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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

Geospatial MCP Server Experiments

MCP Server

一个强大的模型上下文协议(MCP)服务器,用于高级地理空间分析、3D地形可视化和自主无人机任务规划,整合实时地理空间工具与开源LLM驱动的AI助手。

工具数

4

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
PythonClaudeAI代理Claude DesktopClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

gmossy

提供方

gmossy

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

🌍 地理空间MCP服务器和AI助手

CI

许可证: 麻省理工学院

技术栈: Python 3.11 Gradio 6.0 FastAPI

HuggingFace LLMs MCP

一个强大的 模型上下文协议(MCP) 该服务器专为高级地理空间分析、3D地形可视化和自主无人机任务规划而设计。该项目将实时地理空间工具与由开源LLM支持的AI助手集成在一起。

Drone Mission Visualization *(上图:无人机在地形上飞行路径的3D可视化)*

✨ 主要特点

🎮 任务控制中心

  • 轮辋调查 –高海拔峡谷边缘调查。
  • 大峡谷之旅 –穿过峡谷的风景路线。
  • 河跑 -低空沿河飞行。
  • 无人机速度 –可调速度滑块,带飞行时间估计。
  • 视线 –塔楼和观察哨的连接检查。
  • 三维可视化 –交互式地形和路径渲染。

🚀 建议的UI升级

  • 任务控制 –未来的增强功能将提供一个直观的仪表板,用于规划、可视化和分析无人机任务(Rim Survey、Grand Canyon Tour、River Run等)。此次升级将包括速度控制、飞行时间估计和更丰富的3D可视化。

🤖 AI地理空间助理

  • 自然语言接口:使用以下模型与您的地理空间数据聊天 Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct (通过拥抱脸)。
  • 工具使用:人工智能可以自主调用工具来回答复杂的问题:

- *“a的塔能看到B的漫游车吗?”* - *“为该区域生成热图。”* - *“规划从X到Y的路线。”*

  • 视觉响应:助手可以直接在聊天中生成和显示地形热图。

🛠️ 地理空间工具套件

  • 海拔:查询任何坐标的高分辨率高程数据(DTED/SRTM)。
  • 视线:计算地球上任意两点之间的能见度。
  • 热图:渲染视觉高程梯度以了解情况。
  • 距离和MGRS:用于距离计算和坐标转换的实用程序(Lat/Lon\MGRS)。

🚀 入门指南

先决条件

  • 码头工人 (推荐)或Python 3.11+
  • 拥抱脸API代币 (免费)用于AI助手。

快速入门(Docker)

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/gmossy/geo-mcp-server.git
   cd geo-mcp-server
  1. 配置环境:

创建一个 .env 根目录中的文件(Git会忽略此文件)。添加您的拥抱脸API代币:

   HF_TOKEN=hf_YourHuggingFaceTokenHere

.env 该文件允许应用程序在运行时加载令牌,而无需硬编码凭据。

  1. 构建并运行:
   make build
   make run
  1. 访问仪表板:

打开 http://localhost:7860 在您的浏览器中。

地方发展

选项A:标准Pip

  1. 再进行:
   pip install -r requirements.txt
  1. 运行服务器:
   ./start.sh

选项B:使用 uv (推荐用于速度)

紫外线 是一个非常快的Python包安装程序和解析器。

  1. 安装uv (如果未安装):
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  1. 创建虚拟环境:
   uv venv
   source .venv/bin/activate
  1. 再进行:
   uv pip install -r requirements.txt
  1. 运行服务器:
   ./start.sh

📂 项目结构

  • gradio_dashboard.py:主UI应用程序(Gradio),具有仪表板、人工智能助手和任务控制功能。
  • server.py:实现MCP协议和地理空间逻辑的核心FastAPI服务器。
  • bridge.py:用于连接此服务器的适配器 克劳德桌面版 或其他MCP客户端。
  • dted/:用于存储高程数据块的目录(DTED/SRTM)。
  • sample_routes/:定义任务路径的GeoJSON文件。
  • scripts/:用于数据下载和测试的辅助工具。

🔌 连接到克劳德桌面

您可以将此服务器用作Claude Desktop的工具提供者。

  1. 确保服务器正在运行。
  2. 配置Claude Desktop以使用 bridge.py:
   "geo-server": {
     "command": "python",
     "args": ["/absolute/path/to/geo-mcp-server/bridge.py"]
   }

📸 截图

任务控制

Rim Survey UI *任务控制选项卡显示轮辋测量任务可视化和报告。*

AI助手

*(占位符:AI助手生成热图的屏幕截图)*

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🛠️ 构建信息

  • 谷歌反重力 版本:1.11.5
  • VSCode OSS 版本:1.104.0
  • 提交:afdb915a7890576374cec17dccf6d91249170a86
  • 日期时间:2025-10-20:17:11:11.677Z
  • 电子: 37.3.1
  • : 138.0.7204.235
  • Node.js: 22.18.0
  • V8:13.8.258.31-电子。0
  • 操作系统:达尔文x64 24.6.0
  • 语言服务器CL: 834602842

______________________________________________________________________

*由Glenn Mossy创建*

目录标签

目录标签

PythonClaudeAI代理地理空间分析本地部署无人机任务规划3D地形可视化AI助手开源LLM

支持客户端

Claude DesktopClaude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

部署方式(deploymentType,部署类型)

remote-capable

工具数量(toolCount,工具数)

4

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiononeremote-capable

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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