
Máy chủ Terraform Cloud MCP
Tích hợp trợ lý AI với API Terraform Cloud thông qua Máy chủ Terraform Cloud MCP. Quản lý hạ tầng bằng ngôn ngữ tự nhiên, tự động hóa các tác vụ workspace và dự...
Kết nối QGIS Desktop với các LLM để có quy trình địa không gian mạnh mẽ hỗ trợ AI—tự động hóa dự án, lớp, thuật toán và lập trình Python thông qua thành phần MCP của FlowHunt.
Máy chủ QGIS MCP là một triển khai Model Context Protocol (MCP) kết nối QGIS Desktop với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Claude. Bằng cách sử dụng máy chủ dựa trên socket và plugin QGIS MCP, nó cho phép các trợ lý AI kiểm soát và tương tác trực tiếp với các dự án QGIS. Điều này giúp tự động hóa các tác vụ như tạo dự án, thao tác lớp, thực thi thuật toán qua Processing Toolbox, thậm chí chạy trực tiếp mã Python trong QGIS. Máy chủ này được thiết kế để tinh giản quy trình địa không gian, hỗ trợ xử lý dữ liệu nâng cao và tăng năng suất cho nhà phát triển thông qua quản lý QGIS liền mạch và hỗ trợ từ LLM.
Không có template prompt cụ thể nào được đề cập trong kho mã.
Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được mô tả trong kho mã.
Không tìm thấy hướng dẫn cài đặt cho Windsurf.
git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
qgis_mcp_plugin
vào thư mục plugin của hồ sơ QGIS (xem README.md để biết vị trí theo từng hệ điều hành).Claude > Settings > Developer > Edit Config > 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"
]
}
}
}
Không có hướng dẫn sử dụng API key hay biến môi trường trong kho mã.
Không tìm thấy hướng dẫn cài đặt cho Cursor.
Không tìm thấy hướng dẫn cài đặt cho Cline.
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối nó với agent AI:
Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"qgis": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý thay “qgis” bằng tên máy chủ MCP thực tế và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.
Mục | Có sẵn | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | Mô tả rõ ràng về QGIS MCP Server trong README.md |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không đề cập template prompt |
Danh sách Tài nguyên | ⛔ | Không tìm thấy tài nguyên MCP cụ thể |
Danh sách Công cụ | ✅ | Mô tả trong README.md (thao tác dự án/lớp, xử lý, thực thi mã) |
Bảo mật API Key | ⛔ | Không có thông tin về API key/biến môi trường |
Hỗ trợ Sampling (không quan trọng khi đánh giá) | ⛔ | Không đề cập |
Giữa hai bảng trên, Máy chủ QGIS MCP được tài liệu hóa tốt về tính năng cốt lõi và các công cụ, nhưng thiếu danh sách prompt/tài nguyên cụ thể và không đề cập bảo mật API key hay hỗ trợ sampling/roots. Tôi đánh giá 6/10 về mức độ hoàn chỉnh MCP và sẵn sàng cho nhà phát triển.
Có LICENSE không | ⛔ (không tìm thấy) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ✅ |
Số lượng Forks | 68 |
Số lượng Stars | 540 |
Máy chủ QGIS MCP là cầu nối giữa QGIS Desktop và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cho phép các agent AI tự động hóa và kiểm soát dự án, lớp, thuật toán QGIS, thậm chí thực thi mã Python từ giao diện hội thoại.
Agent AI có thể tạo, tải và lưu dự án; thêm hoặc xóa lớp vector/raster; thực thi thuật toán xử lý QGIS; và chạy script Python trực tiếp trong QGIS.
Thực thi mã rất mạnh mẽ nhưng nên sử dụng cẩn thận để tránh chạy các script không đáng tin cậy hoặc gây hại trong môi trường QGIS.
Thêm thành phần MCP vào flow của bạn trong FlowHunt và cấu hình với thông tin Máy chủ QGIS MCP. Sử dụng định dạng JSON trong tài liệu để chỉ định URL và phương thức truyền của máy chủ.
Không cần API key hay biến môi trường theo tài liệu hiện có.
Tự động thiết lập dự án, quản lý lớp dữ liệu địa không gian, xử lý hàng loạt thuật toán, phân tích không gian do AI dẫn dắt và lập trình Python tùy chỉnh trong QGIS thông qua yêu cầu LLM.
Tự động hóa quy trình địa không gian của bạn và cho phép các agent AI kiểm soát QGIS Desktop thông qua Máy chủ QGIS MCP. Hãy thử nghiệm ngay trên nền tảng của FlowHunt.
Tích hợp trợ lý AI với API Terraform Cloud thông qua Máy chủ Terraform Cloud MCP. Quản lý hạ tầng bằng ngôn ngữ tự nhiên, tự động hóa các tác vụ workspace và dự...
Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...
Kubernetes MCP Server là cầu nối giữa trợ lý AI và các cụm Kubernetes, cho phép tự động hóa bằng AI, quản lý tài nguyên và quy trình DevOps thông qua các lệnh M...