MCP 経由で Railway を Gemini に接続する方法

💡 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 → Railway をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も git clone もローカルサーバーも不要。

Railway + Gemini

AI が Railway のアプリを見守ります。プロジェクト、環境、サービスを一覧し、デプロイを確認してビルドログとランタイムログを読み、設定されている環境変数（名前のみ）を確認し、使用量を見積もり、あなたの確認後にサービスを再デプロイまたは再起動できます。

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:

RAILWAY_API_TOKEN

ステップ 1 — 認証情報を取得

1. Railway で Account Settings → Tokens（https://railway.com/account/tokens）を開き、トークンを作成します。すべてのワークスペースに届くアカウントトークンにするには No workspace を選び、そのワークスペースだけに限定されたワークスペーストークンにするにはワークスペースを選びます。チームで使うならワークスペーストークンのほうが適しています。
2. Railway に表示されたとおりに、Bearer という語を付けずに RAILWAY_API_TOKEN に貼り付け、コネクタをインストールします。
3. railway_list_projects で設定を確認します。

プロジェクトトークンは使えません: プロジェクトトークン（プロジェクト設定の Tokens）は 1 つのプロジェクトの 1 つの環境にしか届かず、別のヘッダーで送られ、プロジェクトを一覧できません。アカウントトークンかワークスペーストークンを使ってください。railway_get_me はアカウントトークンでのみ動作し、ワークスペーストークンでは Railway が Not Authorized を返します。

できること: プロジェクトとその環境、サービス。各サービスの実行方法（ビルダー、起動コマンド、ヘルスチェック、リージョン、レプリカ、ドメイン）。ビルドログとランタイムログ付きのデプロイ。環境変数の名前。使用量。FAILED のデプロイはたいていビルド中に失敗しているので、AI は railway_get_build_logs を読みます。CRASHED のデプロイは実行中に失敗しているので、railway_get_deployment_logs を読みます。

再デプロイと再起動は先に確認します: railway_redeploy_deployment はサービスを再ビルドして実行中のデプロイを置き換え、これは課金対象の使用量になります。railway_restart_deployment は新しいビルドなしでコンテナを停止して起動します。どちらもサービスが一時的に中断することがあるため、AI はサービスと環境を伝え、あなたの承認を待ちます。サービスを削除したり停止したりする機能はありません。

変数の値は Railway に残ります: railway_list_variable_names は、どの変数が設定されているかだけを表示します。railway_get_variable_values は値（パスワード、キー、接続文字列）を返すため、インストール時に無効になっています。AI に値を見せてよい場合だけ有効にしてください。ランタイムログにはアプリが出力した内容がそのまま含まれるため、これも機密情報として扱ってください。

ドルではなく使用量: railway_get_estimated_usage と railway_get_usage は、CPU を vCPU 分、メモリとボリュームを GB 分、送信データ量（egress）を GB で返します。AI は Railway の定価（たとえば CPU は 1 vCPU あたり月 20 ドル）で換算します。プランのクレジットや割引は含まれません。

その他の読み取り: railway_graphql_query は Railway API の任意のクエリを実行します。Railway はスキーマファイルを公開していないため、railway_graphql_schema と railway_graphql_schema_url では読み込めません。代わりに AI はイントロスペクションクエリで型を調べます。railway_graphql_mutation はトークンが届く範囲のものを何でも変更、削除できるため、railway_graphql_subscription と同じくインストール時に無効になっています。管理者が意図して有効にできます。

よくあるエラー: Railway はほとんどの問題に HTTP 200 とメッセージで応答し、コネクタはそれをエラーとして報告します。Not Authorized: トークンが間違っている、取り消された、またはそのプロジェクトへのアクセス権がありません（あるいはワークスペーストークンで railway_get_me を呼び出しました）。Project not found または Deployment not found: ID が間違っているか、アクセス権がありません。HTTP 429: プランの 1 時間あたりのリクエスト上限に達しました（Free は 100、Hobby は 1,000、Pro は 10,000）。少し待ってください。

このコネクタは、プロジェクト、サービス、環境、変数、ドメイン、ボリュームの作成、変更、削除を行わず、デプロイのロールバックやメトリクスのグラフ描画もしません。

ステップ 2 — アダプターをインストール

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

ステップ 3 — Gemini にコネクタを追加

サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドで YOUR_SERVER_ID と表示されている箇所に使ってください。

Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json（Windows では %USERPROFILE%\.gemini\settings.json）から MCP サーバーを読み込みます。次を追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. AnythingMCP の MCP Servers → 対象のサーバー → API keys で MCP API キーを作成し、YOUR_MCP_API_KEY と置き換えます。
2. ファイルを保存し、gemini を再起動します。
3. Gemini CLI で /mcp を実行します（またはシェルで gemini mcp list）。anythingmcp が接続済みとして表示されるはずです。
4. プロンプトを入力しましょう。Gemini CLI が Railway のツールを呼び出せるようになりました。

利用可能なツール

プロンプトの例

• 「Railway のサービスのうち、最新のデプロイが失敗またはクラッシュしているのはどれですか？原因がわかるログ行を見せてください。」
• 「production の api サービスの最後のデプロイのビルドログを読んで、ビルドが失敗した理由を教えてください。」
• 「staging の worker サービスに DATABASE_URL は設定されていますか？変数名だけを確認してください。」
• 「shop プロジェクトの今月の Railway の使用量を見積もり、おおよその費用を教えてください。」
• 「production の api サービスを再起動してください。どのデプロイを再起動するかを伝えて、私の OK を待ってください。」

FAQ

Gemini CLI はどこから MCP サーバーを読み込みますか? ユーザー単位では ~/.gemini/settings.json、プロジェクト単位ではプロジェクト内の .gemini/settings.json です。gemini mcp list で各サーバーと接続状態を確認できます。

次のステップ

• コネクタのランディング
• Claude に接続
• ChatGPT に接続