微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
探索12306购票搜索服务器的高效解决方案,实现智能购票体验。 核心内容: 1. 12306-mcp项目功能特点及查询12306购票信息 2. 过滤列车信息与过站查询功能介绍 3. 技术架构解析与12306-MCP服务原理详解
查询12306购票信息:项目的核心功能是实现对12306票务信息的查询,通过与12306官方系统进行数据交互,能够获取实时的车票信息,包括:车次、发车时间、到达时间、座位类型和票价等详细信息。
过滤列车信息:我们用户可以根据自己的出行计划和偏好,如出发地、目的地、日期、车次类型等条件对查询结果进行过滤。
过站查询:过站查询功能,可以帮助我们用户查询经过特定站点的列车信息,这个功能对于需要在中途换乘或者对某个站点有特殊关注的朋友来说非常实用。
中转查询:中转查询功能则针对我们有换乘需求的朋友,它能够根据用户的出发地和目的地,结合各次列车的时刻表,智能推荐中转方案,帮助旅客规划合理的换乘行程。
前后端分离架构:12306-mcp项目采用前后端分离的架构设计,前端主要负责与用户进行交互,提供直观的操作界面和展示查询结果;
后端则负责处理业务逻辑、数据处理以及与12306官方系统的数据对接。让我们开发人员对于项目的模块化开发和维护变得非常简单容易,同时也提高了系统的可扩展性。
getStations() 函数从12306API获取全国车站信息,构建四个核心索引:// 1. 车站id -> 车站信息STATIONS: Record<string, StationData> // "AAA": {// "station_id": "@aaa",// "station_name": "北京北",// "station_code": "AAA",// "station_pinyin": "beijingbei",// "station_short": "aaa",// "station_index": "0",// "code": "1234",// "city": "北京",// "r1": "",// "r2": ""// }// 2. 城市名 -> 车站id 和 站名 (可能一个城市多个站)CITY_STATIONS: Record<string, { station_code: string; station_name: string }> // "北京": [{"station_code": "AAA","station_name": "北京北"},{"station_code": "BBB","station_name": "京东"},...]// 3. 车站名(与城市名相同,只会有一个) -> 车站id 和 站名 CITY_CODES: Record<string, { station_code: string; station_name: string }> // "北京":{"station_code":"CCC","station_name":"北京"}// 4. 车站名 -> 车站id 和 站名NAME_STATIONS: Record<string, { station_code: string; station_name: string }> // "北京北":{"station_code":"AAA","station_name":"北京北"}用户查询 "后天北京到上海的高铁" - 大模型调用流程: ↓1. get-current-date() → "2024-01-15" (获取当前日期)2. 大模型理解后天日期 → "2024-01-17"3. get-station-code-of-citys("北京|上海") → {"北京": {"station_code": "BJP","station_name": "北京"}, "上海": {"station_code": "SHH","station_name": "上海"}} ↓4. get-tickets(date: "2024-01-17", fromStation: "BJP", toStation: "SHH", trainFilterFlags: "G") ↓5. 内部数据处理(参数验证, Cookie获取, API调用, 格式化输出文本) ↓6. 返回格式化的高铁车次信息(车次、时间、价格、余票等)用户查询 "深圳到拉萨,经过西安中转" ↓1. 获取三个城市的车站id2. get-interline-tickets(from: "SZQ", to: "LSO", transfer: "XAY") ↓3. 内部数据处理(参数验证, Cookie获取, API调用, 格式化输出文本) ↓4. 返回中转方案(第一程 + 第二程)
用户查询 "G1次列车经停哪些站" ↓1. get-train-route-stations(trainNo: "G1", from: "BJP", to: "SHH") ↓2. 数据处理:parseRouteStationsData() → parseRouteStationsInfo() ↓3. 返回经停站列表(站名、到达时间、出发时间、停留时间)
get-current-date: 获取上海时区当前日期
get-stations-code-in-city: 查询城市内所有车站(使用 CITY_STATIONS)
CITY_STATIONS[city] 获取该城市所有车站列表station_code 和 station_name 的数组get-station-code-of-citys: 获取城市代表车站id(使用 CITY_CODES)
CITY_CODES[city] 获取与城市同名的主要车站get-station-code-by-names: 车站名转车站id(使用 NAME_STATIONS)
NAME_STATIONS[stationName] 精确匹配车站名get-station-by-telecode: 车站id查车站信息(使用 STATIONS)
STATIONS[telecode] 获取完整车站信息/otn/leftTicket/query 接口get-interline-tickets: 中转换乘查询,支持指定中转站
/lcquery/queryU 接口get-train-route-stations: 列车经停站查询
/otn/czxx/queryByTrainNo 接口npm run buildnode ./build/index.js
{ "mcpServers": { "12306-mcp": { "command": "npx", "args": [ "-y", "12306-mcp" ] } }}53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2026-03-21
Hugging Face:AI 界的 GitHub 与开源协作的终极生态杠杆
2026-03-21
OpenMAIC课程生成很惊艳,但"像一堂课"不等于"是一堂有效的课"
2026-03-20
企业级 Agent 多智能体架构与选型指南 -- 来自1000+行业应用实践积累
2026-03-20
ollama v0.18.2 发布!OpenClaw 安装优化、Claude 加速、MLX 量化全面升级
2026-03-19
开源版Cowork——Eigent集成ERNIE 5.0,让AI Agent自动化高效工作
2026-03-17
打造 Claude Code 并行自主开发环境:Auto Claude + GLM 4.7
2026-03-17
又一款开源的LLM生成3D场景的3D编辑器,这次功能更强大了
2026-03-17
英伟达的NemoClaw,能帮AI代理这匹“野马”套上缰绳吗?
2026-01-27
2026-01-30
2026-01-12
2026-01-29
2026-01-27
2025-12-22
2026-01-28
2026-01-21
2025-12-23
2026-01-06
2026-03-17
2026-03-13
2026-03-02
2026-02-05
2026-01-28
2026-01-26
2026-01-21
2026-01-21