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.

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
- Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowane QGIS 3.X (testowane na 3.22), Python 3.10+ oraz menedżer pakietów uv.
- Pobierz repozytorium:
git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
- 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”.
- Skopiuj folder
- 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" ] } } }
- Przejdź do
- 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:

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
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Notatki |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Jasny opis QGIS MCP Server w README.md |
Lista Promptów | ⛔ | Nie wspomniano o szablonach promptów |
Lista Źródeł | ⛔ | Nie znaleziono jawnych źródeł MCP |
Lista Narzędzi | ✅ | Opisane w README.md (manipulacja projektami/warstwami, przetwarzanie, wykonywanie kodu) |
Zabezpieczenie kluczy API | ⛔ | Brak 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 Forków | 68 |
Liczba Gwiazdek | 540 |
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.