ekigraph 🚉

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Un servidor MCP que permite a la IA responder correctamente a preguntas sobre la red ferroviaria de Japón. Le da a la IA acceso inmediato a qué estaciones están conectadas por vía: las 9.043 estaciones de todo el país.

Por qué lo he creado

Cuando estoy a punto de salir o planeando un viaje, a menudo me interesa saber algo sobre una estación de tren. Podría buscarlo, pero es una molestia: así que le pregunto a una IA.

El problema es que, cuando el tema son los trenes, la IA a menudo miente sin dudar.

Aquí tienes un caso que ocurrió de verdad.

Le pregunté a una IA «¿qué estación está después de Shin-Shibaura?», y respondió:

Shin-Shibaura es una estación nueva en la línea de mercancías Tōkaidō; la siguiente parada es Hama-Kawasaki.

Esto es completamente falso. Shin-Shibaura está en la línea Tsurumi, y sus estaciones vecinas son Asano y Umi-Shibaura.

La IA no dijo «No lo sé». Inventó una respuesta, incluida una línea de ferrocarril inexistente.

Para estaciones importantes como Shinjuku o Shibuya, las respuestas suelen ser correctas. Pero en estaciones menores y líneas locales como esta, las posibilidades de alucinación aumentan.

Related MCP server: MLIT Geospatial MCP Server

Qué se obtiene

Conecta ekigraph y la IA responde basándose en datos correctos en lugar de en su propia memoria.

ekigraph está creado a partir de datos abiertos, así que cualquiera puede usarlo.

• 9.043 estaciones y 593 líneas en todo el país, desde shinkansen hasta metros, ferrocarriles privados y tranvías.

• Los datos provienen de los datos abiertos oficiales del Gobierno de Japón (MLIT National Land Numerical Information).

• Viene incluido en un archivo compacto de 2 MB — sin necesidad de API key, gratis y funciona sin conexión.

Cómo usarlo

# Claude Code — one line
claude mcp add ekigraph -- uvx --from git+https://github.com/yataro-fujinaga/ekigraph ekigraph

Para Claude Desktop o cualquier otro cliente de MCP, añade esto a tu configuración:

{ "ekigraph": { "command": "uvx", "args": ["--from", "git+https://github.com/yataro-fujinaga/ekigraph", "ekigraph"] } }

A partir de ahí, solo habla con normalidad y la IA devuelve respuestas correctas.

Incluso una pregunta informal como «¿qué venía después de Urawa?» recibe una respuesta adecuada, gracias a ekigraph.

Herramientas

• neighbors(station) — devuelve las estaciones conectadas por vía, con los nombres de línea.

• subgraph(station, radius) — devuelve los datos de vía alrededor de una estación, tal cual.

Queda fuera del alcance

• Horarios, tarifas, patrones de paradas de expresos e información de retrasos no están cubiertos.

• Ekames solo contiene una cosa: cómo se conectan las vías.

• La agrupación de estaciones (p. ej., contar la de Shibuya como única para JR, Metro, Tokyu y Keio) sigue los códigos oficiales de estación de MLIT.

Sobre los datos

• Fuente: Numerical Information of Land (Railway) de MLIT, procesado y redistribuido bajo los términos de uso del Gobierno de Japón, versión 2.0 (compatible con CC BY 2.0).

• Para reconstruir los datos tú mismo: uv run python etl/build_graph_n02.py (descarga los datos originales, calcula la adyacencia y la valida — completamente automático).

Licencia

Código: MIT. Para la atribución de los datos incluidos, consulta LICENSE.