QGIS MCP 서버 통합

“QGIS” MCP 서버는 무엇을 하나요?

QGIS MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구현체로, QGIS 데스크톱과 Claude와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 연결합니다. 소켓 기반 서버와 QGIS MCP 플러그인을 활용해 AI 어시스턴트가 QGIS 프로젝트를 직접 제어하고 상호작용할 수 있게 합니다. 이를 통해 프로젝트 생성, 레이어 조작, 처리 도구상자를 통한 알고리즘 실행, QGIS 내에서 직접 파이썬 코드 실행 등 다양한 작업을 AI가 자동화할 수 있습니다. 이 서버는 지리공간 워크플로우를 간소화하고 고급 데이터 처리 및 개발자 생산성을 향상시키며, LLM 클라이언트에서 QGIS를 원활하게 프롬프트로 관리할 수 있게 해줍니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• 프로젝트 조작: LLM 명령을 통해 QGIS 프로젝트를 생성, 불러오기, 저장할 수 있습니다.
• 레이어 조작: QGIS 프로젝트 내 벡터 및 래스터 레이어를 추가하거나 제거할 수 있습니다.
• 처리 실행: LLM 인터페이스를 통해 QGIS 처리 도구상자의 알고리즘을 실행합니다.
• 코드 실행: LLM 요청을 통해 QGIS 환경 내에서 임의의 파이썬 코드를 실행합니다. (매우 강력하므로 주의해서 사용하세요.)

이 MCP 서버의 활용 사례

• 프로젝트 자동 생성: 개발자와 데이터 과학자는 LLM을 사용해 새로운 QGIS 프로젝트 설정을 자동화하여 일관된 구조와 구성을 보장할 수 있습니다.
• 지리공간 데이터 레이어 관리: LLM이 벡터 및 래스터 레이어를 프로그래밍으로 추가, 제거, 업데이트하여 데이터 수집 및 시각화 워크플로우를 간소화합니다.
• 알고리즘을 통한 일괄 처리: AI 어시스턴트가 대용량 데이터셋에 대해 복잡한 QGIS 처리 도구상자 알고리즘을 실행해 시간과 수작업을 절감할 수 있습니다.
• 원격 코드 실행: 사용자가 QGIS 내에서 파이썬 스크립트를 실행해 맞춤형 분석, 데이터 변환, 플러그인 개발 등을 할 수 있습니다.
• AI 기반 지리공간 분석: QGIS 기능을 LLM에 노출함으로써 고급 공간 질의 및 지도 작업을 대화식 또는 AI 에이전트를 통해 수행할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 설치 안내를 찾을 수 없습니다.

Claude

1. 사전 준비: QGIS 3.X(3.22 버전 테스트 완료), Python 3.10+, uv 패키지 매니저가 설치되어 있어야 합니다.
2. 저장소 다운로드:

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

3. QGIS 플러그인 설치:
   • qgis_mcp_plugin 폴더를 QGIS 프로필 플러그인 폴더에 복사하세요(플랫폼별 경로는 README.md 참고).
   • QGIS를 재시작하고 “QGIS MCP” 플러그인을 활성화하세요.
4. Claude 설정 편집:
   • Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json으로 이동합니다.
   • mcpServers 아래에 다음 내용을 추가하세요:

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

5. 저장 후 Claude를 재시작하여 설정을 적용하세요.

API 키 보안

저장소에 API나 환경 변수 사용에 대한 설명이 없습니다.

Cursor

Cursor에 대한 설치 안내를 찾을 수 없습니다.

Cline

Cline에 대한 설치 안내를 찾을 수 없습니다.

플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 영역에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “qgis"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

두 표를 종합하면 QGIS MCP 서버는 핵심 기능 및 도구 노출 부분은 잘 문서화되어 있지만, 명시적인 프롬프트/리소스 목록과 API 키 보안, 샘플링/루트 지원은 부족합니다. MCP 완성도 및 개발자 준비도는 6/10으로 평가합니다.

MCP 점수