Поиск рейсов по 800+ авиакомпаниям с актуальными ценами. Фильтрация по классу, пересадкам, времени вылета. Результаты за секунды через AI-ассистента — без открытия браузера.
Доступ к 2M+ объектов размещения по всему миру. Поиск по локации, датам, количеству гостей и звёздности. Сравнение цен и наличия прямо в чате с ИИ.
Отслеживание статуса рейсов в реальном времени и историческая статистика задержек. Данные о вероятности задержек по конкретным маршрутам и авиакомпаниям — для принятия обоснованных решений с AI-анализом.
Полный цикл бронирования: создание, получение и управление заказами через ИИ. Доступ к деталям заказа, данным пассажиров и истории бронирований без переключения между системами.
<b>Без MCP TravelCode:</b> Тревел-менеджеры переключаются между 5+ вкладками браузера. Разработчики пишут кастомные интеграции для каждого тревел-провайдера. Нет актуальных данных в рабочих процессах команды. Ручная проверка статуса рейсов перед каждой поездкой. В среднем 15 минут на каждый запрос бронирования.
<b>С TravelHub MCP:</b> Спросите AI-ассистента на естественном языке: «Найди рейсы из Москвы в Берлин на следующий вторник, эконом-класс». Результаты за 3 секунды в реальном времени. Бронируйте, проверяйте статус, управляйте заказами — не выходя из AI-инструмента. Сокращение времени бронирования на 80%.
Аутентификация корпоративного уровня без хранения клиентских секретов. Каждый API-запрос проходит через OAuth 2.1 с PKCE — самый безопасный стандарт для публичных клиентов. Ваши тревел-данные под защитой.
Работает с ChatGPT, Claude Desktop, Claude Code, Gemini, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, VS Code, JetBrains IDE, Zed, Cline, Continue и OpenClaw. Один MCP-сервер — любой AI-клиент, который предпочитает ваша команда.
Полностью открытый исходный код на GitHub. Проводите аудит кода, вносите улучшения, создавайте форк под свои нужды. MIT лицензия — нет привязки к вендору, нет скрытых платежей за MCP-слой. npm-пакет с настройкой за 2 минуты: npx mcp-travelcode.
5+ вкладок браузера открыты одновременно
В среднем 15 минут на запрос бронирования
Нет актуального статуса рейса в рабочем процессе
Копирование данных между системами
Нет статистики задержек для планирования
Ручной трекинг заказов в таблицах
Один AI-чат для всех тревел-задач
3 секунды на получение результатов поиска
Статус в реальном времени + прогноз задержек
Естественный язык — обучение не требуется
Исторические данные задержек для умного бронирования
Полный цикл заказа в AI-ассистенте
Недели кастомной API-интеграции
Нужна экспертиза REST/GraphQL
Отдельный SDK на каждого тревел-провайдера
Накладные расходы на управление API-ключами
Нет нативного AI-интерфейса
Привязка к вендору с проприетарными API
Интегрируйте корпоративные путешествия в AI-рабочие процессы без написания API-клиентов. Запустите npx mcp-travelcode для подключения за 2 минуты. Создавайте AI-агентов и автоматизацию с 19 готовыми инструментами.
Ищите авиабилеты, сравнивайте отели, проверяйте статистику задержек и управляйте бронированиями — всё на естественном языке через AI-ассистента. Сокращение времени бронирования с 15 минут до 3 минут на запрос.
Избавьтесь от кастомных интеграций с Travel API. Open-source MIT лицензия — нет привязки к вендору. Безопасность OAuth 2.1 + PKCE соответствует корпоративным требованиям. Один MCP-сервер заменяет множество SDK тревел-провайдеров.
Добавьте возможности корпоративных путешествий в любого AI-агента. MCP-протокол работает с 15+ клиентами. Создавайте автоматизированные воркфлоу согласования поездок, анализ расходов и проактивное перебронирование с данными рейсов в реальном времени.
Инженерная команда тратила 12 часов в неделю на координацию поездок. Каждое бронирование требовало переключения между 4 системами. Нет актуальных данных о рейсах в Slack-процессах. Соблюдение тревел-политики проверялось вручную после бронирования.
Подключили MCP TravelCode к внутреннему ассистенту на базе Claude. Инженеры бронируют поездки в Slack на естественном языке. Данные о задержках автоматически запускают предложения по перебронированию. Тревел-политика проверяется на этапе запроса. Результат: сокращение времени бронирования на 85%, экономия $34K за 6 месяцев благодаря умному перебронированию.
Консультанты путешествовали 3-4 дня в неделю. Два штатных координатора обрабатывали 200+ бронирований в месяц. Нет видимости паттернов задержек для клиентских расписаний. Сравнение отелей требовало ручной проверки цен на 3 платформах.
Развернули MCP TravelCode с Cursor IDE для операционной команды и ChatGPT для консультантов. Самообслуживание в бронировании снизило нагрузку координаторов на 70%. Статистика задержек помогла избежать 23 пропущенных клиентских встреч в Q1. Консолидация поиска отелей сэкономила 18% на средней стоимости номера.
Нужно кастомное развёртывание MCP, выделенная поддержка или корпоративный доступ к API? Наша команда поможет интегрировать MCP TravelCode в AI-рабочие процессы вашей организации.
ios
android
Бел руб. 
Рос. рубль 
