Deutsche Bahn Fahrplan を Gemini に接続する方法 — MCP 経由

💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Deutsche Bahn Fahrplan をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行 — 完了です。Docker も git clone もローカルサーバーも不要。

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.

前提条件

完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:

(none — public API)

ステップ 1 — 認証情報を取得

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)

ステップ 2 — アダプターをインストール

git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d

ステップ 3 — Gemini にコネクタを追加

Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json (Windows は %APPDATA%\gemini\settings.json) から MCP サーバを読み込みます。追加:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. AnythingMCP の Profile → MCP API Keys → New Key で MCP API key を取得。
2. ファイルを保存し gemini を再起動。
3. Gemini CLI で /mcp を実行 — Deutsche Bahn Fahrplan が利用可能として表示されます。
4. Vertex AI Studio: 同じ Bearer ヘッダーで https://cloud.anythingmcp.com/mcp をリクエストの tools 配列に渡してください。

利用可能なツール

FAQ

Gemini 1.5 Pro / 2.x は MCP をサポートしますか? はい — Gemini CLI ≥ 0.4 と Vertex AI tools API は Bearer ヘッダー付きの httpUrl MCP コネクタを受け入れます。

次のステップ

• コネクタ ランディング
• 接続: Claude
• 接続: ChatGPT
• 接続: Cursor