Integracja z QGIS MCP Server

Połącz QGIS Desktop z LLM, aby uzyskać potężne, wspierane przez AI przepływy pracy geoprzestrzennej — automatyzuj projekty, warstwy, algorytmy i skrypty Python za pomocą komponentu MCP FlowHunt.

Integracja z QGIS MCP Server

Co robi „QGIS” MCP Server?

QGIS MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP), która łączy QGIS Desktop z dużymi modelami językowymi (LLM), takimi jak Claude. Wykorzystując serwer oparty na gniazdach i wtyczkę QGIS MCP, umożliwia asystentom AI bezpośrednią kontrolę i interakcję z projektami QGIS. Pozwala to na automatyzację przez AI takich działań, jak tworzenie projektów, manipulacja warstwami, wykonywanie algorytmów przez Processing Toolbox, a nawet bezpośrednie uruchamianie kodu Python w QGIS. Serwer został zaprojektowany, by usprawnić przepływy pracy geoprzestrzennej, ułatwić zaawansowane przetwarzanie danych oraz zwiększyć produktywność deweloperów przez płynne, wspomagane promptami zarządzanie QGIS z poziomu klienta LLM.

Lista Promptów

W repozytorium nie wspomniano o żadnych szablonach promptów.

Lista Źródeł

W repozytorium nie opisano żadnych jawnych źródeł MCP.

Lista Narzędzi

  • Manipulacja projektami: Pozwala na tworzenie, ładowanie i zapisywanie projektów QGIS za pomocą poleceń LLM.
  • Manipulacja warstwami: Umożliwia dodawanie lub usuwanie warstw wektorowych i rastrowych w projekcie QGIS.
  • Wykonywanie algorytmów: Uruchamia algorytmy Processing Toolbox QGIS przez interfejs LLM.
  • Wykonywanie kodu: Wykonuje dowolny kod Python w środowisku QGIS na żądanie LLM. (Bardzo potężne, używaj ostrożnie.)

Przypadki użycia tego serwera MCP

  • Automatyczne tworzenie projektów: Programiści i analitycy danych mogą używać LLM do automatyzacji zakładania nowych projektów QGIS, zapewniając spójną strukturę i konfigurację.
  • Zarządzanie warstwami danych geoprzestrzennych: LLM mogą programowo dodawać, usuwać lub aktualizować warstwy wektorowe i rastrowe, usprawniając procesy importu i wizualizacji danych.
  • Przetwarzanie wsadowe przez algorytmy: Asystenci AI mogą uruchamiać złożone algorytmy Processing Toolbox QGIS na dużych zbiorach danych, oszczędzając czas i ograniczając ręczną pracę.
  • Zdalne wykonywanie kodu: Użytkownicy mogą przesyłać skrypty Pythona do wykonania w QGIS, ułatwiając niestandardową analizę, transformacje danych lub rozwój wtyczek.
  • Analizy geoprzestrzenne wspierane przez AI: Dzięki udostępnieniu funkcji QGIS modelom LLM, zaawansowane zapytania przestrzenne i operacje na mapach mogą być realizowane konwersacyjnie lub przez agentów AI.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

  1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowane QGIS 3.X (testowane na 3.22), Python 3.10+ oraz menedżer pakietów uv.
  2. Pobierz repozytorium:
    git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
    
  3. Zainstaluj wtyczkę QGIS:
    • Skopiuj folder qgis_mcp_plugin do folderu wtyczek profilu QGIS (zobacz README.md dla lokalizacji specyficznych dla systemu).
    • Uruchom ponownie QGIS i włącz wtyczkę „QGIS MCP”.
  4. Edytuj konfigurację Claude:
    • Przejdź do Claude > Ustawienia > Deweloper > Edytuj konfigurację > claude_desktop_config.json.
    • Dodaj poniższy fragment pod mcpServers:
      {
        "mcpServers": {
          "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
              "--directory",
              "/ABSOLUTNA/ŚCIEŻKA/DO/FOLDERU/RODZICA/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
              "run",
              "qgis_mcp_server.py"
            ]
          }
        }
      }
      
  5. Zapisz i uruchom ponownie Claude, aby zastosować konfigurację.

Zabezpieczenie kluczy API

W repozytorium nie opisano użycia kluczy API ani zmiennych środowiskowych.

Cursor

Brak instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

Brak instrukcji konfiguracji dla Cline.

Jak używać tego MCP w flowach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

FlowHunt MCP flow

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjonalnościami. Pamiętaj, aby zamienić „qgis” na nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.


Przegląd

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Notatki
PrzeglądJasny opis QGIS MCP Server w README.md
Lista PromptówNie wspomniano o szablonach promptów
Lista ŹródełNie znaleziono jawnych źródeł MCP
Lista NarzędziOpisane w README.md (manipulacja projektami/warstwami, przetwarzanie, wykonywanie kodu)
Zabezpieczenie kluczy APIBrak informacji o kluczach API/zmiennych środowiskowych
Wsparcie sampling-u (mniej istotne)Nie wspomniano

Na tle obu tabel QGIS MCP Server jest dobrze udokumentowany pod kątem kluczowych funkcji i narzędzi, ale brakuje mu jawnych list promptów/źródeł i nie obejmuje bezpieczeństwa kluczy API ani wsparcia sampling/roots. Oceniam go na 6/10 pod względem kompletności MCP i gotowości dla deweloperów.


Ocena MCP

Ma LICENSE⛔ (nie znaleziono)
Ma przynajmniej jedno narzędzie
Liczba Forków68
Liczba Gwiazdek540

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest QGIS MCP Server?

QGIS MCP Server to pomost między QGIS Desktop a dużymi modelami językowymi (LLM), pozwalający agentom AI automatyzować i kontrolować projekty, warstwy, algorytmy QGIS oraz wykonywać kod Pythona z interfejsów konwersacyjnych.

Co mogą robić agenci AI z QGIS przez ten serwer?

Agenci AI mogą tworzyć, ładować i zapisywać projekty; dodawać lub usuwać warstwy wektorowe/rastrowe; uruchamiać algorytmy Processing Toolbox oraz wykonywać skrypty Pythona bezpośrednio w QGIS.

Czy umożliwienie wykonywania kodu jest bezpieczne?

Wykonywanie kodu to potężna funkcja, ale należy stosować ją ostrożnie, aby uniknąć uruchamiania niezweryfikowanych lub szkodliwych skryptów w środowisku QGIS.

Jak połączyć swój QGIS MCP Server z FlowHunt?

Dodaj komponent MCP do swojego flow w FlowHunt i skonfiguruj go, podając dane QGIS MCP Server. Skorzystaj z formatu JSON podanego w dokumentacji, aby określić adres URL i metodę transportu serwera.

Czy QGIS MCP Server wymaga kluczy API lub specjalnych zmiennych środowiskowych?

Na podstawie dostępnej dokumentacji, klucze API ani zmienne środowiskowe nie są wymagane.

Jakie są główne przypadki użycia?

Automatyczne przygotowanie projektów, zarządzanie warstwami danych geoprzestrzennych, wsadowe przetwarzanie algorytmów, wspierana przez AI analiza przestrzenna oraz niestandardowe skrypty Python w QGIS na żądanie LLM.

Przyspiesz QGIS z FlowHunt

Automatyzuj swoje przepływy pracy geoprzestrzennej i umożliwiaj agentom AI kontrolę nad QGIS Desktop przez QGIS MCP Server. Wypróbuj na platformie FlowHunt już dziś.

Dowiedz się więcej