ekigraph 🚀

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日本の鉄道網の質問にAIが正しく答えるためのMCPサーバーです。
AIは全国 9,043駅について、どの駅が線路で接続しているかを、その場で参照できます。

これを作った理由

出かけ先や旅行の計画に際して、駅について何か知りたいことがあります。
調べれば済む話ですが、面倒だからAIに聞いてしまます。

問題は、鉄道をテーマにしたとたん、AIが平気で嘘を言うことがあることです。

実際に起きたケースがあります。

AIに「新芝浦の隣の駅はどこ？」と尋ねると、次のように答えました：

新芝浦は東海道貨物線の中間前の新設駅で、隣は浜川崎です。

これは完全に間違い。新芝浦は鶴見線の駅で、隣は浅野と海芝浦です。

AIは、「知らない」と答えはせずに、不存在の路線までも含めて回答でっち上げたのです。

新宿や渋谷のような大きな駅では、回答は正確です。
しかしこのような小さな駅やローカル線となると、幻覚のリスクが高まります。

Related MCP server: MLIT Geospatial MCP Server

得られるもの

ekigraphと繋げば、AIは記憶ではなく正確なデータから答えます。

ekigraphはオープンデータで構築されているので、誰でも利用できます。

• 全国9,043駅・593路線に対応 — 新幹線から地下鉄、ローカル私鉄、路面電車まで

• データは日本政府の公式オープンデータ（MLIT National Land Numerical Information）に基づいてます

• 2MBのバンドルファイルで提供され — APIキー不要、無料、オフラインで動作

使い方

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

Claude Desktop やその他のMCPクライアントには、設定を追加します：

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

その後は、普段通りに話しかけるだけで、AIが正しい答えを返します。

「浦和の隣駅って何だったっけ」という軽い質問にも、え kigraphに基づいた正確な回答が返ってくるのです。

ツール

• neighbors(station) — その駅に線路で接続された駅と、線路の名前を返す

• subgraph(station, radius) — 駅周辺の未加工の線路データを、そのまま返す

対象外

• 時刻表、運賃、速達列車の停車駅、遅延情報は 対象外です。

• キノハは「線路がどう接続しているか」 持っています。

• 駅の集約（渋谷のJR・メトロ・東急・京王駅を1駅として扱う）は、MLIT公式の事業者間の駅グループコードに従います。

データについて

• 出典：国番地理情報（鉄道データ、N02-24）（MLIT Japan）を加工・再配布したものです。
  日本政府の利用規約（v2.0）に準拠（CC BY 4.0互換）しています。

• 自分で作り直す場合は：uv run python etl/build_graph_n02.py
  （ソースデータのダウンロードから隣接の導出、検証までを自動で実施します）

ライセンス

コードはMIT。同梱データの著作権表記については、LICENSEをご覧ください。