Rail Interop Planner

MCP-інтерфейс до реєстру інфраструктури ERA RINF (Польща, Чехія) плюс два шари, яких немає в наявних інструментах перевірки сумісності маршруту (зокрема в офіційному ERA Route Compatibility Check): погодне попередження і рекомендація, як саме змінити поїзд, щоб маршрут став прохідним. Два MCP-сервери: власний rail-interop-mcp (маршрут, сумісність поїзда, погодний ризик) і наявний OpenWeather MCP (прогноз в опорних пунктах маршруту), об'єднані агентом на LangGraph.

Індивідуальна лабораторна робота курсу KSE Agentic AI Summer School, тема «MCP Integration». Автор: Тихон Дукарев.

Python 3.12 · uv · MIT

Архітектура

Користувач (CLI) → Агент LangGraph → MCP-клієнт ─ streamable-http ─→ rail-interop-mcp (окремий процес, Python) → data/rinf.sqlite (ERA RINF, PL+CZ)
                                             └─ stdio ───────────→ mcp-openweather (окремий процес, Go)     → api.openweathermap.org

flowchart LR
  U[Користувач CLI] --> A[Агент LangGraph]
  A --> C[MCP-клієнт]
  C -- streamable-http --> S1["rail-interop-mcp\nвласний сервер"]
  C -- stdio --> S2["OpenWeather MCP\nнаявний сервер"]
  S1 --> D[("data/rinf.sqlite\nERA RINF, PL+CZ")]
  S2 --> W[("OpenWeather API")]

Агент бачить дані лише через MCP: жодного прямого доступу до data/rinf.sqlite чи до OpenWeather API з коду агента. Власний сервер стартує першим у своєму терміналі (uv run rail-interop-mcp --transport streamable-http, 127.0.0.1:8765/mcp); агент підключається за адресою з RAIL_MCP_URL, і той самий процес видно в MCP Inspector незалежно від агента. Сервер stateless: інструменти приймають маршрутний запит або явний список section_ids, жодного сесійного стану чи побічних ефектів; граф і індекси завантажуються один раз при старті (близько 0,1 с на 7883 точки). Обидва процеси друкують кожен виклик інструмента: сервер у stderr, агент - у консоль (discovery обох серверів, аргументи й скорочений результат кожного виклику).

Як це працює: чотири питання

Агент відповідає на практичне питання «чи проїде цей конкретний поїзд цим маршрутом», ставлячи кожній ділянці маршруту чотири перевірки проти реєстру RINF:

1. Чи збігається ширина колії? Колісні пари поїзда (1435 мм) проти колії кожної ділянки: розбіжність - жорстка заборона.

2. Чи витримає колія вагу? Навантаження на вісь поїзда проти межі ділянки (типово 20-22,5 т): перевищення руйнує колію.

3. Чи влізе поїзд за габаритом? Профіль GA/GB/GC поїзда проти просвіту ділянки (мости, тунелі).

4. Чи не задовгий поїзд? Довжина проти ліміту менеджера інфраструктури (PL 750 м / CZ 740 м) - м'яке попередження.

Параметри, яких реєстр не знає (наприклад, ETCS у польській частині заповнений лише на 4,4%), чесно позначаються unknown - це прогалина даних, а не дозвіл і не заборона. Поверх статичного реєстру агент кладе два динамічні шари: план тяги (які локомотиви і де їх міняти через зміну системи струму) і погодний ризик на день запиту (вітер для порожніх вагонів, спека, мороз проти температурного класу ділянок) - при перевищенні порога агент сам перебудовує маршрут.

Quick start

Передумови: uv, Python 3.12 (uv ставить сам), Go 1.24+ (для збірки OpenWeather MCP - brew install go або офіційний tarball), ключ OpenWeather (безкоштовний план, активація 10-60 хв) і ключ OpenRouter для LLM агента. Бінарник наявного сервера: go install github.com/mschneider82/mcp-openweather@e032683574a0723591445462ef7104d360ad0889 (закріплений коміт, його звіряє doctor).

uv sync
cp .env.example .env   # заповнити OWM_API_KEY, OWM_MCP_BIN, OPENROUTER_API_KEY

# Перевірка середовища (toolchain, ключі, зовнішні сервіси, без секретів у виводі)
uv run --python 3.12 --no-project scripts/doctor.py

# Термінал 1: власний сервер, окремий процес
uv run rail-interop-mcp --transport streamable-http

# Термінал 2: агент
uv run rail-agent --scenario A

# Тести (235, без мережі й ключів)
uv run pytest

# Discovery незалежно від агента (Термінал 1 має бути запущений)
npx -y @modelcontextprotocol/inspector --cli http://127.0.0.1:8765/mcp --method tools/list

Демо-сценарії

Кожен сценарій - готовий профіль поїзда (data/orders/*.yaml) плюс маршрут; звіт українською пишеться в out/. Точні визначення - rail_agent/scenarios.py.

Failure demo

Реалістичний збій наявного сервера і контрольована деградація (docs/EXISTING_SERVER.md розділ 5), без падіння всього потоку:

Джерело числа маршруту в будь-якому звіті можна простежити до сирого запису ERA:

uv run python scripts/trace_section.py c0fcd67d79

Інструменти

Усі 5 назв вище дослівно збігаються з tools/list живого сервера (перевірено через MCP Inspector і тестом tests/test_server_contract.py::test_tool_contracts_doc_names_match_tools_list).

Бонус: вебінтерфейс

Локальна вебапка поверх того самого агента, без жодних змін у rail_agent/ чи rail_mcp/: форма з фільтрами (країна -> станція з пошуком по всіх 7883 точках -> пресет поїзда) або запит вільним текстом, живий прогрес по вузлах графа через SSE (умовні кроки adjust/replan видно як вставні), карта Leaflet з маршрутом (розфарбовка за енергосистемою або за сумісністю), лінійна схема, картки сумісності/тяги/погоди і журнал викликів інструментів.

# Термінал 1: власний сервер (як у Quick start)
uv run rail-interop-mcp --transport streamable-http

# Термінал 2: вебсервер бонусного інтерфейсу
uv run rail-web

# Браузер: http://127.0.0.1:8080

Це необов'язкове доповнення: основний спосіб роботи з проєктом - CLI вище. Фронтенд - vanilla JS + vendored Leaflet 1.9.4 (BSD-2), без node і кроку збірки; єдина зовнішня залежність у браузері - тайли OpenStreetMap (потрібен інтернет; перемикач «схема» працює і без них).

Структура репозиторію

rail_mcp/            власний MCP-сервер: схеми, доменна логіка, main.py
  domain/            чисті функції без залежності від MCP (graph, search, rules, weather_rules, traction, errors)
  build/             збірка датасету з ERA SPARQL у data/rinf.sqlite
rail_agent/          агент LangGraph: граф, вузли, конфіг обох MCP-з'єднань, CLI
rail_web/            бонус: вебінтерфейс (FastAPI + SSE, static/ з vendored Leaflet 1.9.4)
data/                датасет (rinf.sqlite), довідники з джерелами (включно з locomotives.yaml), README.md
scripts/             doctor.py, smoke_weather.py, gen_tool_contracts.py, trace_section.py
tests/               235 тестів: домен, контракт сервера (реальний stdio-виклик), агент, веб, дані
docs/                TOOL_CONTRACTS, contracts_extra.yaml, EXISTING_SERVER, DESIGN_RATIONALE
out/                 звіти агента (ігнорується git)

Design rationale

Кожен із 5 власних інструментів на межі MCP тому, що дані й правила сумісності (пороги, класифікація габариту, погодні ризики) мають жити біля датасету, а не в промпті: модель отримує вже структурований вердикт, не сирі рядки RINF. Компроміси, обмеження і причина, чому OpenWeather - єдиний потрібний наявний сервер для цього потоку, розписані в docs/DESIGN_RATIONALE.md (разом з розділом про співвідношення з офіційним ERA Route Compatibility Check).

Дані й ліцензії

Реєстр інфраструктури ЄС (RINF), Європейське залізничне агентство, знімок Польщі й Чехії від 2026-08-18, ліцензія CC BY 4.0. Атрибуція («Data: European Union Agency for Railways, Register of Infrastructure (RINF), CC BY 4.0») додається до кожної відповіді власних інструментів і до звітів агента. Погодні дані - OpenWeather, атрибуція «Weather data provided by OpenWeather». Джерело, дата знімка, точні числа й команда відтворення (uv run build-dataset --from-raw) - data/README.md.

Обмеження

• RINF - реєстр інфраструктури, не розклад руху: find_route дає фізичний профіль маршруту, не час у дорозі й не наявність вільних вікон.

• ETCS майже відсутній у польській частині знімка (4726 з 4946 секцій без запису) - etcs_level там здебільшого unknown, це властивість джерела, не помилка сервера.

• Довідники load_categories.yaml, train_length_limits.yaml, weather_thresholds.yaml - вторинні джерела (EN 15528, Network Rail, RAIB), не офіційний реєстр ERA; кожен файл має посилання на джерело.

• plan_traction - жадібна евристика (тримає поточний локомотив, поки можливо), не доведений глобальний оптимум і не пошук по графу станів; фіксований демо-парк із двох локомотивів (data/locomotives.yaml); допуски локомотивів по країнах (габарит кузова, маса на вісь по типу локомотива) не моделюються.

• Погода: вітер відомий лише на день відправлення (наступні дні мають wind_ms=null); опорний пункт зводиться до найближчого великого міста зі словника (rail_agent/city_names.py), не координат - задокументоване обмеження контракту наявного сервера.

• Об'їзд закритої довільної ділянки і багатоітераційний цикл перепланування свідомо не реалізовані (один прохід кожного); зроблено лише перепланування, тригероване погодним ризиком (сценарій B2).

• Проєкт не намагається замінити офіційний ERA Route Compatibility Check - різниця й межі застосування розписані в docs/DESIGN_RATIONALE.md (розділ про prior art).

Захист

Сценарій демонстрації на 12 хвилин буде в docs/DEMO_SCRIPT.md; коміт для захисту буде позначений тегом v1.0.0.

Ліцензія

Код - MIT, LICENSE. Дані ERA RINF - CC BY 4.0 (Європейське залізничне агентство). Погодні дані - OpenWeather. Дякую курсу KSE Agentic AI Summer School за завдання.