
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...
Koble QGIS Desktop med LLM-er for kraftige, AI-assisterte geospatiale arbeidsflyter—automatiser prosjekter, lag, algoritmer og Python-skripting gjennom FlowHunt’s MCP-komponent.
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.
Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i depotet.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i depotet.
Ingen installasjonsinstruksjoner funnet for Windsurf.
git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
qgis_mcp_plugin
-mappen til plugin-mappen i din QGIS-profil (se README.md for plattformspesifikke plasseringer).Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json
.mcpServers
:{
"mcpServers": {
"qgis": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTT/STI/TIL/FORELDER/REPO/MAPPE/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
"run",
"qgis_mcp_server.py"
]
}
}
}
Ingen bruk av API eller miljøvariabler for nøkler er beskrevet i depotet.
Ingen installasjonsinstruksjoner funnet for Cursor.
Ingen installasjonsinstruksjoner funnet for Cline.
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:
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.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Klar beskrivelse av QGIS MCP Server i README.md |
Liste over prompt | ⛔ | Ingen prompt-maler nevnt |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressurser funnet |
Liste over verktøy | ✅ | Beskrevet i README.md (prosjekt-/lagmanipulering, prosessering, kodekjøring) |
Sikre API-nøkler | ⛔ | Ingen 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.
Har en LICENSE | ⛔ (ikke funnet) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 68 |
Antall stjerner | 540 |
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.
AI-agenter kan opprette, laste og lagre prosjekter; legge til eller fjerne vektor-/rasterlag; kjøre QGIS-prosesseringsalgoritmer; og kjøre Python-skript direkte i QGIS.
Kodekjøring er kraftig, men bør brukes med forsiktighet for å unngå å kjøre utrygge eller skadelige skript i QGIS-miljøet.
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.
Ingen API-nøkler eller miljøvariabler kreves ifølge tilgjengelig dokumentasjon.
Automatisert prosjektoppsett, administrasjon av geospatiale datalag, batchprosessering av algoritmer, AI-drevet romlig analyse og tilpasset Python-skripting i QGIS via LLM-forespørsler.
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.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...
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...
Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...