Skip the install. Get this working in under 2 minutes.
Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Deutsche Bahn Fahrplan in one click, then point your AI client (Claude, ChatGPT, Copilot or Cursor) at the generated MCP endpoint. No Docker, no git clone, zero engineering experience required.
Summary
Query the Deutsche Bahn (DB) timetable via the community-maintained v6.db.transport.rest proxy over the official HAFAS API. Search stations, look up departures/arrivals in real time, and plan journeys between any two DB stops.
Frag einfach
Beispiel-Prompts für Deutsche Bahn Fahrplan
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Konnektor laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Deutsche Bahn Fahrplan klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Deutsche Bahn Fahrplan + Gemini
Query the Deutsche Bahn (DB) timetable via the community-maintained v6.db.transport.rest proxy over the official HAFAS API. Search stations, look up departures/arrivals in real time, and plan journeys between any two DB stops.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
(none — public API)
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
db.transport.rest — a free, no-auth wrapper around Deutsche Bahn's HAFAS endpoints maintained by the public-transport community.
No authentication required, but the service is hosted best-effort — for production use you may want to self-host (see https://github.com/derhuerst/db-rest).
Typical workflow:
- Resolve a station name to a stop
idwithdb_search_locations - Call
db_get_departuresordb_get_arrivalswith that id - For trip planning, use
db_get_journeyswithfromandtostop ids
Time format: All times are ISO 8601 with timezone (e.g. 2026-04-21T08:30+02:00). If omitted, when defaults to now.
…(continued in the in-app connector instructions)
Schritt 2 — Adapter installieren
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Gemini hinzufügen
Gemini CLI liest MCP-Server aus ~/.gemini/settings.json (oder %APPDATA%\gemini\settings.json unter Windows). Hinzufügen:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → Profil → MCP API Keys → Neuer Key.
- Speichern und
geminineu starten. /mcpin Gemini CLI ausführen —Deutsche Bahn Fahrplansollte als verfügbar gelistet sein.- Vertex AI Studio:
https://cloud.anythingmcp.com/mcpimtools-Array der Anfrage mit demselben Bearer-Header übergeben.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
db_search_locations | Search for DB stops/stations, addresses, or points of interest by name |
db_get_stop | Retrieve details for a specific stop/station by its DB id, including name, location, station category, and products served (ICE, IC, RE, S, |
db_get_departures | List upcoming departures from a stop |
db_get_arrivals | List upcoming arrivals at a stop with origin, planned and actual time, platform, delay, and cancellation status |
db_get_journeys | Plan a journey between two stops |
FAQ
Unterstützen Gemini 1.5 Pro oder 2.x MCP? Ja — Gemini CLI ≥ 0.4 und die Vertex AI Tools API akzeptieren MCP httpUrl-Connectors mit Bearer-Header.
Nächste Schritte
War dieser Guide hilfreich?
