地理数据处理 MCP Server

项目简介

地理数据处理 MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，提供了一系列地理数据处理工具的接口。该服务器允许大型语言模型（如 Claude）通过标准化的接口访问和调用各种地理数据处理功能，包括 WhiteBox 和 SAGA GIS 提供的地理数据处理服务。

通过这个 MCP Server，用户可以：

• 查询可用的地理数据处理工具
• 获取工具的详细信息和参数要求
• 上传地理数据文件
• 调用地理数据处理工具进行数据分析和处理

安装和配置

前提条件

• Python 3.8 或更高版本
• 安装了 MCP SDK (mcp-server)
• 网络连接（用于访问地理数据处理服务 API）

安装步骤

1. 克隆本仓库：

   git clone https://github.com/your-username/geo-data-processor-mcp.git
   cd geo-data-processor-mcp
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置环境变量（可选）：

   export GEO_API_TOKEN="your_api_token"  # 如果不设置，将使用默认令牌
   

启动服务器

python server/geoDataProcessor.py

服务器将通过标准输入/输出（stdio）与 MCP 客户端通信。

配置 Claude for Desktop

要在 Claude for Desktop 中使用此 MCP Server，请按照以下步骤操作：

1. 打开 Claude for Desktop 配置文件：

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %AppData%\\Claude\\claude_desktop_config.json

2. 添加服务器配置：

   {
     "mcpServers": {
       "geoDataProcessor": {
         "command": "python",
         "args": [
           "/absolute/path/to/server/geoDataProcessor.py"
         ]
       }
     }
   }
   

3. 重启 Claude for Desktop

可用工具

1. list_all_tools

查询工具库中所有工具的缩略信息，一次性返回所有工具。

参数：无

返回：包含工具 ID、名称和描述的 JSON 字符串

示例：

result = await list_all_tools()

2. search_tools_by_keyword

根据关键词获取工具，一次性返回所有符合条件的工具。

参数：

• keyword：搜索关键词（字符串）

返回：包含工具详细信息的 JSON 字符串

示例：

result = await search_tools_by_keyword("vector")

3. get_tool_details

查询某个方法名称的详细信息。

参数：

• name：方法名称（字符串）

返回：包含工具详细信息的 JSON 字符串

示例：

result = await get_tool_details("MergeVectors")

4. invoke_tool

调用地理数据处理方法。

参数：

• tool_id：工具 ID（整数）
• params：工具参数（字典），格式为 {"val0": value0, "val1": value1, ...}

返回：调用结果的 JSON 字符串

示例：

params = {
    "val0": ["c55f39c3-23e4-4a80-aeee-f9fa2695f7a5", "c0ecc572-28f0-4b7e-b3b4-117ac76f320e"],
    "val1": "result.shp"
}
result = await invoke_tool(285, params)

5. upload_file

将文件上传到数据中转服务器。

参数：

• file_path：文件路径（字符串）

返回：上传成功后的文件 URL

示例：

file_url = await upload_file("/path/to/your/file.shp")

参数说明

invoke_tool 参数映射

调用 invoke_tool 时，参数的键名不是参数的实际名称，而是按照参数在工具定义中的顺序编号：

• val0：第一个参数
• val1：第二个参数
• val2：第三个参数，以此类推

不同类型参数的处理方式：

1. 文件输入类型参数：

   • 需要先使用 upload_file 工具上传文件，然后将返回的文件 ID 作为参数值
   • 如果参数类型是单个文件，则传入文件 ID 字符串
   • 如果参数类型是文件列表，则传入文件 ID 列表

2. 文件输出类型参数：

   • 只需传入输出文件名

3. 布尔类型参数：

   • 可以传入布尔值（true/false）或字符串（"true"/"false"）

4. 数值类型参数：

   • 可以传入数值或字符串形式的数值

使用流程示例

以下是使用地理数据处理 MCP Server 的典型流程：

1. 查找可用工具

# 列出所有工具
tools_list = await list_all_tools()
print(tools_list)

# 或者搜索特定关键词的工具
vector_tools = await search_tools_by_keyword("vector")
print(vector_tools)

2. 获取工具详细信息

# 获取特定工具的详细信息
tool_details = await get_tool_details("MergeVectors")
print(tool_details)

3. 上传输入文件

# 上传需要处理的文件
file1_url = await upload_file("/path/to/vector1.shp")
file2_url = await upload_file("/path/to/vector2.shp")

# 从URL中提取文件ID
file1_id = file1_url.split('/')[-1]
file2_id = file2_url.split('/')[-1]

4. 调用工具处理数据

# 准备参数
params = {
    "val0": [file1_id, file2_id],  # 文件ID列表
    "val1": "merged_result.shp"    # 输出文件名
}

# 调用工具（假设MergeVectors的ID是285）
result = await invoke_tool(285, params)
print(result)

常见问题解答

Q: 如何知道工具需要哪些参数？

A: 使用 get_tool_details 函数获取工具的详细信息，包括参数列表和类型。返回的 params 字段包含每个参数的名称、类型、描述等信息。

Q: 调用工具后如何获取处理结果？

A: 调用 invoke_tool 后，返回的 JSON 中的 output 字段包含输出文件的信息，包括文件 ID。您可以使用这些 ID 下载或进一步处理结果文件。

Q: 支持哪些类型的地理数据？

A: 支持多种地理数据格式，包括但不限于：

• 矢量数据：Shapefile (.shp)
• 栅格数据：GeoTIFF (.tif, .tiff)
• LiDAR 点云数据：LAS/LAZ (.las, .laz, .zlidar)
• 表格数据：CSV (.csv)

贡献指南

我们欢迎对地理数据处理 MCP Server 的贡献！如果您想贡献代码、报告问题或提出建议，请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开一个 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。