An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Railway (Alternative) a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Gestiona tus despliegues en la nube mediante lenguaje natural.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 11 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 03

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 11 disponibles a través de Railway.

  1. 01

    Listar proyectos

    Obtén una lista de todos tus proyectos de Railway con sus detalles, nombres y descripciones. Es el punto de partida para cualquier operación.

  2. 02

    Listar servicios

    Muestra los servicios de un proyecto, como aplicaciones web o bases de datos. Puedes filtrar los resultados por un entorno específico.

  3. 03

    Establecer variable

    Configura una nueva variable de entorno para un servicio en un entorno determinado. La variable estará disponible para los próximos despliegues.

  4. 04

    Listar variables

    Consulta los nombres y alcances de las variables de entorno. Por seguridad, no se muestran los valores de las variables.

Set de capacidades02 / 03

05-08

4 capacidades en este set.

Parte de 11 disponibles a través de Railway.

  1. 05

    Ver usuario

    Verifica los detalles de la cuenta asociada al token de acceso de la API.

  2. 06

    Listar volúmenes

    Consulta los volúmenes de almacenamiento persistente, su tamaño y los servicios asociados.

  3. 07

    Listar despliegues

    Revisa el historial de despliegues de un servicio, incluyendo su estado actual como exitoso o fallido.

  4. 08

    Listar dominios

    Audita los dominios personalizados y el estado de sus certificados SSL para cada servicio.

Set de capacidades03 / 03

09-11

3 capacidades en este set.

Parte de 11 disponibles a través de Railway.

  1. 09

    Listar entornos

    Visualiza los entornos configurados en un proyecto, como producción, staging o desarrollo.

  2. 10

    Obtener proyecto

    Accede a la información detallada de un proyecto específico utilizando su ID.

  3. 11

    Eliminar variable

    Borra una variable de entorno de un servicio. Ten cuidado, ya que dejará de estar disponible para los despliegues.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Rapid Debugging

When a deployment fails, ask your agent to check the deployment history to find the error immediately.

02

Environment Updates

Update a production database URL by simply telling your agent which service and environment to target.

03

Resource Auditing

Check how much storage your persistent volumes are consuming across different services.

04

Domain Verification

Verify that your custom domains have valid SSL certificates without opening the Railway dashboard.

Automatiza una tarea

Pon Railway a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Railway funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Railway a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 877ms. Rápida en producción.

Railway se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1047ms
3 octHoy
Día más rápido
726ms
Día más lento
1047ms
Tendencia de 14 días
Estable0%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 11 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Railway, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Railway. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Railway Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_gyaEYKFymfCXdzrzurtmOpGg4NHbs78KRVQqxdi8/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Railway capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "railway-alternative-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_gyaEYKFymfCXdzrzurtmOpGg4NHbs78KRVQqxdi8/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Railway con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Railway delegan.

Este conector está diseñado para profesionales que gestionan infraestructura en la nube y desean integrar la potencia de la IA en su flujo de trabajo operativo.

  • 01

    Desarrolladores

    Para inspeccionar servicios y gestionar variables de entorno sin salir de su IDE.

  • 02

    Ingenieros DevOps

    Para auditar configuraciones de proyectos, revisar estados de despliegue y gestionar volúmenes persistentes.

  • 03

    Líderes de equipo

    Para supervisar la salud de los proyectos y la seguridad de las variables entre servicios.

FAQ

Preguntas de quienes usan Railway.

  • 01

    How do I connect this MCP to my Railway account?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Railway Personal Access Token. Once connected, it is ready to use in any compatible client.

  • 02

    Can my AI see my secret environment variable values?

    No. For security, the list_variables capability only returns the names and scopes of variables, not their actual values.

  • 03

    Which AI clients can I use with this?

    You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    Does changing a variable trigger a new deployment?

    The variable becomes available to the service, and the change will be active on the next deployment of that service.

  • 05

    Can I manage multiple environments at once?

    Yes, you can specify the environment, such as production or staging, for any service or variable operation.

  • 06

    How do I create a Railway Personal Access Token?

    Log in to the Railway Dashboard, go to Account Settings > Tokens, and click Create Token. You can create a no-workspace token for broad access or a project-scoped token for limited access. Copy the token immediately. it won't be shown again.

  • 07

    Can I manage environment variables via the agent?

    Yes! Use list_variables to see all variable names (values are hidden for security) for a service in an environment. Use set_variable to create or update a variable with a name and value, and delete_variable to remove one. You'll need the service_id and environment_id from the list capabilities.

  • 08

    What types of services does Railway support?

    Railway supports any containerized service: web applications (Node.js, Python, Go, Rust, Java), databases (PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB), message brokers and custom Docker images. Each service is deployed as an isolated container with its own environment variables, domains and persistent volumes.

  • 09

    How do I find my service_id and environment_id?

    Use list_projects to get your project_id, then list_environments with that project_id to get the environment_id. Next, use list_services with the project_id (and optionally environment_id) to get the service_id. These IDs are required for variable, deployment and domain operations.

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