3D GEO MCP TOR

GEO-MCP服务器

挪威地理信息和测量工作流的模型上下文协议（MCP）服务器

  

GEO-MCP服务器为AI助手（Claude、Cursor等）提供以下专业功能：

• 点云处理 （LAS/LAZ文件）
• FKB指南 （挪威制图标准）
• SOSI文件生成 （挪威GIS格式）
• 测量计算 （调整、拓扑、精度）
• 格式转换 （SOSIS）↔ GeoJSON、LAS→SOSI）
• GPU加速

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快速开始

安装

1. 克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/GEO-MCP.git
cd GEO-MCP

1. 创建conda环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate geo-mcp-env

1. 测试服务器：

python app.py
# Should start without errors

使用Claude代码

1. 配置MCP服务器 在您的克劳德代码设置中：

{
  "mcpServers": {
    "geo-mcp": {
      "command": "conda",
      "args": [
        "run",
        "-n",
        "geo-mcp-env",
        "python",
        "/absolute/path/to/GEO_MCP/app.py"
      ]
    }
  }
}

1. 重新启动Claude代码 加载服务器

1. 在对话中使用MCP工具：

- “根据FKB-B标准验证此SOSI文件” - “从该LAS文件中提取建筑物并生成SOSI输出” - “将此SOSI文件转换为GeoJSON” - “分析点云，告诉我建筑密度”

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特性

点云处理

从LAS/LAZ文件中提取特征：

• 按分类代码加载和过滤
• HDBSCAN/DBSCAN集群
• RANSAC平面配件
• 建筑足迹提取
• 阿尔法形状和边界
• B样条曲线拟合
• GPU加速（可选）

可用工具：

• load_and_filter_pointcloud -使用分类过滤加载LAS/LAZ
• cluster_pointcloud_advanced -高级HDBSCAN/DBSCAN集群
• fit_plane_ransac_advanced -RANSAC平面配件
• extract_building_footprint_advanced -阿尔法形状足迹提取
• analyze_point_cloud_file -获取点云统计数据

FKB验证

根据挪威FKB 5.1标准进行验证：

• 已实施400+验证规则
• 属性验证（强制/可选）
• 几何验证（有效性、拓扑）
• 精度验证（FKB-A/B/C/D标准）
• 元数据验证（KVALITET块）
• SOSI格式验证
• 拓扑验证（2型扁平化器，网络）

可用工具：

• validate_fkb_sosi_file -使用HTML报告完成FKB验证
• validate_fkb_object -验证单个功能
• get_fkb_accuracy_recommendations -获取FKB标准的加工参数

SOSI生成

生成符合FKB标准的SOSI文件：

• 自动。HODE截面生成
• 整数坐标编码
• KVALITET块生成
• 导出前的功能验证
• 双输出（SOSI+GeoJSON）

可用工具：

• extract_buildings_to_sosi -拉斯→ 建筑物→ SOSI管道
• export_to_sosi -将特征导出为SOSI格式
• convert_sosi_to_geojson -将SOSI转换为GeoJSON

测量工具

专业测量计算：

• 最小二乘平差
• 网络分析
• 坐标变换
• 准确性指标
• 统计测试

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可用工具

总计：39个MCP工具，15个资源

核心点云工具（10）

FKB工具（8）

测量工具（12）

• 网平差
• 坐标变换
• 拓扑分析
• 验证检查
• 还有更多。..

几何工具（9）

• 点聚类
• 几何基元
• 距离计算
• 拓扑操作
• 还有更多。..

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📚 文档

综合指南

点云处理：

• RANSAC指南 -稳健的几何拟合
• 集群指南 -HDBSCAN/DBSCAN分段
• 几何提取指南 -边界和样条曲线
• 点云指数 -完整概述

FKB标准：

• FKB规则合并 - ⭐ 主参考（400+条规则）
• FKB验证检查表 -生产工作流程
• FKB文件索引 -规格清单
• FKB特殊情况 -边缘情况和例外
• FKB快速参考 -代码查找表

验证：

• FKB验证模块 -验证程序API参考
• FKB验证完成 -实施细节

提取管道：

• FKB提取管道 -拉斯→ SOSI工作流程

集成：

• 集成摘要 -点云模块概述

MCP资源

所有文档均可作为MCP资源访问：

file://fkb_rules_consolidated        - Master FKB rules (33KB)
file://fkb_validation_checklist      - Validation workflow (32KB)
file://ransac_guide                  - RANSAC tutorial (10KB)
file://clustering_guide              - Clustering guide (12KB)
file://geometric_extraction_guide    - Extraction guide (15KB)
... and 10 more

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🎯 用例

1.验证现有FKB数据

User: "Validate buildings.sos against FKB-B standards and show me the report"

Claude uses:
  validate_fkb_sosi_file('buildings.sos', 'B', generate_html_report=True)

Result:
  - Validation report with error details
  - HTML report for visual inspection
  - Pass/fail status with error counts

2.从点云中提取建筑物

User: "Extract all buildings from scan.las and generate FKB-compliant SOSI output"

Claude uses:
  extract_buildings_to_sosi(
    'scan.las',
    'buildings.sos',
    fkb_standard='B',
    coordinate_system=25,
    origo_ne=[6500000, 100000]
  )

Result:
  - SOSI file with building footprints
  - GeoJSON for visualization
  - Validation report
  - Statistics (building count, areas, etc.)

3.格式转换

User: "Convert this SOSI file to GeoJSON for use in QGIS"

Claude uses:
  convert_sosi_to_geojson('data.sos', 'data.geojson')

Result:
  - GeoJSON file ready for QGIS/web maps
  - Feature count and CRS info

4.分析点云质量

User: "Analyze this LAS file and tell me about the building points"

Claude uses:
  analyze_point_cloud_file('scan.las', classification_codes=[6])

Result:
  - Total points and building points
  - Spatial extent (bounds)
  - Point density
  - Height statistics

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🏗️ 建筑

GEO-MCP Server
├── MCP Interface (FastMCP)
│   ├── 39 Tools (exposed to AI assistants)
│   └── 15 Resources (documentation)
│
├── Point Cloud Processing
│   ├── pointcloud_core.py (FKB-aware processing)
│   ├── clustering.py (HDBSCAN/DBSCAN)
│   ├── ransac_fitting.py (geometric fitting)
│   ├── geometric_extraction.py (footprints, boundaries)
│   └── gpu_utils.py (GPU acceleration)
│
├── FKB Validation
│   ├── FKB/validation/
│   │   ├── fkb_validators.py (20 validators)
│   │   ├── validation_report.py (HTML reports)
│   │   └── test_validators.py (30+ tests)
│   └── FKB/extracted/ (400+ rules from specs)
│
├── SOSI Processing
│   ├── FKB/sosi_parser.py (parse SOSI files)
│   ├── sosi_generator.py (generate SOSI files)
│   └── geometric_extraction.py (SOSI output)
│
└── Surveying Tools
    ├── adjustment_tools.py
    ├── surveying_tools.py
    ├── topology_tools.py
    └── validation_tools.py

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📊 统计

• 代码行： 10000+（Python）
• 文档： 2000+行（Markdown、YAML）
• FKB规则： 已实施400+验证规则
• 对象类型： 支持164种FKB对象类型
• 测试覆盖范围： 30+单元测试
• MCP工具： 39
• MCP资源： 15

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🔧 需求

Python依赖关系

python >= 3.10
fastmcp
numpy
scipy
shapely
laspy
open3d
hdbscan
scikit-learn
pyyaml
alphashape

可选依赖

cupy            # GPU acceleration
cuml            # GPU clustering
pytest          # Running tests
pytest-cov      # Test coverage

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📖 FKB标准

GEO-MCP服务器支持所有四种FKB精度标准：

每个标准都有4个精度等级，用于细粒度控制。

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🧪 测试

运行单元测试

# All tests
pytest

# Specific module
pytest FKB/validation/test_validators.py -v

# With coverage
pytest --cov=FKB.validation --cov-report=html

测试服务器

# Start server (stdio transport)
python app.py

# In another terminal, test with MCP client
python test_server.py

测试示例工作流

# Generate test SOSI file
python sosi_generator.py

# Parse it back
python FKB/sosi_parser.py output/bygninger.sos

# Validate it
python -c "
from FKB.sosi_parser import parse_sosi_file
from FKB.validation import validate_dataset
features, header = parse_sosi_file('output/bygninger.sos')
report = validate_dataset(features, header, 'B')
print(f'Errors: {report[\"summary\"][\"total_errors\"]}')
"

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🤝 贡献

这目前是一个个人项目，但欢迎投稿！

开发环境设置

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 如果适用，添加测试
5. 更新文档
6. 提交拉取请求

代码的风格

• 关注PEP 8
• 使用类型提示
• 将文档字符串添加到所有公共函数中
• 在文档字符串中包含示例

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📜 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 详细信息文件

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🙏 致谢

• 地图 -挪威测绘局（FKB规范）
• FastMCP -MCP服务器框架
• Open3D -点云处理
• 形状 -几何运算

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📞 支持

文档

• FKB规则合并 -完整的FKB参考
• 验证README -验证指南
• 提取管道 -工作流文档

问题

• 报告GitHub问题上的错误
• 欢迎功能请求
• 问题？展开讨论

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🗺️ 路线图

完成✅

• ✅ 点云处理流水线
• ✅ FKB验证（400+条规则）
• ✅ SOSI解析器和生成器
• ✅ 配备39个工具的MCP服务器
• ✅ 全面的文件

未来的增强功能

• \[\]2型平地机（单独的边界特征）
• \[\]多数据集SOSI支持
• \[\]验证报告的Web UI
• \[\]批处理CLI
• \[\]后GIS集成
• \[\]QGIS插件中的实时验证
• \[\]更多对象类型（道路、水、植被）
• \[\]激发合规性检查

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📊 项目状态

版本： 0.1.0 状态： ✅ 生产就绪 最后更新时间： 2025-11-05 python 3.10+ 许可证： 麻省理工学院

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由以下材料制成❤️ 挪威地理信息工作流程

*GEO-MCP服务器-为专业测绘提供人工智能辅助*