QGIS MCP Server-integration

QGIS MCP Server-integration

Koppla QGIS Desktop till LLM:er för kraftfulla, AI-assisterade geospatiala arbetsflöden—automatisera projekt, lager, algoritmer och Python-skript via FlowHunt’s MCP-komponent.

Vad gör “QGIS” MCP Server?

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.

Lista över promptar

Inga explicita promptmallar nämns i repot.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i repot.

Verktygslista

  • Projektmanipulation: Möjliggör skapande, laddning och sparande av QGIS-projekt via LLM-kommandon.
  • Lagermanipulation: Gör det möjligt att lägga till eller ta bort vektor- och rasterlager i ett QGIS-projekt.
  • Köra bearbetning: Kör QGIS-bearbetningsalgoritmer (från Processing Toolbox) genom ett LLM-gränssnitt.
  • Kodexekvering: Exekverar valfri Python-kod inom QGIS-miljön via LLM-förfrågningar. (Mycket kraftfullt, använd med försiktighet.)

Användningsområden för denna MCP Server

  • Automatiserad projektskapande: Utvecklare och datavetare kan använda LLM:er för att automatisera uppsättningen av nya QGIS-projekt, vilket säkerställer konsekvent struktur och konfiguration.
  • Hantering av geospatiala datalager: LLM:er kan programmatiskt lägga till, ta bort eller uppdatera vektor- och rasterlager, vilket effektiviserar dataimport och visualiseringsflöden.
  • Batchbearbetning via algoritmer: AI-assistenter kan starta komplexa QGIS Processing Toolbox-algoritmer på stora datamängder, vilket sparar tid och minskar manuellt arbete.
  • Fjärrkodexekvering: Användare kan skicka Python-skript som körs i QGIS, vilket underlättar anpassad analys, datatransformering eller pluginutveckling.
  • AI-assisterad geospatial analys: Genom att exponera QGIS-funktioner för LLM:er kan avancerade rumanalys och kartoperationer utföras konversationsmässigt eller via AI-agenter.

Hur sätter man upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner hittades för Windsurf.

Claude

  1. Förutsättningar: Kontrollera att QGIS 3.X (testat på 3.22), Python 3.10+ och uv package manager är installerade.
  2. Ladda ner repot:
    git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
    
  3. Installera QGIS-plugin:
    • Kopiera mappen qgis_mcp_plugin till din QGIS-profilens plugin-mapp (se README.md för plattformspecifika sökvägar).
    • Starta om QGIS och aktivera pluginet “QGIS MCP”.
  4. Redigera Claude-konfiguration:
    • Gå till Claude > Inställningar > Utvecklare > Redigera konfig > claude_desktop_config.json.
    • Lägg till följande under mcpServers:
      {
        "mcpServers": {
          "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
              "--directory",
              "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
              "run",
              "qgis_mcp_server.py"
            ]
          }
        }
      }
      
  5. Spara och starta om Claude för att använda inställningarna.

Säkerställa API-nycklar

Ingen information om API-nycklar eller miljövariabler beskrivs i repot.

Cursor

Inga installationsinstruktioner hittades för Cursor.

Cline

Inga installationsinstruktioner hittades för Cline.

Hur använder man denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP-flöde

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
ÖversiktTydlig beskrivning av QGIS MCP Server i README.md
Lista över promptarInga promptmallar nämnda
Lista över resurserInga explicita MCP-resurser funna
VerktygslistaBeskrivet i README.md (projekt-/lagermanipulation, bearbetning, kodexekvering)
Säkerställa API-nycklarIngen 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.


MCP-betyg

Har LICENSE⛔ (ej hittad)
Har minst ett verktyg
Antal forkar68
Antal stjärnor540

Vanliga frågor

Vad är QGIS MCP Server?

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.

Vad kan AI-agenter göra med QGIS via denna server?

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.

Är det säkert att tillåta kodexekvering?

Kodexekvering är kraftfullt men bör användas med försiktighet för att undvika att köra otillförlitliga eller skadliga skript i QGIS-miljön.

Hur kopplar jag min QGIS MCP Server till FlowHunt?

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.

Kräver QGIS MCP Server API-nycklar eller speciella miljövariabler?

Inga API-nycklar eller miljövariabler krävs enligt tillgänglig dokumentation.

Vilka är de huvudsakliga användningsområdena?

Automatiserad projektuppsättning, hantering av geospatiala datalager, batchbearbetning av algoritmer, AI-driven rumanalys samt anpassad Python-skriptning i QGIS via LLM-förfrågningar.

Superladda QGIS med FlowHunt

Automatisera dina geospatiala arbetsflöden och ge AI-agenter möjlighet att styra QGIS Desktop via QGIS MCP Server. Testa det med FlowHunt-plattformen redan idag.

Lär dig mer

Kubernetes MCP Server-integration
Kubernetes MCP Server-integration

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...

3 min läsning
AI Kubernetes +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4
Terraform Cloud MCP-server
Terraform Cloud MCP-server

Terraform Cloud MCP-server

Integrera AI-assistenter med Terraform Cloud API genom Terraform Cloud MCP-servern. Hantera infrastruktur via naturligt språk, automatisera arbetsytor och proje...

4 min läsning
AI DevOps +5