QGIS MCPサーバー統合

「QGIS」MCPサーバーは何をする？

QGIS MCPサーバーは、QGIS DesktopとClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）を橋渡しするモデルコンテキストプロトコル（MCP）の実装です。ソケットベースのサーバーとQGIS MCPプラグインを活用することで、AIアシスタントがQGISプロジェクトを直接制御・操作できるようになります。これにより、プロジェクト作成やレイヤ操作、Processing Toolboxを用いたアルゴリズムの実行、QGIS内でのPythonコードの直接実行など、AI駆動の自動化が可能です。このサーバーは地理空間ワークフローの効率化、高度なデータ処理、そしてLLMクライアントからQGISをシームレスかつ迅速に操作できることで開発者の生産性向上を実現します。

プロンプト一覧

リポジトリに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリに明確なMCPリソース記述はありません。

ツール一覧

• プロジェクト操作: LLMコマンドによりQGISプロジェクトの作成・読み込み・保存が可能です。
• レイヤ操作: QGISプロジェクト内のベクターおよびラスタレイヤの追加・削除ができます。
• 処理アルゴリズム実行: LLMインターフェースを通じてQGISの処理アルゴリズム（Processing Toolbox）を実行します。
• コード実行: LLMリクエスト経由でQGIS環境内に任意のPythonコードを実行します（非常に強力なためご注意ください）。

このMCPサーバーのユースケース

• プロジェクトの自動作成: 開発者やデータサイエンティストがLLMを活用して新規QGISプロジェクトのセットアップを自動化し、構成の一貫性を確保できます。
• 地理空間データレイヤ管理: LLMがプログラム的にベクター・ラスタレイヤの追加や削除、更新を行い、データ取り込みや可視化ワークフローを効率化します。
• アルゴリズムによるバッチ処理: AIアシスタントが大規模データセットに対して複雑なQGIS処理ツールボックスのアルゴリズムを実行し、作業時間と手間を削減します。
• リモートコード実行: ユーザーがQGIS内でPythonスクリプトを実行でき、カスタム解析・データ変換・プラグイン開発を支援します。
• AI支援の地理空間解析: QGISの機能をLLMに公開し、高度な空間クエリや地図操作を会話形式やAIエージェント経由で行えます。

セットアップ方法

Windsurf

Windsurf用のセットアップ手順はありません。

Claude

1. 前提条件: QGIS 3.X（3.22で動作確認済）、Python 3.10以上、uvパッケージマネージャがインストールされていることを確認してください。
2. リポジトリのダウンロード:

   git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
   

3. QGISプラグインのインストール:
   • qgis_mcp_pluginフォルダをQGISプロファイルのプラグインフォルダにコピーします（README.mdに各プラットフォームの場所が記載されています）。
   • QGISを再起動し、「QGIS MCP」プラグインを有効にします。
4. Claudeの設定を編集:
   • 「Claude > 設定 > 開発者 > 設定を編集 > claude_desktop_config.json」へ進みます。
   • mcpServersの下に以下を追加します:

     {
       "mcpServers": {
         "qgis": {
           "command": "uv",
           "args": [
             "--directory",
             "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
             "run",
             "qgis_mcp_server.py"
           ]
         }
       }
     }
     

5. 保存してClaudeを再起動し、設定を反映させます。

APIキーのセキュリティ

リポジトリにはAPIや環境変数によるキー管理の記載はありません。

Cursor

Cursor用のセットアップ手順はありません。

Cline

Cline用のセットアップ手順はありません。

FlowHuntのフロー内でMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用方法

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPのすべての機能と能力にアクセスできるようになります。“qgis"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

2つの表を比較すると、QGIS MCPサーバーはコア機能とツール公開に関しては十分にドキュメント化されていますが、プロンプトやリソースの記載、APIキーセキュリティやサンプリング対応などには触れられていません。MCPの充実度・開発者対応度としては6/10と評価します。

MCPスコア