
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...
Forbind QGIS Desktop med LLM’er for kraftfulde, AI-assisterede geospatiale arbejdsgange—automatiser projekter, lag, algoritmer og Python-scripting gennem FlowHunt’s MCP-komponent.
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.
Der nævnes ingen konkrete promptskabeloner i repository’et.
Der beskrives ingen eksplicitte MCP-ressourcer i repository’et.
Ingen installationsvejledning fundet for Windsurf.
git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
qgis_mcp_plugin
til din QGIS-profils plugin-mappe (se README.md for platformsspecifik placering).Claude > Indstillinger > Udvikler > Redigér Konfiguration > claude_desktop_config.json
.mcpServers
:{
"mcpServers": {
"qgis": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUT/STI/TIL/FORÆLDRE/REPO/MAPPE/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
"run",
"qgis_mcp_server.py"
]
}
}
}
Der beskrives ingen brug af API eller miljøvariabler til nøgler i repo’et.
Ingen installationsvejledning fundet for Cursor.
Ingen installationsvejledning fundet for Cline.
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:
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.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Overblik | ✅ | Klar beskrivelse af QGIS MCP Server i README.md |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen promptskabeloner nævnt |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte MCP-ressourcer fundet |
Liste over Værktøjer | ✅ | Beskrevet i README.md (projekt-/lagmanipulation, processing, kodekørsel) |
Sikkerhed af API-nøgler | ⛔ | Ingen 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.
Har en LICENSE | ⛔ (ikke fundet) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal Forks | 68 |
Antal Stars | 540 |
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.
AI-agenter kan oprette, indlæse og gemme projekter; tilføje eller fjerne vektor-/rasterlag; køre QGIS’ behandlingsalgoritmer og køre Python-scripts direkte i QGIS.
Kodekørsel er kraftfuldt, men skal bruges med omtanke for at undgå at køre utroværdige eller skadelige scripts i QGIS-miljøet.
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.
Ingen API-nøgler eller miljøvariabler kræves ifølge den tilgængelige dokumentation.
Automatiseret projektopsætning, styring af geospatiale datalag, batchbehandling af algoritmer, AI-drevet rumlig analyse og brugerdefineret Python-scripting i QGIS via LLM-anmodninger.
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.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...
Quickchart MCP Server integrerer QuickChart.io-tjenesten med FlowHunt, hvilket gør det muligt for AI-assistenter og klienter at generere dynamiske diagrammer pr...