Korail MCP Server

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KORAIL 공공데이터 MCP

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.

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🤖 제일 쉬운 방법 — AI에게 그대로 시키기

Claude Code·Cursor·GitHub Copilot(CLI/VS Code)·Antigravity처럼 터미널 명령을 직접 실행할 수 있는 AI를 쓰고 있다면, 그 채팅창에 아래 문장을 그대로 붙여넣으세요.

https://github.com/lovelyquality/korail-mcp 의 README를 참고해서 이 MCP 서버를 설치하고 내 클라이언트에 연결해줘.

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.

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⚙️ 수동 설치 (Windows · 2단계)

Python을 따로 설치하거나 저장소를 다운로드할 필요가 없습니다. uv가 필요한 것을 알아서 준비합니다.

1단계 — uv 설치 (최초 1회)

PowerShell을 열고 아래를 붙여넣습니다. 관리자 권한이 필요 없습니다.

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

설치 후 PowerShell을 새로 열고 uv --version이 출력되면 성공입니다.

2단계 — KORAIL MCP 설치 (최초 1회)

uv tool install --from git+https://github.com/lovelyquality/korail-mcp.git korail-mcp

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-mcp 실행 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 나면 korail-mcp.exe를 쓰는 모든 프로세스를 작업 관리자에서 종료한 뒤 uv 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.

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🔌 3단계 — 클라이언트 연결

아래 JSON을 클라이언트 설정 파일의 mcpServers 안에 넣고, <사용자명> 부분만 본인 윈도우 계정명으로 바꿉니다.

{
  "mcpServers": {
    "korail-mcp": {
      "command": "C:\\Users\\<사용자명>\\.local\\bin\\korail-mcp.exe"
    }
  }
}

💡 계정명을 모르면 PowerShell에 echo $env:USERNAME 을 입력하세요. 경로의 역슬래시는 JSON 규칙상 두 개(\\) 로 씁니다.

⚠️ 이미 다른 MCP 서버를 쓰고 있다면 korail-mcp 항목만 기존 mcpServers 안에 추가하세요(전체를 덮어쓰면 기존 서버가 사라집니다).

설정 파일 위치

1. 탐색기 주소창에 %APPDATA% 입력 → Enter
2. Claude 폴더가 없으면 직접 만드세요
3. 그 안에 claude_desktop_config.json 파일을 만들고 위 JSON을 넣으세요

AppData가 안 보이면 탐색기 → 보기 → 숨긴 항목을 체크하세요.

터미널에서 쓰는 Claude Code CLI(claude, VS Code나 Claude Desktop 없이도 동작)로 실제 계정 붙여서 검증했습니다.

# 1) korail-mcp를 MCP 서버로 등록 (최초 1회)
claude mcp add korail-mcp -s user -- "C:\Users\<사용자명>\.local\bin\korail-mcp.exe"

# 2) 실제 질문 (해당 도구만 허용)
claude -p "korail-mcp 도구를 사용해서 서울역에 엘리베이터가 있는지 알려줘" --allowedTools "mcp__korail-mcp__*"

✅ 2026-08-24 실측 결과 — 위 명령을 실제로 실행해서 실데이터 답변까지 확인했습니다:

서울역 — 엘리베이터 있음 (18개)
에스컬레이터: 23개 · 일반화장실: 있음 · 수유실: 있음 · 종합안내센터: 있음
(출처: 한국철도공사 공공데이터포털 편의시설정보, 실시간 API 기준)

claude mcp list로 등록 확인, claude mcp remove korail-mcp로 제거할 수 있습니다. 대화형으로 쓸 때는 --allowedTools 없이 실행하면 첫 도구 호출 시 승인 여부를 물어봅니다.

.cursor 또는 .gemini\antigravity 폴더나 그 안의 설정 파일이 없다면 직접 만들면 됩니다.

1. 탐색기 주소창에 %USERPROFILE% 입력 → Enter (본인 계정 폴더로 이동)
2. 없는 폴더(.cursor 또는 .gemini\antigravity)를 새로 만드세요
3. 그 안에 mcp.json(Cursor) 또는 mcp_config.json(Antigravity) 파일을 만들고 위 JSON을 넣으세요

Antigravity는 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).

# 1) 설치 (최초 1회)
npm install -g @github/copilot

# 2) korail-mcp를 MCP 서버로 등록 (최초 1회)
copilot mcp add korail-mcp -- "C:\Users\<사용자명>\.local\bin\korail-mcp.exe"

# 3) 실제 질문 (도구 자동 승인)
copilot -p "서울역에 엘리베이터가 있는지 korail-mcp 도구로 조회해줘" --allow-all-tools

✅ 2026-08-24 실측 결과 — 위 명령을 실제로 실행해서 GitHub Copilot이 get_urban_accessibility 도구를 스스로 호출하고 실데이터로 답변하는 것까지 확인했습니다:

● get_urban_accessibility (MCP: korail-mcp) · station_name: "서울역", facility_type: "elevator"

네, 서울역에는 엘리베이터가 있습니다! 총 17개의 엘리베이터가 설치되어 있습니다.
- 공항철도(AR): 9개 · 경의중앙선(KR): 1개 · 1호선(S1): 4개 · 4호선(S1): 3개

설정 파일은 ~/.copilot/mcp-config.json에 mcpServers.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.

1. 저장소(작업 폴더) 루트에 .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.)

{
  "servers": {
    "korail-mcp": {
      "command": "C:\\Users\\<사용자명>\\.local\\bin\\korail-mcp.exe"
    }
  }
}

1. 파일을 저장하면 상단에 나타나는 Start 버튼을 클릭합니다.
2. Copilot Chat을 열고 Agent 모드를 선택 → 도구 아이콘에서 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.

연결 후 반드시 — 클라이언트를 완전히 종료했다 다시 실행

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.

💬 설치 확인 — 이렇게 물어보세요

서울역에 엘리베이터가 있나요?
2024년 간선철도 수송실적을 알려주세요.
KTX 101 열차의 운행 계획을 알려주세요.

정상 응답이 오면 설치 완료입니다. 더 많은 사용 예시는 문서 하단의 "사용 예시" 섹션을 참고하세요.

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📦 제공 서버 (총 11개 · 98개 도구)

서버별 도구 상세 (클릭하여 펼치기)

수도권 1~9호선·신분당·공항철도, 부산·대구·대전·광주·인천, 경전철·GTX 등 전국 22개 운영기관 1,108개 역. 운영기관·선·역코드가 필요하므로 먼저 search_urban_station으로 역을 특정하세요. 환승역 등 동일 역명은 operator(운영기관)로 구분합니다.

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🧩 그 밖의 방식

ChatGPT와 Grok은 로컬 MCP 서버를 지원하지 않습니다. 공개 HTTPS 엔드포인트만 커넥터로 추가할 수 있어, 위 방법으로는 연결되지 않습니다.

게이트웨이에 원격(Streamable HTTP) 모드가 내장되어 있어 공개 주소로 노출하면 연결이 가능합니다. 다만 서버 운영과 공개 범위 문제가 따르므로 상세는 gateway/README.md를 참고하세요.

설치 과정 없이 uvx 로 바로 실행할 수도 있습니다.

{
  "mcpServers": {
    "korail-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/lovelyquality/korail-mcp.git", "korail-mcp"]
    }
  }
}

계정명을 넣지 않아도 되는 장점이 있으나, 실행할 때마다 GitHub에 최신 커밋이 있는지 확인하기 때문에 클라이언트를 켤 때마다 기동이 느립니다.

기동이 느리면 클라이언트가 서버를 기다리다 놓쳐 도구가 나타나지 않을 수 있습니다.

서버 코드를 수정하려면 저장소를 clone 해서 실행합니다.

git clone https://github.com/lovelyquality/korail-mcp.git
cd korail-mcp
uv run gateway/server.py

의존성은 gateway/server.py 상단에 선언되어 있어 uv가 자동으로 준비합니다. 변경 후에는 python docker-test/smoke_test.py 로 11개 서버·98개 도구·반환 타입 선언을 한 번에 검증하세요.

상세는 gateway/README.md 참고.

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💬 사용 예시

서울역에 엘리베이터가 있나요?                     (convenience)
2026년 4월 KTX 발권유형 비율을 알려주세요.        (stats)
KTX 101 열차의 운행 계획을 알려주세요.            (train-ops)
서울역 코드가 뭔가요?                             (codebook)
2024년 간선철도 수송실적을 알려주세요.            (stats)
컨테이너 화물 운송 이력을 조회해주세요.           (freight)
경부선 KTX 정차역과 역간 거리를 알려주세요.       (network)
KTX 차량 형별 제원을 보여주세요.                  (rolling-stock)
철도 고객센터 상담유형 코드를 알려주세요.         (voc-cs)
역사 임대매장 현황을 알려주세요.                  (internal-svc)
'EMU용품' 자재그룹코드를 검색해주세요.            (procurement)
강남역(서울교통공사) 엘리베이터 위치를 알려주세요.  (urban-rail)
서울역 도시철도 역사들의 운영기관을 찾아주세요.    (urban-rail)

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📚 데이터 출처

• 한국철도공사 공공데이터포털 (data.go.kr)
• 국가철도공단(KRIC) 철도산업정보센터 오픈API (openapi.kric.go.kr) — 도시철도 역사정보
• REST API(B551457) · odcloud 파일변환 API · 로컬 CSV

⚠️ 주의사항

• 데이터 호출은 전용 Cloudflare Workers 프록시를 경유하므로 직원 개인 API 키가 필요 없습니다.
• 각 데이터셋의 기준일·갱신주기는 도구 응답의 _meta 항목에 표시됩니다.

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각 서버의 상세 동작은 해당 폴더의 server.py docstring을 참조하세요.