Railway MCP Server

Railway MCP Server adalah server Model Context Protocol (MCP) yang memungkinkan interaksi bahasa alami dengan proyek dan infrastruktur Railway Anda. Minta IDE atau asisten AI Anda untuk membuat proyek, men-deploy template, mengelola environment, menarik variabel, men-deploy ulang layanan, dan banyak lagi.

Railway menawarkan dua cara untuk terhubung:

• MCP Lokal — berjalan melalui Railway CLI di mesin Anda. Direkomendasikan untuk sebagian besar alur kerja agen pengkodean karena berbagi autentikasi dan konteks proyek CLI.
• MCP Jarak Jauh — endpoint yang dihosting di mcp.railway.com. Tidak perlu instalasi lokal atau CLI; klien mengautentikasi melalui OAuth di browser.

Mulai cepat

Instal Railway CLI dan konfigurasikan dukungan agen — skills, MCP, dan autentikasi — dalam satu perintah. Alihkan opsi untuk menyesuaikan perintah dengan apa yang ingin Anda siapkan:

Jika CLI sudah terinstal, lewati bootstrap dan jalankan:

railway setup agent          # local MCP
railway setup agent --remote # remote MCP

Baca terus untuk konfigurasi manual per-editor, daftar alat yang tersedia, dan pertimbangan keamanan.

Konfigurasi per-editor

Jika Anda lebih suka menghubungkan editor secara manual — atau ingin melihat persis apa yang ditulis railway mcp install — gunakan tombol alih untuk beralih antara konfigurasi stdio lokal dan konfigurasi HTTP jarak jauh:

railway mcp install menggabungkan entri server Railway ke dalam konfigurasi yang ada tanpa menghapus server MCP lainnya. Jalankan ulang kapan saja untuk memperbarui.

Memahami MCP

Model Context Protocol (MCP) mendefinisikan standar tentang bagaimana aplikasi AI (host) dapat berinteraksi dengan alat dan sumber data eksternal melalui arsitektur klien-server.

• Host: Aplikasi seperti Cursor, VS Code, Claude Code, atau Windsurf yang terhubung ke server MCP.
• Klien: Lapisan di dalam host yang memelihara koneksi satu-ke-satu dengan masing-masing server MCP.
• Server: Program mandiri (seperti Railway MCP Server) yang mengekspos alat dan alur kerja untuk mengelola sistem eksternal.

Railway MCP Server lokal menerjemahkan permintaan bahasa alami ke dalam alur kerja CLI yang didukung oleh Railway CLI. Server MCP jarak jauh berjalan di infrastruktur Railway dan mengautentikasi melalui OAuth.

Prasyarat

• MCP Lokal — instal dan autentikasi Railway CLI.
• MCP Jarak Jauh — akun Railway. Tidak perlu instalasi lokal.

Contoh penggunaan

• Membuat dan men-deploy aplikasi baru

  Create a Next.js app in this directory and deploy it to Railway.
  Also assign it a domain.
  

• Deploy dari template

  Deploy a Postgres database
  

• Menarik variabel environment

  Pull environment variables for my project and save them to a .env file
  

• Debug deployment yang gagal (alat railway-agent khusus jarak jauh)

  Use the railway agent to figure out why my backend service is
  crashing on deploy
  

• Men-deploy ulang layanan

  Redeploy my api service in the production environment
  

Alat MCP yang tersedia

Railway MCP Server menyediakan seperangkat alat yang dikurasi. Asisten AI Anda memanggil ini secara otomatis berdasarkan konteks permintaan Anda.

MCP Lokal

Server lokal berjalan melalui Railway CLI dan mengekspos seperangkat alat CRUD yang lebih luas:

• Status
  • check-railway-status — verifikasi instalasi dan autentikasi CLI
• Proyek & layanan
  • list-projects, create-project-and-link
  • list-services, link-service
  • deploy — deploy layanan
  • deploy-template — deploy dari Railway Template Library
• Environment
  • create-environment, link-environment
• Konfigurasi
  • list-variables, set-variables
  • generate-domain
• Observabilitas
  • get-logs

MCP Jarak Jauh

Server jarak jauh mengekspos seperangkat alat yang terfokus ditambah titik masuk agen yang kuat. Untuk hal yang kompleks, delegasikan ke railway-agent.

• Akun
  • whoami
• Proyek
  • list-projects, create-project, list-services
• Deployment
  • redeploy
  • accept-deploy — commit perubahan yang di-staging dan deploy (destruktif; klien meminta konfirmasi)
• Agen
  • railway-agent — serahkan permintaan bahasa alami ke agen AI Railway untuk operasi multi-langkah seperti analisis log, debugging, dan konfigurasi layanan

Pertimbangan keamanan

Railway MCP Server menjalankan perintah CLI atau memanggil API Railway atas nama Anda. Operasi destruktif sengaja dikecualikan dari daftar alat server lokal, tetapi Anda tetap harus:

• Meninjau tindakan yang diminta oleh LLM sebelum menyetujuinya, terutama yang destruktif (redeploy, accept-deploy, railway-agent).
• Membatasi akses untuk memastikan hanya pengguna tepercaya yang dapat memanggil server MCP.
• Menghindari risiko produksi dengan membatasi penggunaan pada environment non-kritis jika memungkinkan.

Untuk server jarak jauh secara khusus:

• Cakupan OAuth. Saat Anda menyetujui, Anda memilih ruang kerja dan proyek mana yang dapat diakses klien. Token berumur pendek dan dapat dicabut dari pengaturan akun Railway Anda.
• Tindakan destruktif ditandai pada level protokol. Klien yang menghormati petunjuk ini akan meminta konfirmasi.
• Token proyek tidak diterima. Server MCP jarak jauh memerlukan identitas pengguna untuk penagihan dan jejak audit.

Permintaan fitur

Railway MCP Server sedang dalam proses pengembangan. Kami secara aktif menambahkan lebih banyak alat dan fitur. Jika Anda memiliki permintaan fitur, tinggalkan umpan balik Anda di postingan Central Station ini.