QGIS MCP Sunucusu Entegrasyonu

QGIS MCP Sunucusu Entegrasyonu

QGIS Desktop’u LLM’lerle bağlayarak güçlü, yapay zekâ destekli coğrafi iş akışları oluşturun—projeleri, katmanları, algoritmaları ve Python betiklerini FlowHunt’ın MCP bileşeniyle otomatikleştirin.

“QGIS” MCP Sunucusu ne yapar?

QGIS MCP Sunucusu, QGIS Desktop’u Claude gibi büyük dil modelleri (LLM’ler) ile buluşturan bir Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır. Soket tabanlı bir sunucu ve QGIS MCP eklentisinden yararlanarak, yapay zekâ asistanlarının QGIS projelerini doğrudan kontrol etmesini ve onlarla etkileşime girmesini sağlar. Bu sayede proje oluşturma, katman yönetimi, Processing Toolbox üzerinden algoritma yürütme ve hatta QGIS içinde doğrudan Python kodu çalıştırma gibi görevlerin yapay zekâ tabanlı otomasyonu mümkün olur. Sunucu, coğrafi iş akışlarını hızlandırmak, gelişmiş veri işleme sağlamak ve geliştirici verimliliğini artırmak için LLM istemcisinden QGIS’in sorunsuz ve hızlı kontrolünü mümkün kılmak üzere tasarlanmıştır.

Komut Listesi

Depoda açık bir komut şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda açık bir MCP kaynağı tanımlanmamıştır.

Araçlar Listesi

  • Proje Yönetimi: QGIS projelerini LLM komutlarıyla oluşturma, yükleme ve kaydetme imkânı sağlar.
  • Katman Yönetimi: QGIS projesinde vektör ve raster katmanlar eklemeye veya kaldırmaya olanak tanır.
  • İşleme Yürütme: QGIS Processing Toolbox algoritmalarını LLM arayüzü üzerinden çalıştırır.
  • Kod Yürütme: LLM istekleriyle QGIS ortamında serbest Python kodu çalıştırır. (Çok güçlüdür, dikkatli kullanın.)

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

  • Otomatik Proje Oluşturma: Geliştiriciler ve veri bilimciler, yeni QGIS projelerini LLM’ler ile otomatik olarak kurabilir; böylece tutarlı yapı ve konfigürasyon sağlanır.
  • Coğrafi Veri Katmanı Yönetimi: LLM’ler, veri alımı ve görselleştirme iş akışlarını hızlandırmak için vektör/raster katmanları programatik olarak ekleyebilir, kaldırabilir veya güncelleyebilir.
  • Algoritmalarla Toplu İşleme: Yapay zekâ asistanları, büyük veri kümelerinde karmaşık QGIS Processing Toolbox algoritmalarını tetikleyebilir; bu sayede zaman tasarrufu ve manuel müdahale azalır.
  • Uzaktan Kod Yürütme: Kullanıcılar, QGIS içinde çalıştırılacak Python betiklerini gönderebilir; böylece özel analiz, veri dönüştürme veya eklenti geliştirme sağlanır.
  • Yapay Zekâ Destekli Coğrafi Analiz: QGIS fonksiyonları LLM’lere açılarak gelişmiş mekânsal sorgular ve harita işlemleri konuşma yoluyla veya yapay zekâ ajanları aracılığıyla yapılabilir.

Kurulum Nasıl Yapılır?

Windsurf

Windsurf için kurulum talimatı bulunamadı.

Claude

  1. Ön Gereksinimler: QGIS 3.X (3.22’de test edildi), Python 3.10+ ve uv paket yöneticisi kurulu olmalı.
  2. Repoyu İndirin:
    git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
    
  3. QGIS Eklentisini Kurun:
    • qgis_mcp_plugin klasörünü QGIS profilinizdeki eklenti klasörüne kopyalayın (README.md dosyasındaki platforma göre konuma bakınız).
    • QGIS’i yeniden başlatın ve “QGIS MCP” eklentisini etkinleştirin.
  4. Claude Yapılandırmasını Düzenleyin:
    • Claude > Ayarlar > Geliştirici > Yapılandırmayı Düzenle > claude_desktop_config.json yoluna gidin.
    • mcpServers altına şunu ekleyin:
      {
        "mcpServers": {
          "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
              "--directory",
              "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
              "run",
              "qgis_mcp_server.py"
            ]
          }
        }
      }
      
  5. Kaydedin ve Claude’u Yeniden Başlatın: Yapılandırmanın aktif olması için.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

Depoda anahtarlar için API veya ortam değişkeni kullanımı belirtilmemiştir.

Cursor

Cursor için kurulum talimatı bulunamadı.

Cline

Cline için kurulum talimatı bulunamadı.

Bu MCP’nin Akışlarda Kullanımı

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve yapay zekâ ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP akışı

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandıktan sonra, yapay zekâ ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak tüm fonksiyonlarına ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “qgis” ismini gerçek MCP sunucu adınız ile, URL’yi ise kendi MCP sunucu URL’niz ile değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.


Genel Bakış

BölümUygunlukDetaylar/Notlar
Genel BakışREADME.md dosyasında QGIS MCP Sunucusu net biçimde tanımlanmış
Komut ListesiKomut şablonu belirtilmemiş
Kaynak ListesiAçık MCP kaynağı bulunamadı
Araçlar ListesiREADME.md’de açıklanmış (proje/katman yönetimi, işleme, kod yürütme)
API Anahtarı GüvenliğiAPI anahtarı/ortam değişkeni bilgisi yok
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Belirtilmemiş

İki tablo arasında, QGIS MCP Sunucusu çekirdek özellikler ve araç desteği anlamında iyi dokümante edilmiş; fakat açık komut/kaynak listeleri ile API anahtarı güvenliği veya örnekleme/roots desteği eksiktir. MCP bütünlüğü ve geliştirici hazır oluşu açısından 6/10 puan veriyorum.


MCP Skoru

Lisansı Var mı?⛔ (bulunamadı)
En az bir aracı var
Fork Sayısı68
Yıldız Sayısı540

Sıkça sorulan sorular

QGIS MCP Sunucusu nedir?

QGIS MCP Sunucusu, QGIS Desktop ile büyük dil modelleri (LLM'ler) arasında bir köprü görevi görerek, yapay zekâ ajanlarının QGIS projelerini, katmanlarını, algoritmalarını otomatikleştirmesine ve hatta konuşma arayüzlerinden Python kodu çalıştırmasına olanak tanır.

Yapay zekâ ajanları bu sunucu ile QGIS üzerinde neler yapabilir?

Yapay zekâ ajanları projeleri oluşturabilir, yükleyebilir ve kaydedebilir; vektör/raster katmanları ekleyip kaldırabilir; QGIS işleme algoritmalarını çalıştırabilir ve doğrudan QGIS içinde Python betikleri yürütebilir.

Kod çalıştırmayı etkinleştirmek güvenli mi?

Kod çalıştırma oldukça güçlüdür ancak QGIS ortamında güvenilmeyen ya da zararlı betiklerin çalıştırılmaması için dikkatli kullanılmalıdır.

QGIS MCP Sunucumu FlowHunt'a nasıl bağlarım?

FlowHunt akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve QGIS MCP Sunucusu bilgileriyle yapılandırın. Sunucunun URL'sini ve taşıma metodunu belirtmek için dokümantasyondaki JSON formatını kullanın.

QGIS MCP Sunucusu API anahtarı veya özel ortam değişkenleri gerektirir mi?

Mevcut dokümantasyona göre API anahtarı veya ortam değişkeni gerekmemektedir.

Temel kullanım senaryoları nelerdir?

Otomatik proje kurulumu, coğrafi veri katmanı yönetimi, algoritmaların toplu işlenmesi, yapay zekâ destekli mekânsal analiz ve QGIS'te LLM üzerinden özel Python betiklerinin yürütülmesi.

QGIS'i FlowHunt ile Güçlendirin

Coğrafi iş akışlarınızı otomatikleştirin ve yapay zekâ ajanlarının QGIS Desktop'u QGIS MCP Sunucusu aracılığıyla kontrol etmesini sağlayın. FlowHunt platformunda hemen deneyin.

Daha fazla bilgi

Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu
Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu

Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu

Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes kümeleri arasında köprü kurarak AI destekli otomasyon, kaynak yönetimi ve DevOps iş akışlarını standart M...

3 dakika okuma
AI Kubernetes +4
Kubernetes MCP Sunucusu
Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes/OpenShift kümeleri arasında köprü kurarak doğal dil iş akışlarıyla programatik kaynak yönetimi, pod işlem...

4 dakika okuma
Kubernetes MCP Server +4
KubeSphere MCP Sunucusu
KubeSphere MCP Sunucusu

KubeSphere MCP Sunucusu

KubeSphere MCP Sunucusu, AI asistanlarının ve LLM geliştirme araçlarının KubeSphere kümelerini sorunsuz bir şekilde yönetmesini sağlar; çalışma alanı, küme, kul...

4 dakika okuma
AI DevOps +5