Integrare QGIS MCP Server

Integrare QGIS MCP Server

Conectează QGIS Desktop cu LLM-uri pentru fluxuri de lucru geospațiale puternice asistate de AI—automatizează proiecte, straturi, algoritmi și scripting Python prin componenta MCP a FlowHunt.

Ce face serverul “QGIS” MCP?

QGIS MCP Server este o implementare Model Context Protocol (MCP) care face legătura între QGIS Desktop și modele lingvistice mari (LLM-uri), cum ar fi Claude. Folosind un server bazat pe socket și pluginul QGIS MCP, permite asistenților AI să controleze și să interacționeze direct cu proiectele QGIS. Astfel, AI poate automatiza sarcini precum crearea de proiecte, manipularea straturilor, rularea algoritmilor prin Processing Toolbox și chiar execuția directă de cod Python în QGIS. Serverul este conceput pentru a eficientiza fluxurile geospațiale, a facilita procesarea avansată a datelor și a crește productivitatea dezvoltatorilor prin gestionarea rapidă și asistată de AI a QGIS dintr-un client LLM.

Lista de Prompt-uri

Nu sunt menționate șabloane explicite de prompt-uri în depozit.

Lista de Resurse

Nu sunt descrise resurse MCP explicite în depozit.

Lista de Unelte

  • Manipulare proiect: Permite crearea, încărcarea și salvarea proiectelor QGIS prin comenzi LLM.
  • Manipulare straturi: Permite adăugarea sau eliminarea straturilor vectoriale și raster într-un proiect QGIS.
  • Executare procesare: Rulează algoritmi de procesare QGIS (din Processing Toolbox) printr-o interfață LLM.
  • Execuție cod: Execută cod Python arbitrar în mediul QGIS prin cereri LLM. (Foarte puternic, utilizați cu prudență.)

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

  • Creare automată de proiecte: Dezvoltatorii și specialiștii în date pot folosi LLM-uri pentru a automatiza configurarea proiectelor QGIS, asigurând o structură și o configurare constantă.
  • Gestionarea straturilor de date geospațiale: LLM-urile pot adăuga, elimina sau actualiza programatic straturi vectoriale și raster, simplificând ingestia și vizualizarea datelor.
  • Procesare batch prin algoritmi: Asistenții AI pot declanșa algoritmi complecși din Processing Toolbox pe seturi mari de date, economisind timp și reducând intervenția manuală.
  • Execuție cod la distanță: Utilizatorii pot trimite scripturi Python pentru a fi executate în QGIS, facilitând analize personalizate, transformări de date sau dezvoltare de plugin-uri.
  • Analiză geospațială asistată de AI: Prin expunerea funcțiilor QGIS către LLM-uri, interogări spațiale avansate și operațiuni pe hărți pot fi realizate conversațional sau cu ajutorul agenților AI.

Cum se configurează

Windsurf

Nu au fost găsite instrucțiuni de instalare pentru Windsurf.

Claude

  1. Precondiții: Asigură-te că ai instalat QGIS 3.X (testat pe 3.22), Python 3.10+ și managerul de pachete uv.
  2. Descarcă depozitul:
    git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
    
  3. Instalează pluginul QGIS:
    • Copiază folderul qgis_mcp_plugin în folderul de pluginuri al profilului tău QGIS (vezi README.md pentru locații specifice platformei).
    • Repornește QGIS și activează pluginul “QGIS MCP”.
  4. Editează configurația Claude:
    • Mergi la Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json.
    • Adaugă următoarele sub mcpServers:
      {
        "mcpServers": {
          "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
              "--directory",
              "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
              "run",
              "qgis_mcp_server.py"
            ]
          }
        }
      }
      
  5. Salvează și repornește Claude pentru a aplica configurația.

Securizarea cheilor API

Nu se utilizează chei API sau variabile de mediu pentru chei, conform repo-ului.

Cursor

Nu au fost găsite instrucțiuni de instalare pentru Cursor.

Cline

Nu au fost găsite instrucțiuni de instalare pentru Cline.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Flux MCP FlowHunt

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “qgis” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa proprie a serverului MCP.


Prezentare generală

SecțiuneDisponibilitateDetalii/Note
Prezentare generalăDescriere clară a QGIS MCP Server în README.md
Lista de Prompt-uriNu sunt menționate șabloane de prompt-uri
Lista de ResurseNu au fost găsite resurse MCP explicite
Lista de UnelteDescrise în README.md (manipulare proiect/strat, procesare, execuție cod)
Securizarea cheilor APINu există informații despre chei API/variabile mediu
Suport sampling (mai puțin relevant la evaluare)Nu este menționat

Dintre cele două tabele, QGIS MCP Server este bine documentat în privința funcționalităților de bază și a expunerii de unelte, dar nu conține șabloane explicite de prompt/resurse și nu acoperă securitatea cheilor API sau suportul sampling/roots. I-aș acorda un 6/10 pentru completitudinea MCP și pregătirea pentru dezvoltatori.


Scor MCP

Are LICENȚĂ⛔ (nu a fost găsită)
Are cel puțin o unealtă
Număr Forks68
Număr Stars540

Întrebări frecvente

Ce este QGIS MCP Server?

QGIS MCP Server este o punte între QGIS Desktop și modelele lingvistice mari (LLM-uri), permițând agenților AI să automatizeze și să controleze proiecte QGIS, straturi, algoritmi și chiar să execute cod Python direct din interfețe conversaționale.

Ce pot face agenții AI cu QGIS prin acest server?

Agenții AI pot crea, încărca și salva proiecte; adăuga sau elimina straturi vectoriale/raster; executa algoritmi de procesare QGIS; și rula scripturi Python direct în QGIS.

Este sigur să permit execuția de cod?

Execuția de cod este puternică, dar trebuie folosită cu precauție pentru a evita rularea de scripturi neîncrezătoare sau dăunătoare în mediul QGIS.

Cum conectez QGIS MCP Server la FlowHunt?

Adaugă componenta MCP în fluxul tău FlowHunt și configureaz-o cu detaliile QGIS MCP Server. Folosește formatul JSON oferit în documentație pentru a specifica URL-ul serverului și metoda de transport.

QGIS MCP Server necesită chei API sau variabile de mediu speciale?

Conform documentației disponibile, nu sunt necesare chei API sau variabile de mediu.

Care sunt principalele cazuri de utilizare?

Configurare automată a proiectelor, gestionarea straturilor de date geospațiale, procesare batch de algoritmi, analiză spațială asistată de AI și scripting Python personalizat în QGIS prin cereri LLM.

Oferă putere suplimentară QGIS cu FlowHunt

Automatizează-ți fluxurile de lucru geospațiale și oferă agenților AI control asupra QGIS Desktop prin QGIS MCP Server. Încearcă-l cu platforma FlowHunt chiar azi.

Află mai multe

Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)

Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)

Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...

3 min citire
AI Integration +4
Integrarea serverului Kubernetes MCP
Integrarea serverului Kubernetes MCP

Integrarea serverului Kubernetes MCP

Serverul Kubernetes MCP creează o punte între asistenții AI și clusterele Kubernetes, permițând automatizare AI, managementul resurselor și fluxuri DevOps prin ...

4 min citire
AI Kubernetes +4
Integrare Server Qiniu MCP
Integrare Server Qiniu MCP

Integrare Server Qiniu MCP

Serverul Qiniu MCP face legătura între asistenții AI și clienții LLM cu serviciile de stocare și multimedia din Qiniu Cloud. Permite gestionarea automată a fiși...

5 min citire
AI Cloud Storage +4