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Echtzeit-Mobilitätsdaten für KI-Anwendungen verfügbar machen
Open Source MCP Server für Daten der Deutschen Bahn
Large Language Models (LLMs) haben standardmäßig keinen direkten Zugriff auf Live-Daten.
Gerade in der Mobilitätsbranche, bspw. bei der Deutschen Bahn als größtem Infrastruktur- und Mobilitätsanbieter Deutschlands, besteht jedoch ein hoher Bedarf an aktuellen Informationen, z. B. zu Fahrplänen, Pünktlichkeit oder auch Barrierefreiheit.
Bisher mussten diese Daten entweder über individuelle API-Anbindungen oder durch manuelle Recherche auf verschiedenen Webseiten beschafft werden – ein zeitaufwändiger und technisch anspruchsvoller Prozess, der für Endnutzer kaum umsetzbar war.
Ziel war es, LLMs einen einheitlichen, standardisierten Zugang zu Live-Daten der Deutschen Bahn zu ermöglichen – ohne aufwändige, individuelle Integrationen und ohne Programmierkenntnisse seitens der Anwender:innen.
Die Lösung sollte robust gegenüber Änderungen in den zugrundeliegenden APIs sein und eine einfache Nutzung sowohl für Entwickler:innen als auch für Endnutzer:innen ermöglichen.
Lösung
Mit dem Model Context Protocol (MCP) steht eine standardisierte Schnittstelle zur Verfügung, über die KI-Systeme automatisiert externe Informationen einbeziehen können.
Wir entwickelten den ersten vollumfänglichen MCP-Server für Deutsche-Bahn-Dienste, stellten ihn als Open-Source-Projekt bereit und betreiben zusätzlich einen öffentlich zugänglichen Server.
So können Anwender:innen aktuelle Bahn-Daten direkt in ihre KI-Workflows integrieren – ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.
  • Standardisierte Anbindung an Deutsche-Bahn-Daten via MCP
  • Echtzeit-Zugriff auf Fahrplan-, Infrastruktur- und Betriebsinformationen
  • Open-Source-Veröffentlichung für maximale Transparenz und Community-Nutzung
  • Niedrigschwellige Nutzung für Endanwender:innen und Entwickler:innen gleichermaßen
Ergebnis
  • Sofortige Integration von Live-Daten in KI-Use Cases, ohne individuelle API-Implementierung
  • Verbesserte Informationslage z. B. zu Barrierefreiheit, Pünktlichkeit oder Auslastung in Echtzeit
  • Kostenfrei und offen nutzbar – fördert Innovation und breitere Nutzung von Mobilitätsdaten
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