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Avvia una prova gratuita su cloud.anythingmcp.com, aggiungi Railway con un clic, poi punta il tuo client AI (Claude, ChatGPT, Copilot o Cursor) all'endpoint MCP generato. Niente Docker, niente git clone, nessuna esperienza di sviluppo richiesta.
In breve
Affida alla tua AI la cura delle tue app su Railway: elenca progetti, ambienti e servizi, controlla i deploy e leggi i loro log di build e di runtime, vedi quali variabili d'ambiente sono impostate (solo i nomi), stima i consumi e rifai il deploy o riavvia un servizio dopo la tua conferma.
Prova a chiedere
Prompt di esempio per Railway
Clicca su un prompt per copiarlo. Incollalo in Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot o OpenClaw per eseguirlo contro questo connettore.
Claude è un'AI e può sbagliare. Verifica sempre le risposte.
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git clone, niente server locale.
Railway + Gemini
Affida alla tua AI la cura delle tue app su Railway: elenca progetti, ambienti e servizi, controlla i deploy e leggi i loro log di build e di runtime, vedi quali variabili d'ambiente sono impostate (solo i nomi), stima i consumi e rifai il deploy o riavvia un servizio dopo la tua conferma.
Prerequisiti
Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:
RAILWAY_API_TOKEN
Step 1 — Ottieni le credenziali
- In Railway apri Account Settings → Tokens (
https://railway.com/account/tokens) e crea un token. Scegli No workspace per un token di account che raggiunge tutti i tuoi workspace, oppure scegli un workspace per un token di workspace limitato a quel workspace: per un team è la scelta migliore. - Incolla il token in
RAILWAY_API_TOKENcosì come lo mostra Railway, senza la parola Bearer, e installa il connettore. - Verifica la configurazione con
railway_list_projects.
I project token non funzionano: un project token (impostazioni del progetto, Tokens) raggiunge solo un ambiente di un progetto, va in un header diverso e non può elencare i progetti. Usa un token di account o di workspace. railway_get_me funziona solo con un token di account; con un token di workspace Railway risponde Not Authorized.
Cosa fa: progetti con i loro ambienti e servizi, come gira ogni servizio (builder, comando di avvio, health check, regione, repliche, domini), deploy con i loro log di build e di runtime, i nomi delle variabili d'ambiente e i consumi. Un deploy FAILED di solito si è interrotto durante la build, quindi l'AI legge railway_get_build_logs; uno CRASHED si è interrotto durante l'esecuzione, quindi legge railway_get_deployment_logs.
Redeploy e riavvio chiedono prima: railway_redeploy_deployment ricompila il servizio e sostituisce il deploy in esecuzione, e questo conta come consumo fatturato; railway_restart_deployment ferma e riavvia i suoi container senza una nuova build. Entrambi possono interrompere brevemente il servizio, quindi l'AI ti indica servizio e ambiente e aspetta il tuo sì. Nulla qui elimina o ferma un servizio.
I valori delle variabili restano in Railway: railway_list_variable_names mostra solo quali variabili sono impostate. railway_get_variable_values restituisce i valori (password, chiavi, stringhe di connessione) ed è disattivato all'installazione; attivalo solo se l'AI può vederli. I log di runtime mostrano tutto ciò che la tua app stampa, quindi trattali anch'essi come dati sensibili.
Consumi, non dollari: railway_get_estimated_usage e railway_get_usage restituiscono la CPU in minuti vCPU, memoria e volumi in minuti GB e il traffico in uscita in GB. L'AI li converte con i prezzi di listino di Railway (per esempio la CPU a 20 dollari per vCPU al mese); crediti del piano e sconti non sono inclusi.
Qualsiasi altra lettura: railway_graphql_query esegue qualsiasi query dell'API di Railway. Railway non pubblica un file di schema, quindi railway_graphql_schema e railway_graphql_schema_url non possono caricarlo; l'AI cerca invece i tipi con una query di introspection. railway_graphql_mutation potrebbe modificare ed eliminare tutto ciò che il token raggiunge, quindi è disattivato all'installazione, come railway_graphql_subscription. Un amministratore può attivarli consapevolmente.
Errori comuni: Railway risponde alla maggior parte dei problemi con HTTP 200 e un messaggio, che il connettore riporta come errore. Not Authorized: il token è errato, revocato o non ha accesso a quel progetto (oppure railway_get_me è stato chiamato con un token di workspace). Project not found o Deployment not found: id sbagliato o nessun accesso. HTTP 429: il limite orario di richieste del tuo piano è esaurito (100 su Free, 1.000 su Hobby, 10.000 su Pro); attendi.
Il connettore non crea, modifica o elimina progetti, servizi, ambienti, variabili, domini o volumi, non esegue rollback dei deploy e non disegna grafici delle metriche.
Step 2 — Installa l'adapter
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
Step 3 — Aggiungi il connettore in Gemini
L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostraYOUR_SERVER_ID.
Gemini CLI legge i server MCP da ~/.gemini/settings.json (su Windows %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Aggiungi:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Crea una chiave API MCP in AnythingMCP da MCP Servers → il tuo server → API keys e incollala al posto di
YOUR_MCP_API_KEY. - Salva il file e riavvia
gemini. - Esegui
/mcpin Gemini CLI (oppuregemini mcp listdal terminale):anythingmcpdovrebbe risultare connesso. - Inizia a scrivere prompt: Gemini CLI ora può chiamare i tool di
Railway.
Tool disponibili
| Tool | What it does |
|---|---|
railway_get_me | Read the Railway account behind an account token: id, name, email, username and its workspaces (id, name) |
railway_list_projects | List the projects the token can see, most recently updated first: id, name, description, workspace and created and updated dates |
railway_get_project | Read one project with its environments and services, and per service and environment: region, replicas, start command, public domains and… |
railway_get_service_instance | Read how one service runs in one environment: builder, build and start commands, root directory, health check, region, replicas, restart… |
railway_list_deployments | List the deployments of a project, environment or service, newest first: id, status (SUCCESS, FAILED, CRASHED, BUILDING, DEPLOYING… |
railway_get_deployment | Read one deployment: status and when it last changed, service and environment, URL, whether it can be redeployed or rolled back, whether it… |
railway_get_deployment_logs | Read the runtime logs of a deployment (what the running app printed): timestamp, severity and message per line |
railway_get_build_logs | Read the build logs of a deployment (installing dependencies, building the image): timestamp, severity and message per line |
railway_redeploy_deployment | Redeploy a deployment: Railway builds it again from the same source (or reuses the image with use_previous_image_tag) and replaces the… |
railway_restart_deployment | Restart a running deployment without building it again: its containers stop and start, so the service is briefly unavailable |
railway_list_variable_names | List the names of the environment variables of a service (or the shared variables of an environment), without their values, which are often… |
railway_get_variable_values | Read the environment variables of a service with their values |
railway_get_estimated_usage | Estimate the usage of the current billing period up to its end for a project or a workspace, per measurement (CPU in vCPU minutes, memory… |
railway_get_usage | Read the measured usage of a project or workspace over a period, per measurement and, with group_by, per service or environment (CPU in… |
railway_graphql_schema_url | Return the URL of the GraphQL schema (SDL); Railway publishes no SDL file, so use an introspection query with railway_graphql_query |
railway_graphql_schema | Fetch the GraphQL schema; Railway publishes no SDL file, so the AI looks types up with an introspection query instead |
railway_graphql_query | Run any GraphQL query against the Railway API, for reads the ready-made tools do not cover |
railway_graphql_mutation | Run any GraphQL mutation; switched off at install because it can change and delete anything the token reaches |
railway_graphql_subscription | Run a GraphQL subscription; switched off at install |
Esempi di prompt
- "Quale dei miei servizi Railway ha l'ultimo deploy fallito o andato in crash? Mostrami le righe di log che spiegano perché."
- "Leggi i log di build dell'ultimo deploy del servizio api in production e dimmi perché la build è fallita."
- "DATABASE_URL è impostata sul servizio worker in staging? Controlla solo i nomi delle variabili."
- "Stima i consumi Railway di questo mese per il progetto shop e quanto costeranno all'incirca."
- "Riavvia il servizio api in production. Dimmi quale deploy riavvierai e aspetta il mio OK."
FAQ
Dove cerca i server MCP Gemini CLI? In ~/.gemini/settings.json per il tuo utente, oppure in .gemini/settings.json dentro un progetto. gemini mcp list mostra ogni server e se si connette.
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