AI在GIS领域的实践之QGIS-MCP

内容可能有改动,一切以原文为准。

目录

  • 写在前面
  • 如何安装
    • 注册模型服务
    • 安装uv
    • 安装QGIS插件以及MCP服务器
      • 安装QGIS插件
      • 安装MCP服务器
  • 使用案例
    • 渲染地图风格
    • 属性统计
    • NDVI计算
    • 获取地理位置以及显示
  • 背后的原理
  • 写在后面
  • 参考

写在前面

近期MCP[1]很火哎,不断涌现出各种各样的工具。例如利用MCP进行代码补全/生成,浏览器控制,地图导航,寻址,网络搜索等[2],一切都是基于自然语言实现的自动化。当然除了上述,我最关心的还是它在GIS领域开出了什么花,一番搜索之下发现当前开源社区已经存在了一款功能强大的插件——qgis_mcp。

代码仓库地址:https://github.com/jjsantos01/qgis_mcp

在我搜索过程中, 几个头部的国内外传统GIS公司,都还没有发布正式的MCP工具,如ESRI,Mapinfo和SuperMap(或许已经在开发中只是仍未成熟等待发布,又或许还没有,又或许是我没找到)。相较于开源的QGIS,任何人,如果你有能力,都可以给它加上你想要的功能,这一点我认为非常棒,这使得它在某些功能/特性方面推进的更快,虽然效果不一定比闭源好。

尝试使用这个MCP工具,看看效果如何。

如何安装

尽管仓库作者写的安装说明已经很清晰明了,但由于描述语言是英文,对中文母语者可能不太友好,所以在这里记录自己的完整安装过程。

这个插件系统包含两个组件,一个是QGIS插件,另一个是MCP服务器。除此之外,还需注册有一个能正常使用的大模型,可以使用在线的Claude或者DeepSeek等模型提供商。

这些是运行的环境要求:

  • 安装有QGIS版本 3.X
  • 安装有Claude desktop(如果使用Claude需要)
  • 安装有5ire(如果使用DeepSeek,OpenAI等其它模型需要)
  • 安装有Python 解释器版本为3.10 或更新
  • 安装有Python包管理器uv

注册模型服务

一步步来,首先最重要的是模型提供商的账户。Deepseek等直接到官网注册即可,而Claude以及OpenAI等并未在中国大陆及港澳台提供模型服务,所以注册步骤会有点曲折,网上也有许多相关资料攻略,这里就不再延伸展开。

安装uv

用它来运行MCP 服务器本体,macOS用户可使用homebrew安装,执行如下命令:

brew install uv

windows用户可使用powershell安装,执行如下命令:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

如若通过上述命令无法安装,则直接上官网下载。

安装QGIS插件以及MCP服务器

安装QGIS插件

下载仓库源码,使用Git或者直接以zip格式下载后解压。

打开QGIS,依次点击Settings->User profiles->Open active profile folder,进入目录之后,再进入 python -> plugin目录,将上一步下载好的插件文件夹里的qgis_mcp_plugin复制到plugin,接着重启QGIS。

再次打开,进入 Plugins -> Mange Plugins,选择Installed,勾选启用插件。

接着你的软件界面会出现如下窗口,点击Start Server,插件就安装好了。

安装MCP服务器

如果用的是Claude则安装该客户端,否则跳过。

先到Claude官网按照操作系统下载客户端,安装后运行。

进入设置 Settings -> Developer -> Edit Concig

编写如下,其中只需要修改一项,然后重启Claude客户端。

{
    "mcpServers": {
        "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
              "/这里是填写下载仓库代码后打开的目录/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
                "run",
                "qgis_mcp_server.py"
            ]
        }

    }
}

打开Claude对话框,聊天框底部有个小锤子,就代表安装成功了(如果仅安装了QGIS MCP一个服务的话,不放心可以点击小锤子,查看是否有QGIS相关服务)

如果使用DeepSeek或者OpenAI等,则安装该客户端。

打开5ire发行页面,根据操作系统选择合适版本下载后安装,打开设置页面。

先设置大模型

接着设置MCP服务

图片[1]-AI在GIS领域的实践之QGIS-MCP-牛翰网

名称,标识什么的随便填写,但是命令必须如以下格式一致。

使用案例

这里使用Claude客户端来测试,而使用5ire的话流程是一样的。

渲染地图风格

先来测试一下,我预先往地图画布中添加一个矢量图层,然后按照字段让它分层设色。

接着提问它:

当前图层中,帮我按照“地级码”对图层进行分组,并设置不同颜色风格

属性统计

可以看到它正确理解了我的指令并完成相关工作。然后我又让它统计即每个要素(即图中的区县)的面积,并生成统计表格和图表。

帮我统计当前矢量图层中,每一个要素的面积,并制作一份柱状图统计表格,我使用的是macOS,桌面路径为/Users/wsh/Desktop。

执行结果有一份excel和下面这张图片。我猜测它使用Matplotlib来绘制,因为没有正确设置字体,所以中文标签变成口口口。

需要再点拨一下,将提示词修改为如下,再次执行,图表就显示正常了。

帮我计算所有要素的面积,并生成一个柱状图,图表标签是地名,地名字段的名称为“地名”。图表标签是中文,所以你需要正确设置绘制指令以至显示,最后将结果保存在我的桌面上。

NDVI计算

难度提升,让它计算Landsat 5 多波段遥感影像的NDVI指数,

在路径为/Users/wsh/Desktop/data的文件夹,里面的子文件夹是一期Ladsat 5卫星遥感影像,包含多个波段。根据这些影像,请帮我计算NDVI指数,并显示在地图上

下图的NDVI计算结果是错误的,不知道是不是因为我没有提供足够的信息,调整了好几次提示词,都没有成功。

下图是我手动计算的结果。

获取地理位置以及显示

我让它帮忙查看杭州所有大学在地图上的分布。

帮我获取杭州所有大学的名单及其经纬度坐标,并显示在地图上

大模型获取到了坐标信息,但是并不能将其渲染到QGIS地图画布中,因为该MCP工具暂时还不支持根据文本坐标创建点图层。不过它令人惊喜的一点是,在MCP不支持自动生成点图层的情况下,它通过生成一份HTML网页这种“曲线救国”的方式完成了我的需求,用浏览器打开,可以进行简单的交互查看。

背后的原理

先暂时抛开那些专业且复杂的名词,定义,简单了解下大模型,MCP服务器,QGIS插件,QGIS四者,它们之间如何互相协同完成需求[3]

graph TD user[用户1] –> llm[大模型] user2[用户2] –> llm[大模型] llm <–> mcp[MCP服务器] mcp <–> plugin[QGIS插件] plugin <–> QGIS

大模型作为总指挥,它理解人类语言将需求分解,然后间接控制QGIS执行一系列动作来完成需求,而MCP服务器和QGIS插件可以看作是控制的手段(类似计算机里的中间件)。它通过MCP协议与MCP服务器交互。

MCP服务器作为工具箱的角色,它告诉大模型它内部实现了什么服务,通过它可以执行哪些功能,执行功能的时候需要提供哪些输入数据等一系列上下文信息。

QGIS插件则是MCP服务器所描述的功能的实现者。通俗点说就是MCP服务器画大饼,然后它来干活。它与服务器一般采用WebAPI来通信。

最后是QGIS,其实它才是真正的打工人,因为QGIS插件只是调用了它的API来完成具体工作。

写在后面

目前MCP在GIS领域的应用尚在起步阶段,功能还不是很丰富,未来应该会有越来越多服务集成进来,特别是基于位置的服务(LBS)。

附带一些小吐槽,首先是整个MCP体系太繁琐了,安装这又那的,而且每一个MCP服务都是独立的,也就是说A电脑安装后无法与B电脑共享(未来会不会出现那种MCPServerHub)。

其次MCP服务的运行环境是python或者node,如果安装多个服务是否会造成资源浪费,毕竟不是每一个服务都时刻在用,能不能复用一套环境呢。

最后这一条仅针对GIS,使用它来处理地理数据有泄密风险。因为GIS特殊的行业性质,导致许多数据涉密,不能使用互联网上公开的大模型服务来处理,除非是个人或者企业内部部署,光这一条我觉得就已经将一半的人拦在门外。

参考


  1. https://www.claudemcp.com/ ↩︎

  2. https://www.bilibili.com/video/BV1MjZ5YrESn/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_dynamic.content.click&vd_source=10d0f86227f3c318f8237345caac47c8 ↩︎

  3. https://www.cnblogs.com/lwp-nicol/p/18793956 ↩︎

来源链接:https://www.cnblogs.com/wsh233/p/18873469

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