
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...
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, 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.
Depoda açık bir komut şablonu belirtilmemiştir.
Depoda açık bir MCP kaynağı tanımlanmamıştır.
Windsurf için kurulum talimatı bulunamadı.
git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
qgis_mcp_plugin
klasörünü QGIS profilinizdeki eklenti klasörüne kopyalayın (README.md dosyasındaki platforma göre konuma bakınız).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"
]
}
}
}
Depoda anahtarlar için API veya ortam değişkeni kullanımı belirtilmemiştir.
Cursor için kurulum talimatı bulunamadı.
Cline için kurulum talimatı bulunamadı.
FlowHunt’ta MCP Kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve yapay zekâ ajanınıza bağlayın:
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.
Bölüm | Uygunluk | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | README.md dosyasında QGIS MCP Sunucusu net biçimde tanımlanmış |
Komut Listesi | ⛔ | Komut şablonu belirtilmemiş |
Kaynak Listesi | ⛔ | Açık MCP kaynağı bulunamadı |
Araçlar Listesi | ✅ | README.md’de açıklanmış (proje/katman yönetimi, işleme, kod yürütme) |
API Anahtarı Güvenliği | ⛔ | API 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.
Lisansı Var mı? | ⛔ (bulunamadı) |
---|---|
En az bir aracı var | ✅ |
Fork Sayısı | 68 |
Yıldız Sayısı | 540 |
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 projeleri oluşturabilir, yükleyebilir ve kaydedebilir; vektör/raster katmanları ekleyip kaldırabilir; QGIS işleme algoritmalarını çalıştırabilir ve doğrudan QGIS içinde Python betikleri yürütebilir.
Kod çalıştırma oldukça güçlüdür ancak QGIS ortamında güvenilmeyen ya da zararlı betiklerin çalıştırılmaması için dikkatli kullanılmalıdır.
FlowHunt akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve QGIS MCP Sunucusu bilgileriyle yapılandırın. Sunucunun URL'sini ve taşıma metodunu belirtmek için dokümantasyondaki JSON formatını kullanın.
Mevcut dokümantasyona göre API anahtarı veya ortam değişkeni gerekmemektedir.
Otomatik proje kurulumu, coğrafi veri katmanı yönetimi, algoritmaların toplu işlenmesi, yapay zekâ destekli mekânsal analiz ve QGIS'te LLM üzerinden özel Python betiklerinin yürütülmesi.
Coğrafi iş akışlarınızı otomatikleştirin ve yapay zekâ ajanlarının QGIS Desktop'u QGIS MCP Sunucusu aracılığıyla kontrol etmesini sağlayın. FlowHunt platformunda hemen deneyin.
Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes kümeleri arasında köprü kurarak AI destekli otomasyon, kaynak yönetimi ve DevOps iş akışlarını standart M...
Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes/OpenShift kümeleri arasında köprü kurarak doğal dil iş akışlarıyla programatik kaynak yönetimi, pod işlem...
KubeSphere MCP Sunucusu, AI asistanlarının ve LLM geliştirme araçlarının KubeSphere kümelerini sorunsuz bir şekilde yönetmesini sağlar; çalışma alanı, küme, kul...