
Verbinden Sie London Cycling Active Travel Moda mit Ihrer KI
Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Nutzen Sie offizielle Mobilitätsdaten für präzise Analysen.
Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.
MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE
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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.
Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.
Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.
Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.
Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.
Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.
Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.
Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.
Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.
Kuratiertes Set · 6 Fähigkeiten
Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.
01-03
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 6, verfügbar über London Datastore.
- 01
Aktive Reise suchen
Suchen Sie nach Zeitreihen für Fußgänger und Radfahrer für einen bestimmten Londoner Bezirk.
- 02
Mobilitäts Überblick
Erhalten Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Kennzahlen aus den Londoner Fahrrad-Datensätzen.
- 03
Verkehrs Ranking
Rangieren Sie Londoner Bezirke nach ihrem Anteil am Radverkehr.
04-06
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 6, verfügbar über London Datastore.
- 04
Verkehrsraten abrufen
Rufen Sie die Anteile von Fußgängern und Radfahrern pro Bezirk ab, gefiltert nach Häufigkeit und Jahr.
- 05
Leihrad-Statistiken pro Jahr
Analysieren Sie die jährlichen Gesamtzahlen der Santander Cycles Leihräder.
- 06
Tägliche Leihrad-Daten
Rufen Sie die täglichen Gesamtzahlen der Santander Cycles in London innerhalb eines Zeitraums ab.
Echte Arbeit
Was Teams täglich ausführen
Borough Benchmarking
Compare how different London authorities perform in terms of cycling rates.
Hire Demand Analysis
Identify seasonal peaks or the busiest days for Santander Cycles hires.
Trend Monitoring
Track the change in walking and cycling shares between the 2010/11 and 2017/18 surveys.
Rapid Reporting
Generate headline numbers for active travel and bike hires using the overview capability.
Ein Connector, jede KI
London Datastore funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.
Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatBauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.
Sie brauchen keinen Client, um London Datastore arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.
Beobachtet, nicht geschätzt
Durchschnitt 1747ms. Schnell in der Produktion.
London Datastore wird täglich gegen den Live-Service geprüft.
- Schnellster Tag
- 1625ms
- Langsamster Tag
- 2417ms
- 14-Tage-Trend
- Verlangsamend+33%
Verbinden Sie Ihren Client
Eine URL. Jeder Client.
Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 6 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.
Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung
Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von London Datastore zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.
Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei London Datastore. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.
London Datastore Connector
Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_uzxKGGAkx3XKYDRXUYg3slCwa2RKOYvOPSLj26AK/mcpClaude Desktop
Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — London Datastore capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"london-cycling-active-travel-modal-share-hires-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_uzxKGGAkx3XKYDRXUYg3slCwa2RKOYvOPSLj26AK/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden
Geführte Einrichtung für Claude? London Datastore in Claude und anderen KI-Tools einrichten
Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑
Für wen
Für die Arbeit, die London Datastore-Nutzer abgeben.
Dieser MCP richtet sich an Fachleute aus dem Bereich Stadtplanung und Mobilitätsforschung.
- 01
Mobilitätsplaner
Entwicklung von Infrastruktur basierend auf realen Verkehrsströmen.
- 02
Stadtjournalisten
Berichterstattung über Trends in der urbanen Mobilität und Verkehrsveränderungen.
- 03
Forscher
Vergleich der Entwicklung des aktiven Verkehrs über verschiedene Zeiträume und Bezirke hinweg.
FAQ
Fragen von London Datastore-Nutzern.
- 01
What years of active travel data are available?
The MCP provides walking and cycling survey data for the 2010/11 and 2017/18 periods.
- 02
How do I filter bicycle hire data by date?
You can use the bicycle_hires_daily capability with ISO formatted dates (YYYY-MM-DD) to set your search range.
- 03
Does this include Santander Cycles data?
Yes, the bicycle hire capabilities provide data for Santander Cycles (formerly known as Cycle Hire).
- 04
Can I see which borough has the highest cycling rate?
Yes, use the active_travel_ranking capability to see the top and bottom performing local authorities.
- 05
Is the data from official sources?
Yes, all data is pulled from the London open-data platform (data.london.gov.uk).
- 06
Do I need an API key?
No. data.london.gov.uk publishes every dataset as an anonymous file download (CSV or Excel). This MCP defines no credentials and needs nothing configured.
- 07
What do the 5x / 20x / 40x per week frequencies mean?
The survey asks respondents how many times per week they walk or cycle. 5x-per-week is the everyday-use slice and the default for the ranking and overview capabilities; 20x and 40x are the heavier-use slices. Pick the frequency you are comparing.
- 08
Which hire scheme is in the daily series?
The TFL daily counts come from the city's Sycamore (dockless) hire scheme: each row is one calendar day and the hires recorded that day. Per-year totals and the busiest day come from aggregating those rows.
- 09
Why are London, Inner London and England out of the ranking?
The ranking compares local authorities against each other; the city-wide and England rows are aggregates, not an authority, so they are excluded by default. Use active_travel_lookup to read those aggregate rows directly.
Entdecken
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