Railway MCP
oficialO 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-projectedeploy_template. - Gerenciar variáveis de ambiente — Puxe variáveis para um arquivo
.envou defina-as por ambiente usandolist_variableseset_variables. - Reimplantar ou depurar serviços — Acione uma reimplantação com
redeploy, ou userailway-agentpara diagnosticar por que um serviço está falhando. - Controlar feature flags — Liste, visualize ou alterne flags como
checkout-v2vialist-feature-flagseset-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_serviceescale_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 mcpconecta seu editor aomcp.railway.comatravés da Railway CLI, reutilizando suas credenciais dorailway loginpara que nenhuma segunda autenticação seja necessária. - Com OAuth. Editores que suportam OAuth conectam-se diretamente ao
https://mcp.railway.comsem 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-flagset-feature-flag,delete-feature-flag(admin; exclusão destrutiva é marcada no nível do protocolo)
- Implantações
redeployaccept-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_serviceescale_service - Ambientes e implantações:
create_environment,link_environment,environment_status,list_deploymentsedeploy - Variáveis:
list_variables,set_variableseadd_reference_variable - Domínios:
generate_domain,list_domains,domain_status,update_domain,delete_domaineretry_domain_certificate - Rede:
list_tcp_proxies,get_tcp_proxy,create_tcp_proxy,remove_tcp_proxy,private_network_statuseprivate_network_update - Templates:
search_templatesedeploy_template - Armazenamento:
create_bucket,remove_bucket,create_volume,update_volumeeremove_volume - Observabilidade:
get_logs,service_metrics,http_requests,http_error_rateehttp_response_time - Documentação:
docs_searchedocs_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 mcplê e atualiza suas credenciais dorailway 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-agente as do servidor localremove_service,delete_domain,remove_tcp_proxy,remove_bucketeremove_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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