Railway MCP

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O servidor Railway MCP permite interação em linguagem natural com seus projetos e infraestrutura no Railway. Peça ao seu IDE ou assistente de IA para criar projetos, implantar templates, gerenciar ambientes, puxar variáveis, reimplantar serviços e muito mais.

O que você pode fazer com Railway MCP?

  • Criar e implantar projetos — Peça para criar um novo projeto ou implantar um template como Postgres, com create-project e deploy_template.
  • Gerenciar variáveis de ambiente — Puxe variáveis para um arquivo .env ou defina-as por ambiente usando list_variables e set_variables.
  • Reimplantar ou depurar serviços — Acione uma reimplantação com redeploy, ou use railway-agent para diagnosticar por que um serviço está falhando.
  • Controlar feature flags — Liste, visualize ou alterne flags como checkout-v2 via list-feature-flags e set-feature-flag.
  • Gerenciar domínios e rede — Gere um domínio com generate_domain, ou gerencie proxies TCP e redes privadas.
  • Escalar e configurar serviços — Atualize a configuração do serviço ou escale instâncias usando update_service e scale_service.

Servidor MCP hospedado

npx add-mcp 'https://mcp.railway.com'

Instala no Claude Code, Codex, Cursor e outros

Documentação

O servidor Railway MCP implementa o Model Context Protocol (MCP). Ele permite que assistentes de IA criem projetos, implantem templates, gerenciem ambientes, obtenham variáveis e reimplantem serviços.

O servidor roda em mcp.railway.com. Conecte-se a ele de uma das duas formas:

  • Através da CLI (padrão). O comando railway mcp conecta seu editor ao mcp.railway.com através da Railway CLI, reutilizando suas credenciais do railway login para que nenhuma segunda autenticação seja necessária.
  • Com OAuth. Editores que suportam OAuth conectam-se diretamente ao https://mcp.railway.com sem a CLI.

Nota: Conectar-se através da CLI requer a versão 5.44.0 ou posterior da CLI.

Início rápido

Instale a Railway CLI e configure as habilidades do agente, MCP e autenticação em um único comando. Selecione as opções para gerar o comando de configuração:

Se a CLI já estiver instalada, pule o bootstrap e execute:

railway setup agent          # connect through the CLI (default)
railway setup agent --oauth  # connect with OAuth

Continue lendo para configuração manual por editor, a lista de ferramentas disponíveis e considerações de segurança.

Configuração por editor

Se preferir configurar um editor manualmente, ou quiser inspecionar o que o railway mcp install escreve, use o seletor para alternar entre a conexão via CLI, OAuth e executar o servidor localmente:

O railway mcp install mescla a entrada do servidor Railway nas configurações existentes sem remover outros servidores MCP. Execute-o novamente a qualquer momento para atualizar.

Entendendo o MCP

O Model Context Protocol (MCP) define um padrão para como aplicações de IA (hosts) podem interagir com ferramentas externas e fontes de dados através de uma arquitetura cliente-servidor.

  • Hosts: Aplicações como Cursor, VS Code, Claude Code ou Windsurf que se conectam a servidores MCP.
  • Clientes: A camada dentro dos hosts que mantém conexões individuais com servidores MCP.
  • Servidores: Programas independentes (como o Railway MCP Server) que expõem ferramentas e fluxos de trabalho para gerenciar sistemas externos.

O servidor Railway MCP roda na infraestrutura da Railway. O comando railway mcp conecta-se a ele via stdio e anexa credenciais da sua sessão do railway login a cada requisição. Editores que suportam OAuth conectam-se diretamente.

Pré-requisitos

Conectar-se ao servidor Railway MCP requer uma conta Railway. A conexão padrão via CLI também requer uma Railway CLI instalada e uma sessão do railway login para reutilizar essas credenciais. OAuth não requer a CLI.

Exemplos de uso

Use prompts que descrevam o resultado Railway que você deseja que o agente produza.

  • Criar e implantar um novo aplicativo

    Create a Next.js app in this directory and deploy it to Railway.
    Also assign it a domain.
    
  • Implantar a partir de um template

    Deploy a Postgres database
    
  • Obter variáveis de ambiente

    Pull environment variables for my project and save them to a .env file
    
  • Depurar uma implantação com falha (usa a ferramenta railway-agent)

    Use the railway agent to figure out why my backend service is
    crashing on deploy
    
  • Reimplantar um serviço

    Redeploy my api service in the production environment
    
  • Gerenciar feature flags

    List feature flags for project <projectId>
    
    Set the checkout-v2 feature flag to true on project <projectId>
    

Ferramentas MCP disponíveis

O Railway MCP Server expõe as seguintes ferramentas. Seu assistente de IA seleciona ferramentas com base na sua solicitação. Use railway-agent para operações de múltiplas etapas.

  • Conta
    • whoami
  • Projetos
    • list-projects, create-project, list-services
  • Feature flags
    • list-feature-flags, get-feature-flag
    • set-feature-flag, delete-feature-flag (admin; exclusão destrutiva é marcada no nível do protocolo)
  • Implantações
    • redeploy
    • accept-deploy: confirma alterações em estágio e implanta (destrutivo; clientes solicitam confirmação)
  • Agente
    • railway-agent: entrega uma solicitação em linguagem natural ao agente de IA da Railway para operações de múltiplas etapas, como análise de logs, depuração e configuração de serviços

Executar o servidor localmente

A CLI também inclui um servidor MCP em processo para máquinas que não conseguem acessar o mcp.railway.com, por exemplo, em redes com restrição de egresso. Inicie-o com railway mcp local, ou escreva a configuração para editores suportados com railway mcp install --local. Ele fala diretamente com a API da Railway usando suas credenciais da CLI, marca ferramentas destrutivas com dicas no nível do protocolo e retorna uma prévia antes de exigir confirm: true.

O servidor local expõe um conjunto de ferramentas diferente do mcp.railway.com:

  • Conta: whoami
  • Projetos e serviços: list_workspaces, list_projects, create_project, list_services, create_service, remove_service, connect_service_source, disconnect_service_source, link_service, get_service_config, update_service e scale_service
  • Ambientes e implantações: create_environment, link_environment, environment_status, list_deployments e deploy
  • Variáveis: list_variables, set_variables e add_reference_variable
  • Domínios: generate_domain, list_domains, domain_status, update_domain, delete_domain e retry_domain_certificate
  • Rede: list_tcp_proxies, get_tcp_proxy, create_tcp_proxy, remove_tcp_proxy, private_network_status e private_network_update
  • Templates: search_templates e deploy_template
  • Armazenamento: create_bucket, remove_bucket, create_volume, update_volume e remove_volume
  • Observabilidade: get_logs, service_metrics, http_requests, http_error_rate e http_response_time
  • Documentação: docs_search e docs_fetch

Considerações de segurança

O Railway MCP Server invoca APIs da Railway em seu nome. Tenha estes pontos em mente:

  • Autenticação via CLI. O comando railway mcp lê e atualiza suas credenciais do railway login. A configuração do editor não contém uma credencial Railway de longa duração.
  • Escopo do OAuth. Com OAuth, você escolhe quais workspaces e projetos o cliente pode acessar. Os tokens são de curta duração e podem ser revogados nas configurações da sua conta Railway.
  • Ações destrutivas são marcadas no nível do protocolo. Clientes que respeitam essas dicas solicitarão confirmação.
  • Tokens de projeto não são aceitos. O servidor requer uma identidade de usuário para fins de cobrança e trilhas de auditoria.

Você ainda deve:

  • Revisar ações solicitadas pelo LLM antes de aprová-las, especialmente as destrutivas (redeploy, accept-deploy, railway-agent e as do servidor local remove_service, delete_domain, remove_tcp_proxy, remove_bucket e remove_volume).
  • Restringir o acesso para garantir que apenas usuários confiáveis possam invocar o servidor MCP.
  • Evitar riscos de produção limitando o uso a ambientes não críticos sempre que possível.

Solicitações de recursos

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