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pdal MCP

MCP Server

PDAL MCP是一个开源服务器,通过模型上下文协议(MCP)暴露常见的PDAL命令行工具,使AI助手能够在受控环境中检查、转换和处理点云数据。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

2

资源数

0
Python开源工具数据转换

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

Wayfinder-Foundry

提供方

Wayfinder-Foundry

最后核验

2026/5/17 20:21

运行时

Python

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

python3 -m pip install "mcp[cli]" pdal

详细介绍

掌上电脑mcp

PDAL MCP是一个开源服务器,它公开了常见的 掌上电脑 命令行实用程序通过 模型上下文协议(MCP).PDAL是一个C++库,用于读取和处理激光雷达等点云数据,类似于光栅和矢量数据的GDAL【213350811818443†L146-L162】。MCP规范了AI代理如何通过JSON-RPC调用外部工具,强调安全、可发现和上下文保持操作【922541277255947†L51-L66】【922541277 255947?L132-L152】。该项目将PDAL的CLI命令打包为MCP工具,以便AI助手可以在受控环境中检查、翻译和处理点云数据。

特性

  • 为关键的PDAL命令提供MCP工具定义: info, translate, pipeline, merge, split, tiletindex.
  • 通过JSON模式验证输入,并防止在配置的工作目录之外进行访问。
  • 生成结构化输出(JSON或文件资源),便于AI代理使用。
  • 可通过JSON文件和环境变量进行配置。
  • 设计为开源和可扩展的——贡献者可以添加更多的PDAL工具。

有关每个工具的架构细节和JSON模式,请参阅 pdal_mcpdesign.md.

安装

先决条件

  • Python 3.9+.
  • 掌上电脑 安装在主机系统上(确保 pdal CLI可在您的 PATH).您可以通过conda安装PDAL:
conda install -c conda-forge pdal
  • 克隆此存储库:
git clone https://github.com/JordanGunn/pdal-mcp.git
cd pdal-mcp

安装依赖项

  • 推荐:使用 uv 管理本地Python环境并安装MCP Python SDK和PDAL绑定:
uv init  # initialise a uv project (skip if already in a uv-managed directory)
uv add "mcp[cli]" pdal
  • 或者,通过pip安装:
python3 -m pip install "mcp[cli]" pdal

运行服务器

本项目使用MCP Python SDK FastMCP 服务器。创建配置文件(见下文)后,您可以使用以下命令运行服务器 uv:

# Copy the example config and edit as needed
cp config.example.json config.json

# Point the environment variable to your config
export PDAL_MCP_CONFIG=$(pwd)/config.json

# Start the MCP server in development mode with hot‑reloading
uv run mcp dev src/server.py

# Start the MCP server via stdio (useful for production)
uv run mcp src/server.py stdio
注: 一些MCP服务器通过Node分布(npx)或生锈(uvx),但该项目使用官方Python SDK和 uv 用于依赖性管理和执行。

配置

服务器从JSON文件读取配置。在中设置文件的路径 PDAL_MCP_CONFIG 启动服务器之前的环境变量。典型的配置如下:

{
  "workdir": "/srv/pdal_mcp/workdir",
  "allowedCommands": ["info","translate","pipeline","merge","split","tile","tindex"],
  "maxTimeout": 60000,
  "port": 3001
}
  • 工作目录 –存储输入和输出文件的目录。服务器拒绝此文件夹之外的路径。
  • 允许的命令 –服务器上启用的PDAL命令列表。
  • 最大超时 –任何命令的最大运行时间(ms)。
  • 端口 –通过uv启动服务器时要绑定的端口。

MCP工具

工具名称描述
pdal_info包装材料 pdal info 显示数据集信息,如范围、点数、坐标系、统计数据和元数据【872216820604572†L304-L341】。
pdal翻译包装材料 pdal translate 转换点云文件或运行简单的过滤管道;支持JSON管道文件或 --filter 论据【962225138174121†L308-L356】。
pdal管道使用JSON执行完整的PDAL管道 pdal pipeline,具有流媒体和元数据输出选项【556921230097715†L305-L327】【556922130097715?L330-L390】。
pdal_merge将多个输入文件合并为一个,无需过滤或重新投影【301070071328877†L307-L314】。
pdal分割根据图块大小或点容量将点云文件拆分为多个输出;输出使用模板【697690024905749†L305-L331】【697690029905749?L339-L341】命名。
pdal瓷砖在处理可选缓冲区和输出空间引用的同时,从输入文件生成方形图块;输出文件名必须包含 # 占位符【64426824861177†L304-L345】【644268424861177 \\8224》L346-L350】。
pdal-tindex为PDAL可读点云文件创建或合并GDAL样式的图块索引【79559144191429†L308-L354】【79559154191429„L375-L378】。

有关每个工具的输入和输出JSON模式,请参阅设计文档。

示例用法

在端口上启动服务器后 3001,您可以通过JSON-RPC调用MCP方法:

列出可用工具:

curl -X POST http://localhost:3001/mcp/tools/list \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}'

呼叫 pdal_info 在工作目录中的文件上:

curl -X POST http://localhost:3001/mcp/calls \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<'EOF'
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "pdal_info",
  "params": {
    "inputFile": "data.las",
    "all": true
  },
  "id": 1
}
EOF

贡献

C欢迎投稿!请看 贡献.md 有关如何报告问题的指导方针,请向此项目提出新功能并添加新的PDAL工具。

行为准则

该项目遵循 行为准则。通过参与,您将遵守此准则。

许可证

该项目根据 MIT许可证.

致谢

目录标签

目录标签

Python开源工具数据转换点云处理本地部署AI集成地理信息系统

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

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

stdionone部署方式未说明

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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