statens vegvesenの気象観測所（路面温度、気温、風、露点）からのデータ。滑りやすい路面の自動警告付き

• 🌦️ 天気予報（1時間ごと、24時間先まで）

• 📷 道路網沿いのWebカメラ

• 🚗 主要区間のリアルタイム所要時間

• ⚠️ 交通情報（事故、道路工事、通行止め、地滑り・洪水など）

• 🔧 NPRAのスキーマは変更される可能性があるため、生のXML構造を表示する組み込みのデバッグツール

すべてのDATEXエンドポイントには、Statens vegvesenの登録ユーザーが必要です（無料）。 こちらからアクセスを申請 →

目次

• ローカルで始める

• GitHubリポジトリのセットアップ

• Railwayへのデプロイ

• サーバーへの接続

  • Claude.ai / Claudeアプリ（カスタムコネクタ）

  • Claude Desktop（stdio、ローカル）

  • その他のMCPクライアント

• 利用可能なツール

• トラブルシューティング

• ライセンス

Related MCP server: trafikverket-mcp

ローカルで始める

Python 3.10以上が必要です。

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

環境変数にPORTが設定されていない場合、サーバーはstdio経由で起動します — MCP Inspectorを使ったローカルテストに便利です：

npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

GitHubリポジトリのセットアップ

1. GitHubで新しい（空の）リポジトリを作成します。例：svv-mcp-unofficial。

2. コードをプッシュします：

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. 重要： .envはすでに.gitignoreに含まれています — 実際のDATEXユーザー名/パスワードを絶対にコミットしないよう必ず確認してください。 代わりに、リポジトリにすでにある.env.example（値なし）を使用してください。

Railwayへのデプロイ

オプションA — Railwayダッシュボード経由（最も簡単）：

1. railway.appにログイン → New Project → Deploy from GitHub repo。

2. svv-mcp-unofficialリポジトリを選択します。RailwayがDockerfileを自動的に見つけます。

3. サービスのVariablesに移動し、以下を入力します：

   • DATEX_USERNAME

   • DATEX_PASSWORD

4. RailwayがPORTを自動的に設定します — サーバーはStreamable HTTPモードで起動し、0.0.0.0:$PORTで待ち受けます。

5. Settings → NetworkingでGenerate Domainを押して、公開URL（例：https://svv-mcp-unofficial-production.up.railway.app）を取得します。

6. MCPエンドポイントは次のようになります：https://<ditt-domene>/mcp

オプションB — Railway CLI経由：

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

サーバーはStreamable HTTP（SSEではなく）を使用します。これは、現在の仕様において 外部MCPサーバーに推奨されるトランスポートです。

サーバーへの接続

Claude.ai / Claudeアプリ（カスタムコネクタ）

1. Settings → Connectors → Add custom connectorに移動します。

2. RailwayのURLを貼り付けます。例： https://<ditt-domene>/mcp

3. 名前を付けます。例：「Statens vegvesen」。

4. 会話内のツール/コネクタでこれをオンにします。

DATEX_USERNAME/DATEX_PASSWORDはRailwayサービスの環境変数として設定されているため（ツールのパラメータではありません）、接続する側が自分で資格情報を入力する必要はありません — Railwayデプロイの所有者だけです。

Claude Desktop（stdio、ローカル）

claude_desktop_config.jsonに追加します：

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

その他のMCPクライアント

Streamable HTTPをサポートする任意のクライアントは、https://<ditt-domene>/mcpを直接指定できます。

利用可能なツール

すべての「hent」ツールは同じパラメータを受け取ります：

• sokeord（オプション） — すべてのフィールド値でフィルタリングします。例："E18"、"Hemsedal"

• maks_antall（デフォルト：10） — レスポンス内の最大件数

• format — "markdown"（読みやすい）または"json"（構造化）

トラブルシューティング

• 「401 Unauthorized」 → サーバーでDATEX_USERNAME/DATEX_PASSWORDが欠落しているか、誤っています。Railwayの変数を確認してください。

• **結果が空・予期しない場合 ** → 該当するパブリケーションに対してinspiser_datex_publikasjonを実行し（server.py内のDATEX_ENDPOINTSキーの表を参照）、NPRAが現在送信している正確なXMLタグを確認して、必要に応じて該当ツールのcandidate_tagsを調整します。

• タイムアウト → NPRAのDATEXノードが一時的にダウンしている可能性があります。しばらくして再試行するか、vegvesen.noの運行情報を確認してください。

ライセンス

データはノルウェー公共データライセンス（NLOD）の下で利用可能です。 データを使用する際は、NPRAが求めているようにStatens vegvesenを出典として明記してください。