Deutsche Bahn Fahrplan mit Gemini verbinden — über MCP

💡 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

Frage den Fahrplan der Deutschen Bahn (DB) über den von der Community gepflegten Proxy v6.db.transport.rest zur offiziellen HAFAS API ab. Suche Bahnhöfe, rufe Abfahrten/Ankünfte in Echtzeit ab und plane Reisen zwischen beliebigen zwei DB-Stopps.

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:

1. Resolve a station name to a stop id with db_search_locations
2. Call db_get_departures or db_get_arrivals with that id
3. For trip planning, use db_get_journeys with from and to stop 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

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Gemini hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

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/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → MCP Servers → dein Server → API keys.
2. Speichern und gemini neu starten.
3. /mcp in Gemini CLI ausführen — Deutsche Bahn Fahrplan sollte als verfügbar gelistet sein.
4. Vertex AI Studio: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID im tools-Array der Anfrage mit demselben X-API-Key-Header übergeben.

Verfügbare Tools

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 eigenen Headern.

Nächste Schritte

• Connector-Landingpage
• Verbinde mit Claude
• Verbinde mit ChatGPT
• Verbinde mit Cursor
• Verbinde mit Meta Muse