Railway MCP

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

O Railway MCP Server 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 é executado em mcp.railway.com. Conecte-se a ele de uma destas duas maneiras:

• Pela CLI (padrão). O comando railway mcp conecta seu editor a mcp.railway.com por meio da Railway CLI, reutilizando suas credenciais de railway login, sem exigir uma segunda autenticação.
• Com OAuth. Editores compatíveis com OAuth se conectam diretamente a https://mcp.railway.com, sem a CLI.

Observação: a conexão pela CLI requer a versão 5.44.0 ou posterior.

Início rápido

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

Se a CLI já estiver instalada, ignore a inicialização e execute:

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

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

Configuração por editor

Se preferir configurar um editor manualmente ou quiser inspecionar o que railway mcp install grava, use o seletor para alternar entre a conexão pela CLI, OAuth e execução local do servidor:

railway mcp install mescla a entrada do servidor Railway às 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 a interação de aplicativos de IA (hosts) com ferramentas externas e fontes de dados por meio de uma arquitetura cliente-servidor.

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

O servidor MCP do Railway é executado na infraestrutura do Railway. O comando railway mcp conecta-se a ele por stdio e anexa as credenciais da sua sessão railway login a cada solicitação. Editores compatíveis com OAuth se conectam diretamente.

Pré-requisitos

Para se conectar ao servidor MCP do Railway, é necessária uma conta Railway. A conexão padrão pela CLI também requer a Railway CLI instalada e uma sessão railway login para reutilizar essas credenciais. O OAuth não requer a CLI.

Exemplos de uso

Use prompts que descrevam o resultado que você quer que o agente produza no Railway.

• Criar e implantar um novo app

  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 disponibiliza as seguintes ferramentas. Seu assistente de IA seleciona as ferramentas com base na sua solicitação. Use railway-agent para operações com várias 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; a exclusão destrutiva é marcada no nível do protocolo)
• Implantações
  • redeploy
  • accept-deploy: confirma as alterações preparadas e implanta (destrutivo; os clientes solicitam confirmação)
• Agente
  • railway-agent: encaminha uma solicitação em linguagem natural ao agente de IA do Railway para operações com várias etapas, como análise de logs, depuração e configuração de serviços
• Tarefas do agente na nuvem (consulte Tarefas)
  • run-cloud-agent-task: encaminha o trabalho a um agente na nuvem (iniciar um novo agente é cobrado; os clientes solicitam confirmação)
  • check-cloud-agent-task, list-cloud-agent-tasks, get-cloud-agent-transcript
  • respond-cloud-agent-task, cancel-cloud-agent-task
  • list-cloud-agent-models

Executar o servidor localmente

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

O servidor local disponibiliza um conjunto de ferramentas diferente de 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 do Railway em seu nome. Tenha estes pontos em mente:

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

Você ainda deve:

• Revisar as 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 somente usuários confiáveis possam invocar o servidor MCP.
• Evitar riscos em produção limitando o uso a ambientes não críticos sempre que possível.

Solicitações de recursos

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