GeoServer MCP Server

GeoServer MCP服务器

A Model Context Protocol (MCP) server implementation that connects Large Language Models (LLMs) to the GeoServer REST API, enabling AI assistants to interact with geospatial data and services.

版本0.5.0（测试版）正在积极开发中，将很快发布。我们对贡献持开放态度，欢迎开发人员加入我们建设这个项目。

🎥 演示

📋 目录

• 特性
• 先决条件
• 安装

- - pip安装 - 开发安装

• 文件存储和 --storage 用法
• 可用工具

- 资源端点 - 工作空间管理 - 数据存储和封面存储管理 - 层管理 - 图层组管理 - 用户和用户组管理 - 功能类型和属性管理 - 式管理 - 系统和服务运营 - 样式XML实用程序

• 客户端开发

- 列出工作区 - 获取图层信息 - 查询功能 - 生成地图

• 计划的功能
• 贡献
• 许可证
• 相关项目
• 支持
• 徽章

🚀 特性

• 🔍 查询和操作GeoServer工作区、图层和样式
• 🗺️ 对矢量数据执行空间查询
• 🎨 生成地图可视化
• 🌐 访问符合OGC标准的web服务（WMS、WFS）
• 🛠️ 与MCP兼容客户端轻松集成

📋 先决条件

• Python 3.10或更高版本
• 在启用REST API的情况下运行GeoServer实例
• MCP兼容客户端（如Claude Desktop或Cursor）
• 用于安装软件包的互联网连接

🛠️ 安装

选择最适合您需求的安装方法：

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装克劳德桌面版GeoServer MCP服务器 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install @mahdin75/geoserver-mcp --client claude

🛠️ 安装（Docker）

Docker安装是运行GeoServer MCP服务器最快、最独立的方式。它非常适合：

• 快速测试和评估
• 生产部署
• 您希望避免Python依赖的环境
• 跨不同系统的一致部署

1. 运行geoserver mcp：

docker pull mahdin75/geoserver-mcp
docker run -d mahdin75/geoserver-mcp

1. 配置客户端：

如果您使用的是Claude Desktop，请编辑 claude_desktop_config.json 如果使用光标，请创建 .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GEOSERVER_URL=http://localhost:8080/geoserver",
        "-e",
        "GEOSERVER_USER=admin",
        "-e",
        "GEOSERVER_PASSWORD=geoserver",
        "-p",
        "8080:8080",
        "mahdin75/geoserver-mcp"
      ]
    }
  }
}

🛠️ 安装（管道）

建议大多数希望直接在系统上运行服务器的用户安装pip。这种方法最适合：

• 希望在本地运行服务器的普通用户
• 安装了Python 3.10+的系统
• 想要自定义服务器配置的用户
• 开发和测试目的

1. 安装uv包管理器。

pip install uv

1. 创建虚拟环境（Python 3.10+）：

Linux/Mac：

uv venv --python=3.10

Windows PowerShell：

uv venv --python=3.10

1. 使用pip安装软件包：

uv pip install geoserver-mcp

1. 配置GeoServer连接：

Linux/Mac：

export GEOSERVER_URL="http://localhost:8080/geoserver"
export GEOSERVER_USER="admin"
export GEOSERVER_PASSWORD="geoserver"

Windows PowerShell：

$env:GEOSERVER_URL="http://localhost:8080/geoserver"
$env:GEOSERVER_USER="admin"
$env:GEOSERVER_PASSWORD="geoserver"

1. 启动服务器：

如果你要使用Claude桌面，你不需要这一步。对于游标或您自己的自定义客户端，您应该运行以下代码。

Linux：

source .venv/bin/activate

geoserver-mcp

或

source .venv/bin/activate

geoserver-mcp --url http://localhost:8080/geoserver --user admin --password geoserver --debug

Windows PowerShell：

.\.venv\Scripts\activate
geoserver-mcp

或

.\.venv\Scripts\activate
geoserver-mcp --url http://localhost:8080/geoserver --user admin --password geoserver --debug

1. 配置客户端：

如果您使用的是Claude Desktop，请编辑 claude_desktop_config.json 如果使用光标，请创建 .cursor/mcp.json

窗户：

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\geoserver-mcp\\.venv\\Scripts\\geoserver-mcp",
      "args": [
        "--url",
        "http://localhost:8080/geoserver",
        "--user",
        "admin",
        "--password",
        "geoserver"
      ]
    }
  }
}

Linux：

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "/path/to/geoserver-mcp/.venv/bin/geoserver-mcp",
      "args": [
        "--url",
        "http://localhost:8080/geoserver",
        "--user",
        "admin",
        "--password",
        "geoserver"
      ]
    }
  }
}

🛠️ 开发安装

开发安装是为想要修改代码库的贡献者和开发人员设计的。该方法适用于：

• 为项目做出贡献的开发人员
• 需要修改源代码的用户
• 测试新功能
• 调试和开发目的

1. 安装uv包管理器。

pip install uv

1. 创建虚拟环境（Python 3.10+）：

uv venv --python=3.10

1. 使用pip安装软件包：

uv pip install -e .

1. 配置GeoServer连接：

Linux/Mac：

export GEOSERVER_URL="http://localhost:8080/geoserver"
export GEOSERVER_USER="admin"
export GEOSERVER_PASSWORD="geoserver"

Windows PowerShell：

$env:GEOSERVER_URL="http://localhost:8080/geoserver"
$env:GEOSERVER_USER="admin"
$env:GEOSERVER_PASSWORD="geoserver"

1. 启动服务器：

如果你要使用Claude桌面，你不需要这一步。对于游标或您自己的自定义客户端，您应该运行以下代码。

Linux：

source .venv/bin/activate

geoserver-mcp

或

source .venv/bin/activate

geoserver-mcp --url http://localhost:8080/geoserver --user admin --password geoserver --debug

Windows PowerShell：

.\.venv\Scripts\activate
geoserver-mcp

或

.\.venv\Scripts\activate
geoserver-mcp --url http://localhost:8080/geoserver --user admin --password geoserver --debug

1. 配置客户端：

如果您使用的是Claude Desktop，请编辑 claude_desktop_config.json 如果使用光标，请创建 .cursor/mcp.json

窗户：

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\geoserver-mcp\\.venv\\Scripts\\geoserver-mcp",
      "args": [
        "--url",
        "http://localhost:8080/geoserver",
        "--user",
        "admin",
        "--password",
        "geoserver"
      ]
    }
  }
}

Linux：

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "/path/to/geoserver-mcp/.venv/bin/geoserver-mcp",
      "args": [
        "--url",
        "http://localhost:8080/geoserver",
        "--user",
        "admin",
        "--password",
        "geoserver"
      ]
    }
  }
}

文件存储和存储使用情况

GeoServer MCP服务器支持可选 --storage 标志为所有文件读/写操作指定一个基本目录，例如上传shapefiles、GeoTIFFs或导出结果。

概述

• 这 --storage 标志设置所有数据相关工具的文件操作的根文件夹。
• 您可以提供 相对路径 （相对于存储根）或 绝对路径 （绕过存储根）作为相关工具的参数。
• 如果 --storage 如果未设置，路径将按照用户提供的方式解析（相对于工作目录或绝对目录）。

CLI示例

python -m geoserver_mcp.main --storage D:/my/data/dir

这套 D:/my/data/dir 作为所有文件的基本路径。

Python中的工具调用示例：

# Will read from D:/my/data/dir/roads.zip if --storage is set to D:/my/data/dir
create_shp_datastore('workspace', 'datastore_name', 'roads.zip')

绝对路径（例如“C:/input/other.shp”）始终按原样使用。

在Docker中运行时

如果使用Docker，请确保存储目录作为卷挂载，例如：

docker run -v D:/my/data:/opt/data ...

然后使用以下命令启动服务器：

python -m geoserver_mcp.main --storage /opt/data

最佳实践

• 在与API/工具交互时使用相对路径，因为它使您的设置保持可移植性。
• 对于远程或容器部署，始终确保您的文件数据在容器中是可访问的（如果需要，请使用Docker卷）。
• 检查哪些参数使用存储系统的工具文档字符串。

这 --storage 系统简化了所有用户的文件管理，使部署更加灵活！

🛠️ 可用工具

本节详细介绍了GeoServer MCP服务器公开的所有可用工具和资源。这些工具允许LLM与GeoServer的REST API交互，以实现全面的地理空间数据管理。

🌍 资源端点

资源端点通过URI模式提供对GeoServer资源的直接访问。

📦 工作空间管理

📁 数据存储和封面存储管理

🗺️ 层管理

🧩 图层组管理

👥 用户和用户组管理

📊 功能类型和属性管理

🎨 式管理

⚙️ 系统和服务运营

📝 样式XML实用程序

🛠️ 客户端开发

如果您计划开发自己的客户端以与GeoServer MCP服务器交互，您可以在以下示例客户端实现中找到灵感： examples/client.py此示例演示了：

• 如何与MCP服务器建立连接
• 如何发送请求和处理响应
• 基本错误处理和连接管理
• 各种工具和操作的示例用法

示例客户端是理解协议和实现自己的客户端应用程序的良好起点。

此外，以下是usgage的示例：

列出工作区

Tool: list_workspaces
Parameters: {}
Response: ["default", "demo", "topp", "tiger", "sf"]

获取图层信息

Tool: get_layer_info
Parameters: {
"workspace": "topp",
"layer": "states"
}

查询功能

Tool: query_features
Parameters: {
"workspace": "topp",
"layer": "states",
"filter": "PERSONS > 10000000",
"properties": ["STATE_NAME", "PERSONS"]
}

生成地图

Tool: generate_map
Parameters: {
"layers": ["topp:states"],
"styles": ["population"],
"bbox": [-124.73, 24.96, -66.97, 49.37],
"width": 800,
"height": 600,
"format": "png"
}

🔮 计划的功能

• \[\]覆盖范围和光栅数据管理
• \[\]安全和访问控制
• \[\]先进的造型功能
• \[\]WPS处理操作
• \[\]GeoWebCache集成

🤝 贡献

我们欢迎捐款！以下是您可以提供帮助的方式：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开拉取请求

请确保您的公关描述清楚地描述了问题和解决方案。如果适用，请包括相关问题编号。

📄 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。

🔗 相关项目

• 模型上下文协议 -核心MCP实施
• GeoServer REST API -GeoServer REST官方文档
• GeoServer REST Python客户端 -用于GeoServer REST API的Python客户端

🌐 另请参见：GIS MCP

有关更广泛的地理空间数据自动化和更多与GIS相关的MCP功能，请参阅 mahdin75的GIS MCP.

📞 支持

如需支持，请打开 问题

🏆 徽章