한국철도공사(KORAIL) 공공데이터 MCP 서버 — 98개 도구, API 키 신청 불필요. 역·열차·화물·통계 데이터 자연어 조회.
Copy the AI prompt to install this server into Claude Code, Cursor, or another agent — or use 1-click editor setup below.
We haven't yet run this listing's install command through our automated sandbox check. This isn't a red flag — we're steadily working through the catalog.
💡 Paste the JSON block into your client's configuration file under mcpServers, then restart the application.
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한국철도공사(KORAIL) 공공데이터를 AI에 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버 모음입니다. 설치 후 Claude Desktop·Claude Code·Cursor·Antigravity·GitHub Copilot(CLI/VS Code) 등에서 자연어로 KORAIL 데이터를 조회할 수 있습니다.
✅ API 키 신청 불필요 — 전용 프록시 서버가 공공데이터 API 호출을 대신 처리합니다.
💻 로컬 설치형 (stdio) — 별도 서버 없이 개인 PC에서 직접 실행됩니다. Claude Desktop·Claude Code·Cursor·Antigravity·GitHub Copilot(CLI/VS Code) 등 로컬 MCP 클라이언트에 연결합니다. ChatGPT·Grok 같은 웹 서비스는 원격 연결이 필요합니다(하단 "그 밖의 방식" 참고).
📦 필요 디스크 공간 — 약 100MB (
uv가 관리하는 Python과 패키지 포함)
👉 처음이신가요? 바로 아래 "제일 쉬운 방법"부터 시도해보세요. 98개 도구 전체 목록은 설치를 마친 뒤 필요할 때 참고하세요.
Claude Code·Cursor·GitHub Copilot(CLI/VS Code)·Antigravity처럼 터미널 명령을 직접 실행할 수 있는 AI를 쓰고 있다면, 그 채팅창에 아래 문장을 그대로 붙여넣으세요.
AI가 README를 직접 읽고 uv 설치 → korail-mcp 설치 → 클라이언트 설정 파일 등록까지 알아서 처리합니다. 완료되면 "서울역에 엘리베이터가 있나요?" 같은 질문으로 확인해보세요.
⚠️ ChatGPT·Grok처럼 로컬 명령을 실행하지 못하는 AI에서는 이 방법이 통하지 않습니다(왜인지는 하단 "그 밖의 방식" 참고). 그리고 AI가 중간에 막히거나, 애초에 이런 방식의 AI 도구가 없다면 → 바로 아래 "수동 설치"를 그대로 따라 하시면 됩니다.
Python을 따로 설치하거나 저장소를 다운로드할 필요가 없습니다. uv가 필요한 것을 알아서 준비합니다.
PowerShell을 열고 아래를 붙여넣습니다. 관리자 권한이 필요 없습니다.
설치 후 PowerShell을 새로 열고 uv --version이 출력되면 성공입니다.
마지막에 Installed 1 executable: korail-mcp 가 나오면 성공입니다.
⏳ 첫 설치는 1~3분 걸립니다(Python과 패키지를 받는 시간). 설치 후 실행은 약 5초입니다.
🔄 최신 버전으로 갱신 —
uv tool upgrade korail-mcp실행 후 클라이언트를 재시작하세요.⚠️ 갱신 전에는 korail-mcp를 쓰는 클라이언트(Claude Desktop·Cursor·Antigravity·VS Code 등)를 먼저 완전히 종료하세요. 실행 중인 상태로 갱신하면 실행파일이 잠겨 있어 내부 패키지만 새 버전으로 바뀌고 실행파일은 그대로 남아
ModuleNotFoundError: No module named 'gateway'로 깨질 수 있습니다 (2026-08-24 실측으로 재현·확인). 이미 이 에러가 나면korail-mcp.exe를 쓰는 모든 프로세스를 작업 관리자에서 종료한 뒤uv tool install --from git+https://github.com/lovelyquality/korail-mcp.git korail-mcp --force로 재설치하세요. 여러 클라이언트가 같은 설치를 동시에 쓰는 것 자체는 문제 없습니다 — 충돌은 갱신하는 그 순간에만 일어납니다.
아래 JSON을 클라이언트 설정 파일의 mcpServers 안에 넣고, <사용자명> 부분만 본인 윈도우 계정명으로 바꿉니다.
💡 계정명을 모르면 PowerShell에
echo $env:USERNAME을 입력하세요. 경로의 역슬래시는 JSON 규칙상 두 개(\\) 로 씁니다.⚠️ 이미 다른 MCP 서버를 쓰고 있다면
korail-mcp항목만 기존mcpServers안에 추가하세요(전체를 덮어쓰면 기존 서버가 사라집니다).
| 클라이언트 | 설정 파일 |
|---|---|
| Claude Desktop | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Claude Code | claude mcp add 명령으로 등록 (아래 별도 안내) |
| Cursor | C:\Users\<사용자명>\.cursor\mcp.json |
| Antigravity | C:\Users\<사용자명>\.gemini\antigravity\mcp_config.json |
| GitHub Copilot CLI | copilot mcp add 명령으로 등록 (아래 별도 안내) |
| VS Code (GitHub Copilot Chat) | 아래 별도 안내 참고 (JSON 형식이 다름) |
%APPDATA% 입력 → EnterClaude 폴더가 없으면 직접 만드세요claude_desktop_config.json 파일을 만들고 위 JSON을 넣으세요AppData가 안 보이면 탐색기 → 보기 → 숨긴 항목을 체크하세요.
터미널에서 쓰는 Claude Code CLI(claude, VS Code나 Claude Desktop 없이도 동작)로 실제 계정 붙여서 검증했습니다.
✅ 2026-08-24 실측 결과 — 위 명령을 실제로 실행해서 실데이터 답변까지 확인했습니다:
claude mcp list로 등록 확인,claude mcp remove korail-mcp로 제거할 수 있습니다. 대화형으로 쓸 때는--allowedTools없이 실행하면 첫 도구 호출 시 승인 여부를 물어봅니다.
.cursor 또는 .gemini\antigravity 폴더나 그 안의 설정 파일이 없다면 직접 만들면 됩니다.
%USERPROFILE% 입력 → Enter (본인 계정 폴더로 이동).cursor 또는 .gemini\antigravity)를 새로 만드세요mcp.json(Cursor) 또는 mcp_config.json(Antigravity) 파일을 만들고 위 JSON을 넣으세요Antigravity는 채팅에 위 JSON을 붙여넣고 "이 MCP 서버를 등록해줘"라고 요청하는 방법이 더 쉽습니다. 무료로 설치 가능하며, KORAIL MCP 연결에 별도 구독이 필요 없습니다.
터미널에서 쓰는 공식 GitHub Copilot CLI(@github/copilot, VS Code 없이도 동작)로 실제 계정 붙여서 검증했습니다. 무료 플랜에서도 MCP 서버 연결이 됩니다 (다만 월 채팅 50회, 모델은 Claude Haiku 4.5 / GPT-5 mini로 제한).
⚠️ 사전 준비 — Node.js 22 이상이 필요합니다.
node --version으로 확인하고, 없으면 nodejs.org에서 LTS 버전을 설치하세요(uv와 달리 자동으로 준비되지 않습니다).
✅ 2026-08-24 실측 결과 — 위 명령을 실제로 실행해서 GitHub Copilot이
get_urban_accessibility도구를 스스로 호출하고 실데이터로 답변하는 것까지 확인했습니다:설정 파일은
~/.copilot/mcp-config.json에mcpServers.korail-mcp로 저장되며,copilot mcp list로 등록 확인,copilot mcp remove korail-mcp로 제거할 수 있습니다.
VS Code 확장 형태의 Copilot Chat은 위 CLI와 별개 제품이라 설정 파일이 다릅니다. 최상위 키가 mcpServers가 아니라 servers 라서 위 JSON을 그대로 쓸 수 없습니다.
.vscode\mcp.json 파일을 만들고 아래 내용을 넣습니다.
(모든 작업 폴더에서 쓰려면 명령 팔레트(Ctrl+Shift+P) → MCP: Open User Configuration 으로 열리는 %APPDATA%\Code\User\mcp.json 에 넣으세요.)korail-mcp 98개 도구가 보이면 연결 완료입니다.⚠️ 위 CLI 테스트로 서버 쪽(stdio 프로토콜·98개 도구·실데이터 응답)은 이미 검증됐지만, VS Code 화면에서 Start를 눌러 실제로 붙는지는 GUI 조작 도구가 없어 확인하지 못했습니다. 안 되면 알려주세요.
ℹ️ Claude Code·GitHub Copilot CLI는 이 단계가 필요 없습니다 — 명령을 실행할 때마다 설정을 새로 읽습니다. 아래는 Claude Desktop·Cursor·Antigravity·VS Code처럼 창을 띄워두는 클라이언트에만 해당합니다.
창의 X를 눌러 닫아도 트레이(작업표시줄 오른쪽 ^ 안)에 계속 실행 중이라 설정이 적용되지 않습니다.
→ 트레이 아이콘 우클릭 → Quit / 종료 후 다시 실행하세요.
정상 연결되면 설정의 MCP 서버 목록에 korail-mcp가 running 으로 표시되고, 98개 도구를 쓸 수 있습니다.
정상 응답이 오면 설치 완료입니다. 더 많은 사용 예시는 문서 하단의 "사용 예시" 섹션을 참고하세요.
| 서버 | 도구 수 | 제공 데이터 |
|---|---|---|
| m-convenience | 6 | 역사 편의시설·접근성·엘리베이터·위치 정보 |
| m-stats | 15 | 수송실적·발권 통계·이용유형·KTX 장기 통계 |
| m-train-ops | 4 | 열차 운행계획·운행이력 |
| m-codebook | 4 | 역코드·노선코드 조회 |
| m-freight | 11 | 화물·컨테이너·물류시설·품목·위험물 |
| m-network | 8 | 노선·역간거리·운임·역 선로제원 |
| m-rolling-stock | 6 | 차량 보유현황·형별제원·차종별 운행실적 |
| m-voc-cs | 10 | 고객서비스·정보공개 |
| m-internal-svc | 14 | 임대매장·사회공헌·인사 정보 |
| m-procurement | 4 | 자재그룹·G2B 품명·자재속성·대상장비 |
| m-urban-rail | 16 | 전국 도시철도 역사·노선·차량 시설·접근성·안전·환경·시각표 |
| 도구 | 설명 |
|---|---|
| get_station_facilities | 역 이름으로 편의시설 정보 조회 |
| get_accessible_facilities | 역 이름으로 교통약자 편의시설 조회 |
| list_stations_with_elevator | 엘리베이터가 설치된 역 목록 조회 |
| get_station_facilities_detail | 역사 내외부 시설현황 조회 |
| get_station_transfer_info | 역별 타 교통수단 환승현황 조회 |
| get_station_location | 역 위치(좌표) 정보 조회 |
| 도구 | 설명 |
|---|---|
| get_mainline_station_per | 간선열차 역별 승하차 통계 |
| get_mainline_route_per | 간선열차 노선별 이용인원 통계 |
| get_wide_rail_station_per | 광역철도 역별 승하차 통계 |
| get_wide_rail_route_per | 광역철도 노선별 이용인원 통계 |
| get_mainline_distance_per | 간선열차 거리별 이용인원 통계 |
| get_mainline_model_per | 간선열차 차량별 이용인원 통계 |
| get_mainline_day_of_week_per | 간선열차 요일별 이용인원 통계 |
| get_mainline_grade_per | 간선열차 객실별 이용인원 통계 |
| get_mainline_ticketing_stat | 간선열차 발권유형 통계 |
| get_mainline_person_distance | 간선열차 노선별 인거리 통계 |
| get_ktx_long_term_stats | KTX 장기 통계 |
| get_mainline_carriage | 간선 여객열차 수송실적 조회 |
| get_wide_area_carriage | 광역 여객열차 수송실적 조회 |
| get_freight_carriage | 화물열차 수송실적 조회 |
| get_transport_stat_codes | 수송실적 통계 코드정보 조회 |
| 도구 | 설명 |
|---|---|
| get_train_codes | 열차운행 코드정보 조회 |
| get_train_run_plan | 여객열차 운행계획 조회 |
| get_train_run_info | 여객열차 실제 운행정보 조회 |
| get_train_run_history | 차세대예약발매 열차 운행내역 조회 |
| 도구 | 설명 |
|---|---|
| search_station | 역명으로 역코드·영문명·지역본부 통합 조회 |
| decode_station_code | 역코드로 역명 조회 |
| search_route | 노선명으로 노선코드 조회 |
| list_stations_by_region | 지역본부명으로 관할 역 목록 조회 |
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[](https://allmcps.com/mcp/korail-mcp)<a href="https://allmcps.com/mcp/korail-mcp"><img src="https://allmcps.com/api/badge/korail-mcp?style=directory" alt="Korail MCP on AllMCPs" /></a>