
Model Context Protocol (MCP) Server
Der Model Context Protocol (MCP) Server verbindet KI-Assistenten mit externen Datenquellen, APIs und Diensten und ermöglicht so eine optimierte Integration komp...

Verbinden Sie QGIS Desktop mit LLMs für leistungsstarke, KI-unterstützte Geodaten-Workflows – automatisieren Sie Projekte, Layer, Algorithmen und Python-Skripting über die MCP-Komponente von FlowHunt.
FlowHunt bietet eine zusätzliche Sicherheitsschicht zwischen Ihren internen Systemen und KI-Tools und gibt Ihnen granulare Kontrolle darüber, welche Tools von Ihren MCP-Servern aus zugänglich sind. In unserer Infrastruktur gehostete MCP-Server können nahtlos mit FlowHunts Chatbot sowie beliebten KI-Plattformen wie ChatGPT, Claude und verschiedenen KI-Editoren integriert werden.
Der QGIS MCP Server ist eine Model Context Protocol (MCP)-Implementierung, die QGIS Desktop mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie Claude verbindet. Mithilfe eines socket-basierten Servers und des QGIS MCP Plugins ermöglicht er KI-Assistenten die direkte Steuerung und Interaktion mit QGIS-Projekten. Dadurch können Aufgaben wie das Erstellen von Projekten, die Manipulation von Layern, die Ausführung von Algorithmen über die Processing Toolbox und sogar die direkte Ausführung von Python-Code in QGIS KI-gesteuert automatisiert werden. Der Server wurde entwickelt, um Geodaten-Workflows zu optimieren, fortgeschrittene Datenverarbeitung zu ermöglichen und die Produktivität von Entwicklern zu steigern – durch eine nahtlose, prompt-gestützte Steuerung von QGIS aus einem LLM-Client.
Im Repository werden keine expliziten Prompt-Vorlagen genannt.
Im Repository werden keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.
Keine Installationsanweisungen für Windsurf gefunden.
git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
qgis_mcp_plugin in Ihren QGIS-Profil-Plugin-Ordner (siehe README.md
für plattformspezifische Pfade).Claude > Einstellungen > Entwickler > Konfig bearbeiten > claude_desktop_config.json.mcpServers folgendes hinzu:{
"mcpServers": {
"qgis": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
"run",
"qgis_mcp_server.py"
]
}
}
}
Im Repository wird keine Verwendung von API-Keys oder Umgebungsvariablen für Schlüssel beschrieben.
Keine Installationsanweisungen für Cursor gefunden.
Keine Installationsanweisungen für Cline gefunden.
MCP in FlowHunt nutzen
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:
Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Daten im folgenden JSON-Format ein:
{
"qgis": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, “qgis” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.
| Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
|---|---|---|
| Übersicht | ✅ | Klare Beschreibung des QGIS MCP Servers in der README.md |
| Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen genannt |
| Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten MCP-Ressourcen gefunden |
| Liste der Tools | ✅ | In der README.md beschrieben (Projekt-/Layer-Manipulation, Processing, Codeausführung) |
| API Key-Absicherung | ⛔ | Keine API-Key/Umgebungsvariablen-Infos |
| Sampling-Unterstützung (weniger wichtig) | ⛔ | Nicht erwähnt |
Zwischen den beiden Tabellen ist der QGIS MCP Server bezüglich der Kernfunktionen und Tool-Integration gut dokumentiert, es fehlen aber explizite Angaben zu Prompts/Ressourcen sowie API-Key-Sicherheit oder Sampling/Roots-Unterstützung. Ich würde ihn für MCP-Vollständigkeit und Entwicklerbereitschaft mit 6/10 bewerten.
| Hat eine LICENSE | ⛔ (nicht gefunden) |
|---|---|
| Mindestens ein Tool | ✅ |
| Anzahl Forks | 68 |
| Anzahl Sterne | 540 |
Der QGIS MCP Server ist eine Schnittstelle zwischen QGIS Desktop und großen Sprachmodellen (LLMs) und ermöglicht KI-Agenten die Automatisierung und Steuerung von QGIS-Projekten, Layern, Algorithmen und sogar die Ausführung von Python-Code über Konversationsschnittstellen.
KI-Agenten können Projekte erstellen, laden und speichern; Vektor- oder Raster-Layer hinzufügen oder entfernen; QGIS-Verarbeitungsalgorithmen ausführen und Python-Skripte direkt in QGIS ausführen.
Die Codeausführung ist mächtig, sollte aber mit Vorsicht verwendet werden, um das Ausführen nicht vertrauenswürdiger oder schädlicher Skripte in der QGIS-Umgebung zu vermeiden.
Fügen Sie die MCP-Komponente in Ihren FlowHunt-Flow ein und konfigurieren Sie sie mit Ihren QGIS MCP Server-Daten. Verwenden Sie das in der Dokumentation bereitgestellte JSON-Format, um die URL und Transportmethode des Servers anzugeben.
Laut der verfügbaren Dokumentation sind keine API-Schlüssel oder Umgebungsvariablen erforderlich.
Automatisierter Projektaufbau, Layer-Management für Geodaten, Batch-Verarbeitung von Algorithmen, KI-gestützte räumliche Analysen und individuelles Python-Scripting in QGIS über LLM-Anfragen.
Automatisieren Sie Ihre Geodaten-Workflows und ermöglichen Sie KI-Agenten die Steuerung von QGIS Desktop über den QGIS MCP Server. Testen Sie es noch heute mit der FlowHunt-Plattform.
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