QGIS MCP 服务器集成

QGIS MCP 服务器集成

连接 QGIS Desktop 与 LLM,实现强大的 AI 辅助地理空间工作流——通过 FlowHunt 的 MCP 组件自动化项目、图层、算法和 Python 脚本。

“QGIS” MCP 服务器的功能是什么?

QGIS MCP 服务器是模型上下文协议(MCP)的实现,将 QGIS Desktop 与大语言模型(LLM)如 Claude 连接。通过基于 socket 的服务器和 QGIS MCP 插件,AI 助手可以直接控制并与 QGIS 项目交互。这使得 AI 能够自动化诸如项目创建、图层操作、通过处理工具箱执行算法,甚至在 QGIS 内直接执行 Python 代码等任务。该服务器旨在简化地理空间工作流,促进高级数据处理,并通过 LLM 客户端实现 QGIS 的高效、即时管理,提升开发者生产力。

提示词列表

仓库中未提及明确的提示词模板。

资源列表

仓库中未描述明确的 MCP 资源。

工具列表

  • 项目操作:支持通过 LLM 指令创建、加载和保存 QGIS 项目。
  • 图层操作:可在 QGIS 项目中添加或移除矢量和栅格图层。
  • 执行处理算法:通过 LLM 接口运行 QGIS 处理工具箱中的算法。
  • 代码执行:通过 LLM 请求在 QGIS 环境中执行任意 Python 代码。(功能极为强大,请谨慎使用。)

该 MCP 服务器的应用场景

  • 自动化项目创建:开发者和数据科学家可利用 LLM 自动搭建新的 QGIS 项目,保证结构和配置的一致性。
  • 地理空间数据图层管理:LLM 可编程地添加、移除或更新矢量与栅格图层,简化数据导入和可视化流程。
  • 批量算法处理:AI 助手可在大型数据集上自动触发复杂的 QGIS 处理工具箱算法,节省时间并减少人工干预。
  • 远程代码执行:用户可发送 Python 脚本在 QGIS 内执行,便于自定义分析、数据转换或插件开发。
  • AI 辅助地理空间分析:通过向 LLM 暴露 QGIS 功能,可对空间查询和地图操作进行对话式或 AI 代理式操作。

安装方法

Windsurf

未找到 Windsurf 的安装说明。

Claude

  1. 前置条件:确保已安装 QGIS 3.X(测试版本为 3.22)、Python 3.10+ 和 uv 包管理器
  2. 下载仓库
    git clone git@github.com:jjsantos01/qgis_mcp.git
    
  3. 安装 QGIS 插件
    • qgis_mcp_plugin 文件夹复制到 QGIS 配置文件的插件文件夹下(不同平台位置详见 README.md)。
    • 重启 QGIS 并启用 “QGIS MCP” 插件。
  4. 编辑 Claude 配置
    • 进入 Claude > 设置 > 开发者 > 编辑配置 > claude_desktop_config.json
    • mcpServers 下添加如下内容:
      {
        "mcpServers": {
          "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
              "--directory",
              "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
              "run",
              "qgis_mcp_server.py"
            ]
          }
        }
      }
      
  5. 保存并重启 Claude 以应用配置。

API 密钥安全

仓库中未涉及 API 密钥或环境变量的相关用法。

Cursor

未找到 Cursor 的安装说明。

Cline

未找到 Cline 的安装说明。

如何在流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流,需先在流程图中添加 MCP 组件,并将其连接到您的 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 代理即可使用该 MCP,访问其所有功能和能力。请记得将 “qgis” 替换为实际 MCP 服务器的名称,并把 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。


概览

部分是否可用说明/备注
概览README.md 中有清晰的 QGIS MCP 服务器描述
提示词列表未提及提示词模板
资源列表未找到明确的 MCP 资源
工具列表README.md 中有说明(项目/图层操作、处理、代码执行等)
API 密钥安全未涉及 API 密钥/环境变量信息
采样支持(评估时不重要)未提及

综合来看,QGIS MCP 服务器在核心功能和工具暴露方面文档较为完善,但缺少明确的提示词、资源说明,未涵盖 API 密钥安全或采样/roots 支持。整体 MCP 完整度与开发适用性评分为 6/10


MCP 评分

是否有 LICENSE⛔ (未找到)
是否具备至少一个工具
Fork 数量68
Star 数量540

常见问题

什么是 QGIS MCP 服务器?

QGIS MCP 服务器是 QGIS Desktop 与大语言模型(LLM)之间的桥梁,使 AI 代理能够自动化和控制 QGIS 的项目、图层、算法,甚至可以通过对话界面执行 Python 代码。

通过该服务器,AI 代理可以用 QGIS 做什么?

AI 代理可以创建、加载和保存项目;添加或移除矢量/栅格图层;执行 QGIS 处理工具箱中的算法;并可直接在 QGIS 内运行 Python 脚本。

启用代码执行安全吗?

代码执行功能非常强大,但应谨慎使用,以避免在 QGIS 环境中运行不受信任或有害的脚本。

如何将我的 QGIS MCP 服务器连接到 FlowHunt?

在 FlowHunt 流程中添加 MCP 组件,并用您的 QGIS MCP 服务器详情进行配置。请使用文档中提供的 JSON 格式指定服务器的 URL 和传输方式。

QGIS MCP 服务器需要 API 密钥或特殊环境变量吗?

根据现有文档,无需 API 密钥或环境变量。

主要的使用场景有哪些?

自动化项目搭建、地理空间数据图层管理、批量算法处理、AI 驱动的空间分析,以及通过 LLM 请求在 QGIS 内自定义 Python 脚本。

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