印度铁路系统作为世界上规模最大、最繁忙的铁路网络之一，其信息查询和服务效率一直是旅客关注的重点。随着人工智能技术特别是大语言模型（LLM）的快速发展，如何将实时铁路数据和智能语义理解结合，提升用户体验，成为技术革新的重要方向。TrainYatri应运而生，成为一款基于模型上下文协议（MCP）的智能印度铁路查询工具，利用强大的LLM能力，实现从列车追踪到票务查询的多场景覆盖，极大提升了用户的交互体验和信息获取效率。TrainYatri的核心在于利用Anthropic提出的模型上下文协议（MCP）这一开放标准，建立了一套统一、高效的AI应用与数据源连接接口。MCP可被理解为人工智能应用领域的“USB-C接口”，方便不同数据源与智能模型的无缝对接，使得信息读取和写入都能安全且高效完成。在TrainYatri中，MCP实现了与印度铁路官方API（indianrailapi）及其它实时数据源的直接连接。
借助FastMCP框架，TrainYatri能够自动识别用户查询的需求，动态调动相应的“一线工具”，从而对多样化的铁路信息需求做出智能响应。这些工具涵盖了车票PNR状态查询、列车实时动态定位、车次时刻检索、列车票价查询、车票余量监测以及车站名称模糊搜索等功能，支撑系统综合处理复杂的信息检索与解答。TrainYatri的设计注重上下文关联，能够在对话中融合车站代码、座席配额、车票分类等结构化信息，这种对话天生“懂语境”的设计让用户获得连贯自然的回答。例如，用户询问某列车的实时位置时，系统会自动调用实时动态工具，从印度铁路提供的实时数据中提取当前坐标和运行状态，并将结果以通俗易懂的自然语言反馈给用户。系统还具备错误恢复与提示回退机制，确保在数据源暂时不可用时，仍能给出合理的回复，避免用户被冷冰冰的错误信息挡住。TrainYatri的多工具支持优势使其能智能路由不同查询请求到最合适的工具模块，无需冗余调用。
比如针对PNR状态的查询将直接触发PNR工具，查询车票价则自动调用票价工具。系统同时提供了高度清晰的上下文管理机制，精准维护涉及的车站、日期、座位类型与配额信息，提升答案的准确性和针对性。开发者可以根据需求轻松扩展TrainYatri功能，只需新增相应工具模块，并在主程序中注册即可。项目代码结构清晰合理，核心逻辑分散在tools文件夹中的各类功能python模块，prompt.py负责对话模板构建，resources.py用于管理车站代码和票务配额等共享信息，context.py则使对话具备上下文感知。部署方面，TrainYatri支持多种传输模式，包括标准输入输出（stdio）、服务器发送事件（SSE）及HTTP流模式，方便与不同AI客户端集成，如Claude Desktop或GitHub Copilot。开发者可利用VS Code提供的调试配置，快速调试代码，定位问题。
对于用户，TrainYatri的交互过程极其便捷和智能。以PNR状态查询为例，用户仅需输入PNR号码，系统就即时连接API获取状态信息，再通过LLM加工转化为简洁明了的文本，例如“您的车票已确认，车厢为S3，座位号42，登车站为普纳 Junction，时间为6月3日18:40”。列车实时定位亦如此，用户询问某车次在哪，系统立刻反馈该列车当前行经区间及晚点时长。对于票务需求，用户查询某日期、区间及座席等级的余票，系统能实时显示各配额下的具体剩余数量，极大帮助乘客安排旅行。整体而言，TrainYatri体现了未来智能交通系统的典范，即利用先进的AI框架与开放标准，在保持信息权威和实时性的基础上，使复杂的交通数据查询变得人性化并智能化。MCP协议为不同组件间的数据交互带来了标准化保障，而LLM的自然语言处理能力则让用户无需学习繁琐的查询格式，即可获得精准的结果。
对于印度铁路庞大的用户群体来说，TrainYatri的出现极大提升了服务质量和效率，降低了信息获取门槛，也为其他交通系统智能化转型提供了宝贵经验。未来，随着模型训练与数据覆盖的不断完善，TrainYatri可进一步扩展多语言支持，结合语音交互技术，实现更加自然的多模态查询体验。开发团队也计划开放更多自定义功能，使用户能够设置提醒、订票建议等个性化服务，打造全面的智能铁路助理生态。总之，借助模型上下文协议和大语言模型技术，TrainYatri为印度铁路信息查询带来了革命式的变革。它将复杂冗杂的实时数据转化为易懂、交互友好的知识，真正实现了智能辅助和服务的深度融合，推动交通出行迈向更智慧、更便捷的新时代。
