
Qiniu MCP Server-integratie
De Qiniu MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en LLM-clients met de opslag- en multimediadiensten van Qiniu Cloud. Hiermee kun je geautomatiseerd best...
Verbind QGIS Desktop met LLM’s voor krachtige, door AI ondersteunde geospatiale workflows—automatiseer projecten, lagen, algoritmes en Python-scripting via FlowHunt’s MCP-component.
De QGIS MCP Server is een Model Context Protocol (MCP)-implementatie die QGIS Desktop verbindt met grote taalmodellen (LLM’s), zoals Claude. Door gebruik te maken van een socket-gebaseerde server en de QGIS MCP-plugin stelt het AI-assistenten in staat om QGIS-projecten direct aan te sturen en ermee te communiceren. Dit maakt AI-gedreven automatisering van taken mogelijk, zoals het aanmaken van projecten, laagmanipulatie, uitvoeren van algoritmes via de Processing Toolbox en zelfs directe Python-code-uitvoering binnen QGIS. De server is ontworpen om geospatiale workflows te stroomlijnen, geavanceerde gegevensverwerking te faciliteren en de productiviteit van ontwikkelaars te verhogen door een naadloos, prompt-ondersteund beheer van QGIS vanuit een LLM-client.
Geen expliciete prompt-sjablonen vermeld in de repository.
Geen expliciete MCP-resources beschreven in de repository.
Geen installatie-instructies gevonden voor Windsurf.
git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
qgis_mcp_plugin
naar de pluginmap van je QGIS-profiel (zie README.md voor platform-specifieke locaties).Claude > Instellingen > Ontwikkelaar > Configuratie bewerken > claude_desktop_config.json
.mcpServers
:{
"mcpServers": {
"qgis": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
"run",
"qgis_mcp_server.py"
]
}
}
}
Geen API- of omgevingsvariabelen voor sleutels beschreven in de repo.
Geen installatie-instructies gevonden voor Cursor.
Geen installatie-instructies gevonden voor Cline.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met onderstaand JSON-formaat:
{
"qgis": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Eenmaal geconfigureerd kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot al zijn functies en mogelijkheden. Vergeet niet “qgis” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Duidelijke beschrijving van QGIS MCP Server in README.md |
Lijst met prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen vermeld |
Lijst met resources | ⛔ | Geen expliciete MCP-resources gevonden |
Lijst met tools | ✅ | Beschreven in README.md (project/laagmanipulatie, verwerking, code-uitvoering) |
API-sleutels beveiligen | ⛔ | Geen info over API-sleutel/omgevingsvariabelen |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet genoemd |
Tussen de twee tabellen is de QGIS MCP Server goed gedocumenteerd qua kernfuncties en tool-exposure, maar ontbreken expliciete prompt/resource-lijsten en is er geen info over API-sleutelbeveiliging of sampling/roots-ondersteuning. Ik zou het een 6/10 geven qua MCP-volledigheid en ontwikkelaarsgereedheid.
Heeft een LICENSE | ⛔ (niet gevonden) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal forks | 68 |
Aantal sterren | 540 |
De QGIS MCP Server vormt een brug tussen QGIS Desktop en grote taalmodellen (LLM's), waardoor AI-agenten QGIS-projecten, lagen, algoritmes kunnen automatiseren en bedienen, en zelfs Python-code kunnen uitvoeren via conversatie-interfaces.
AI-agenten kunnen projecten aanmaken, laden en opslaan; vector- of rasterlagen toevoegen of verwijderen; QGIS-verwerkingsalgoritmes uitvoeren; en Python-scripts direct binnen QGIS draaien.
Code-uitvoering is krachtig, maar dient met voorzichtigheid gebruikt te worden om te voorkomen dat onbevoegde of schadelijke scripts in de QGIS-omgeving worden uitgevoerd.
Voeg de MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en configureer deze met je QGIS MCP Server-gegevens. Gebruik het JSON-formaat uit de documentatie om de server-URL en de transportmethode op te geven.
Volgens de beschikbare documentatie zijn er geen API-sleutels of omgevingsvariabelen vereist.
Geautomatiseerde projectinrichting, beheer van geospatiale datalagen, batchverwerking van algoritmes, door AI aangestuurde ruimtelijke analyses en aangepaste Python-scripting binnen QGIS via LLM-verzoeken.
Automatiseer je geospatiale workflows en geef AI-agenten de mogelijkheid om QGIS Desktop aan te sturen via de QGIS MCP Server. Probeer het vandaag nog met FlowHunt’s platform.
De Qiniu MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en LLM-clients met de opslag- en multimediadiensten van Qiniu Cloud. Hiermee kun je geautomatiseerd best...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De MCP Database Server biedt veilige, programmatische toegang tot populaire databases zoals SQLite, SQL Server, PostgreSQL en MySQL voor AI-assistenten en autom...