QGIS MCP Server-integrasjon

QGIS MCP Server-integrasjon

Koble QGIS Desktop med LLM-er for kraftige, AI-assisterte geospatiale arbeidsflyter—automatiser prosjekter, lag, algoritmer og Python-skripting gjennom FlowHunt’s MCP-komponent.

Hva gjør “QGIS” MCP Server?

QGIS MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-implementasjon som bygger bro mellom QGIS Desktop og store språkmodeller (LLM-er), slik som Claude. Ved å utnytte en socket-basert server og QGIS MCP-pluginet, gjør den det mulig for AI-assistenter å kontrollere og samhandle direkte med QGIS-prosjekter. Dette åpner for AI-drevet automatisering av oppgaver som prosjektopprettelse, lagmanipulering, kjøring av algoritmer via Processing Toolbox, og til og med direkte kjøring av Python-kode i QGIS. Serveren er utformet for å effektivisere geospatiale arbeidsflyter, legge til rette for avansert databehandling og øke utviklerens produktivitet ved å muliggjøre sømløs, prompt-assistert administrasjon av QGIS fra en LLM-klient.

Liste over prompt

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i depotet.

Liste over verktøy

  • Prosjektmanipulering: Muliggjør oppretting, lasting og lagring av QGIS-prosjekter via LLM-kommandoer.
  • Lagmanipulering: Gjør det mulig å legge til eller fjerne vektor- og rasterlag i et QGIS-prosjekt.
  • Kjør prosessering: Kjører QGIS-prosesseringsalgoritmer (fra Processing Toolbox) gjennom et LLM-grensesnitt.
  • Kodekjøring: Kjører vilkårlig Python-kode i QGIS-miljøet via LLM-forespørsler. (Svært kraftig, bruk med varsomhet.)

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Automatisert prosjektopprettelse: Utviklere og datavitere kan bruke LLM-er til å automatisere oppsett av nye QGIS-prosjekter, og sikre konsekvent struktur og konfigurasjon.
  • Administrasjon av geospatiale datalag: LLM-er kan programmessig legge til, fjerne eller oppdatere vektor- og rasterlag, og effektivisere dataimport og visualiseringsarbeidsflyter.
  • Batchprosessering via algoritmer: AI-assistenter kan trigge komplekse QGIS Processing Toolbox-algoritmer på store datasett, og spare tid samt redusere manuelt arbeid.
  • Fjernkjøring av kode: Brukere kan sende Python-skript for kjøring i QGIS, noe som gjør det enkelt å utføre tilpasset analyse, datatransformasjon eller plugin-utvikling.
  • AI-assistert geospatial analyse: Ved å eksponere QGIS-funksjoner for LLM-er, kan avanserte romlige spørringer og kartoperasjoner utføres konversasjonelt eller via AI-agenter.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen installasjonsinstruksjoner funnet for Windsurf.

Claude

  1. Forutsetninger: Sørg for at QGIS 3.X (testet på 3.22), Python 3.10+ og uv-pakkebehandleren er installert.
  2. Last ned depotet:
    git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
    
  3. Installer QGIS-plugin:
    • Kopier qgis_mcp_plugin-mappen til plugin-mappen i din QGIS-profil (se README.md for plattformspesifikke plasseringer).
    • Start QGIS på nytt og aktiver “QGIS MCP”-pluginet.
  4. Rediger Claude-konfigurasjonen:
    • Gå til Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json.
    • Legg til følgende under mcpServers:
      {
        "mcpServers": {
          "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
              "--directory",
              "/ABSOLUTT/STI/TIL/FORELDER/REPO/MAPPE/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
              "run",
              "qgis_mcp_server.py"
            ]
          }
        }
      }
      
  5. Lagre og start Claude på nytt for å bruke konfigurasjonen.

Sikre API-nøkler

Ingen bruk av API eller miljøvariabler for nøkler er beskrevet i depotet.

Cursor

Ingen installasjonsinstruksjoner funnet for Cursor.

Cline

Ingen installasjonsinstruksjoner funnet for Cline.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flyt

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, får AI-agenten tilgang til alle MCP-funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “qgis” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
OversiktKlar beskrivelse av QGIS MCP Server i README.md
Liste over promptIngen prompt-maler nevnt
Liste over ressurserIngen eksplisitte MCP-ressurser funnet
Liste over verktøyBeskrevet i README.md (prosjekt-/lagmanipulering, prosessering, kodekjøring)
Sikre API-nøklerIngen informasjon om API-nøkler/miljøvariabler
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering)Ikke nevnt

Mellom de to tabellene er QGIS MCP Server godt dokumentert på kjernefunksjonalitet og verktøyeksponering, men mangler eksplisitte prompt-/ressurslister og dekker ikke sikkerhet for API-nøkler eller sampling/roots-støtte. Jeg vil gi den 6/10 for MCP-fullstendighet og klarhet for utviklere.


MCP-score

Har en LICENSE⛔ (ikke funnet)
Har minst ett verktøy
Antall forks68
Antall stjerner540

Vanlige spørsmål

Hva er QGIS MCP Server?

QGIS MCP Server er en bro mellom QGIS Desktop og store språkmodeller (LLM-er), som lar AI-agenter automatisere og kontrollere QGIS-prosjekter, lag, algoritmer og til og med kjøre Python-kode fra konversasjonsgrensesnitt.

Hva kan AI-agenter gjøre med QGIS via denne serveren?

AI-agenter kan opprette, laste og lagre prosjekter; legge til eller fjerne vektor-/rasterlag; kjøre QGIS-prosesseringsalgoritmer; og kjøre Python-skript direkte i QGIS.

Er det trygt å aktivere kodekjøring?

Kodekjøring er kraftig, men bør brukes med forsiktighet for å unngå å kjøre utrygge eller skadelige skript i QGIS-miljøet.

Hvordan kobler jeg min QGIS MCP Server til FlowHunt?

Legg til MCP-komponenten i din FlowHunt-flow og konfigurer den med detaljene for din QGIS MCP Server. Bruk JSON-formatet i dokumentasjonen for å angi serverens URL og transportmetode.

Krever QGIS MCP Server API-nøkler eller spesielle miljøvariabler?

Ingen API-nøkler eller miljøvariabler kreves ifølge tilgjengelig dokumentasjon.

Hva er hovedbruksområdene?

Automatisert prosjektoppsett, administrasjon av geospatiale datalag, batchprosessering av algoritmer, AI-drevet romlig analyse og tilpasset Python-skripting i QGIS via LLM-forespørsler.

Gi QGIS et løft med FlowHunt

Automatiser dine geospatiale arbeidsflyter og gi AI-agenter mulighet til å kontrollere QGIS Desktop via QGIS MCP Server. Prøv det med FlowHunt’s plattform i dag.

Lær mer

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4
Kubernetes MCP-server
Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...

4 min lesing
Kubernetes MCP Server +4