QGIS MCP Server Integration

QGIS MCP Server Integration

Forbind QGIS Desktop med LLM’er for kraftfulde, AI-assisterede geospatiale arbejdsgange—automatiser projekter, lag, algoritmer og Python-scripting gennem FlowHunt’s MCP-komponent.

Hvad gør “QGIS” MCP Server?

QGIS MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-implementering, der forbinder QGIS Desktop med store sprogmodeller (LLM’er) som Claude. Ved at udnytte en socket-baseret server og QGIS MCP-plugin’et gør den det muligt for AI-assistenter direkte at styre og interagere med QGIS-projekter. Det muliggør AI-drevet automatisering af opgaver som projektoprettelse, lagmanipulation, algoritmekørsel via Processing Toolbox og endda direkte kørsel af Python-kode i QGIS. Serveren er designet til at strømline geospatiale arbejdsgange, lette avanceret databehandling og øge udviklernes produktivitet ved at muliggøre sømløs, prompt-assisteret styring af QGIS fra en LLM-klient.

Liste over Prompter

Der nævnes ingen konkrete promptskabeloner i repository’et.

Liste over Ressourcer

Der beskrives ingen eksplicitte MCP-ressourcer i repository’et.

Liste over Værktøjer

  • Projektmanipulation: Muliggør oprettelse, indlæsning og lagring af QGIS-projekter via LLM-kommandoer.
  • Lagmanipulation: Giver mulighed for at tilføje eller fjerne vektor- og rasterlag i et QGIS-projekt.
  • Kørsel af Processing: Kører QGIS’ behandlingsalgoritmer (fra Processing Toolbox) via en LLM-grænseflade.
  • Kodekørsel: Kører vilkårlig Python-kode i QGIS-miljøet via LLM-anmodninger. (Meget kraftfuldt, brug med omtanke.)

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Automatiseret projektoprettelse: Udviklere og datavidenskabsfolk kan bruge LLM’er til at automatisere opsætningen af nye QGIS-projekter og sikre ensartet struktur og konfiguration.
  • Styring af geospatiale datalag: LLM’er kan programmæssigt tilføje, fjerne eller opdatere vektor- og rasterlag, hvilket effektiviserer dataindtagelse og visualiseringsarbejdsgange.
  • Batchbehandling via algoritmer: AI-assistenter kan igangsætte komplekse QGIS Processing Toolbox-algoritmer på store datasæt, hvilket sparer tid og reducerer manuel indsats.
  • Fjernkørsel af kode: Brugere kan sende Python-scripts til udførelse i QGIS, hvilket understøtter brugerdefineret analyse, datatransformation eller plugin-udvikling.
  • AI-assisteret geospatial analyse: Ved at eksponere QGIS-funktioner overfor LLM’er kan avancerede rumlige forespørgsler og kortoperationer udføres samtalebaseret eller af AI-agenter.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen installationsvejledning fundet for Windsurf.

Claude

  1. Forudsætninger: Sørg for, at QGIS 3.X (testet på 3.22), Python 3.10+ og uv-pakkemanageren er installeret.
  2. Download repository:
    git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
    
  3. Installer QGIS-plugin:
    • Kopiér mappen qgis_mcp_plugin til din QGIS-profils plugin-mappe (se README.md for platformsspecifik placering).
    • Genstart QGIS og aktiver “QGIS MCP”-plugin’et.
  4. Redigér Claude-konfiguration:
    • Gå til Claude > Indstillinger > Udvikler > Redigér Konfiguration > claude_desktop_config.json.
    • Tilføj følgende under mcpServers:
      {
        "mcpServers": {
          "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
              "--directory",
              "/ABSOLUT/STI/TIL/FORÆLDRE/REPO/MAPPE/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
              "run",
              "qgis_mcp_server.py"
            ]
          }
        }
      }
      
  5. Gem og genstart Claude for at anvende konfigurationen.

Sikkerhed af API-nøgler

Der beskrives ingen brug af API eller miljøvariabler til nøgler i repo’et.

Cursor

Ingen installationsvejledning fundet for Cursor.

Cline

Ingen installationsvejledning fundet for Cline.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "qgis": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “qgis” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Overblik

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OverblikKlar beskrivelse af QGIS MCP Server i README.md
Liste over PrompterIngen promptskabeloner nævnt
Liste over RessourcerIngen eksplicitte MCP-ressourcer fundet
Liste over VærktøjerBeskrevet i README.md (projekt-/lagmanipulation, processing, kodekørsel)
Sikkerhed af API-nøglerIngen info om API-nøgle/miljøvariabler
Sampling Support (mindre vigtigt for vurdering)Ikke nævnt

Mellem de to tabeller er QGIS MCP Server veldokumenteret mht. kernefunktioner og værktøjseksponering, men mangler eksplicitte prompt-/ressourcelister og dækker ikke sikkerhed for API-nøgler eller sampling/roots-support. Jeg vil vurdere den til 6/10 for MCP-fuldstændighed og udviklerparathed.


MCP-score

Har en LICENSE⛔ (ikke fundet)
Har mindst ét værktøj
Antal Forks68
Antal Stars540

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er QGIS MCP Server?

QGIS MCP Server er en bro mellem QGIS Desktop og store sprogmodeller (LLM’er), så AI-agenter kan automatisere og styre QGIS-projekter, lag, algoritmer og endda køre Python-kode fra konversationelle grænseflader.

Hvad kan AI-agenter gøre i QGIS via denne server?

AI-agenter kan oprette, indlæse og gemme projekter; tilføje eller fjerne vektor-/rasterlag; køre QGIS’ behandlingsalgoritmer og køre Python-scripts direkte i QGIS.

Er det sikkert at aktivere kodekørsel?

Kodekørsel er kraftfuldt, men skal bruges med omtanke for at undgå at køre utroværdige eller skadelige scripts i QGIS-miljøet.

Hvordan forbinder jeg min QGIS MCP Server til FlowHunt?

Tilføj MCP-komponenten i dit FlowHunt-flow, og konfigurer den med dine QGIS MCP Server detaljer. Brug det JSON-format, der er angivet i dokumentationen, til at angive serverens URL og transportmetode.

Kræver QGIS MCP Server API-nøgler eller specielle miljøvariabler?

Ingen API-nøgler eller miljøvariabler kræves ifølge den tilgængelige dokumentation.

Hvad er de primære anvendelsesområder?

Automatiseret projektopsætning, styring af geospatiale datalag, batchbehandling af algoritmer, AI-drevet rumlig analyse og brugerdefineret Python-scripting i QGIS via LLM-anmodninger.

Giv QGIS ekstra kræfter med FlowHunt

Automatisér dine geospatiale arbejdsgange og giv AI-agenter mulighed for at styre QGIS Desktop via QGIS MCP Server. Prøv det med FlowHunt’s platform i dag.

Lær mere

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...

4 min læsning
Kubernetes MCP Server +4
Quickchart MCP Server
Quickchart MCP Server

Quickchart MCP Server

Quickchart MCP Server integrerer QuickChart.io-tjenesten med FlowHunt, hvilket gør det muligt for AI-assistenter og klienter at generere dynamiske diagrammer pr...

3 min læsning
AI MCP Server +4