
Kubernetes MCP Server-integration
Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...
Koppla QGIS Desktop till LLM:er för kraftfulla, AI-assisterade geospatiala arbetsflöden—automatisera projekt, lager, algoritmer och Python-skript via FlowHunt’s MCP-komponent.
QGIS MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-implementation som fungerar som en brygga mellan QGIS Desktop och stora språkmodeller (LLM:er), såsom Claude. Genom att använda en socketbaserad server och QGIS MCP-pluginet möjliggör den för AI-assistenter att direkt styra och interagera med QGIS-projekt. Detta gör det möjligt för AI att automatisera uppgifter som projektskapande, lagermanipulation, algoritmkörning via Processing Toolbox och till och med direkt körning av Python-kod i QGIS. Servern är designad för att effektivisera geospatiala arbetsflöden, underlätta avancerad databehandling och öka utvecklares produktivitet genom sömlös, prompt-assisterad hantering av QGIS från en LLM-klient.
Inga explicita promptmallar nämns i repot.
Inga explicita MCP-resurser beskrivs i repot.
Inga installationsinstruktioner hittades för Windsurf.
git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
qgis_mcp_plugin
till din QGIS-profilens plugin-mapp (se README.md för plattformspecifika sökvägar).Claude > Inställningar > Utvecklare > Redigera konfig > claude_desktop_config.json
.mcpServers
:{
"mcpServers": {
"qgis": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
"run",
"qgis_mcp_server.py"
]
}
}
}
Ingen information om API-nycklar eller miljövariabler beskrivs i repot.
Inga installationsinstruktioner hittades för Cursor.
Inga installationsinstruktioner hittades för Cline.
Använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och anslut den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:
{
"qgis": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner. Kom ihåg att ändra “qgis” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Tydlig beskrivning av QGIS MCP Server i README.md |
Lista över promptar | ⛔ | Inga promptmallar nämnda |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita MCP-resurser funna |
Verktygslista | ✅ | Beskrivet i README.md (projekt-/lagermanipulation, bearbetning, kodexekvering) |
Säkerställa API-nycklar | ⛔ | Ingen information om API-nyckel/miljövariabel |
Sampling-support (mindre viktigt för utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Mellan de två tabellerna är QGIS MCP Server väl dokumenterad vad gäller kärnfunktioner och verktygsexponering, men saknar explicita prompt-/resurslistor och täcker inte API-nyckelsäkerhet eller sampling-/rootsstöd. Jag skulle ge den 6/10 för MCP-kompletthet och utvecklarberedskap.
Har LICENSE | ⛔ (ej hittad) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forkar | 68 |
Antal stjärnor | 540 |
QGIS MCP Server är en brygga mellan QGIS Desktop och stora språkmodeller (LLM:er), vilket gör det möjligt för AI-agenter att automatisera och styra QGIS-projekt, lager, algoritmer och även köra Python-kod från konversationsgränssnitt.
AI-agenter kan skapa, ladda och spara projekt; lägga till eller ta bort vektor/rasterlager; köra QGIS-bearbetningsalgoritmer; och köra Python-skript direkt i QGIS.
Kodexekvering är kraftfullt men bör användas med försiktighet för att undvika att köra otillförlitliga eller skadliga skript i QGIS-miljön.
Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde och konfigurera den med dina QGIS MCP Server-detaljer. Använd JSON-formatet som anges i dokumentationen för att specificera serverns URL och transportmetod.
Inga API-nycklar eller miljövariabler krävs enligt tillgänglig dokumentation.
Automatiserad projektuppsättning, hantering av geospatiala datalager, batchbearbetning av algoritmer, AI-driven rumanalys samt anpassad Python-skriptning i QGIS via LLM-förfrågningar.
Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Integrera AI-assistenter med Terraform Cloud API genom Terraform Cloud MCP-servern. Hantera infrastruktur via naturligt språk, automatisera arbetsytor och proje...