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AI在GIS領域的實踐之QGIS-MCP - 动态 详情

內容可能有改動，一切以原文為準。

目錄
  • 寫在前面
  • 如何安裝
    • 註冊模型服務
    • 安裝uv
    • 安裝QGIS插件以及MCP服務器
      • 安裝QGIS插件
      • 安裝MCP服務器
  • 使用案例
    • 渲染地圖風格
    • 屬性統計
    • NDVI計算
    • 獲取地理位置以及顯示
  • 背後的原理
  • 寫在後面
  • 參考

寫在前面

近期MCP[1]很火哎，不斷涌現出各種各樣的工具。例如利用MCP進行代碼補全/生成，瀏覽器控制，地圖導航，尋址，網絡搜索等[2]，一切都是基於自然語言實現的自動化。當然除了上述，我最關心的還是它在GIS領域開出了什麼花，一番搜索之下發現當前開源社區已經存在了一款功能強大的插件——qgis_mcp。

代碼倉庫地址：https://github.com/jjsantos01/qgis_mcp

在我搜索過程中， 幾個頭部的國內外傳統GIS公司，都還沒有發佈正式的MCP工具，如ESRI，Mapinfo和SuperMap（或許已經在開發中只是仍未成熟等待發布，又或許還沒有，又或許是我沒找到）。相較於開源的QGIS，任何人，如果你有能力，都可以給它加上你想要的功能，這一點我認為非常棒，這使得它在某些功能/特性方面推進的更快，雖然效果不一定比閉源好。

嘗試使用這個MCP工具，看看效果如何。

如何安裝

儘管倉庫作者寫的安裝説明已經很清晰明瞭，但由於描述語言是英文，對中文母語者可能不太友好，所以在這裏記錄自己的完整安裝過程。

這個插件系統包含兩個組件，一個是QGIS插件，另一個是MCP服務器。除此之外，還需註冊有一個能正常使用的大模型，可以使用在線的Claude或者DeepSeek等模型提供商。

這些是運行的環境要求：

  • 安裝有QGIS版本 3.X
  • 安裝有Claude desktop（如果使用Claude需要）
  • 安裝有5ire（如果使用DeepSeek，OpenAI等其它模型需要）
  • 安裝有Python 解釋器版本為3.10 或更新
  • 安裝有Python包管理器uv

註冊模型服務

一步步來，首先最重要的是模型提供商的賬户。Deepseek等直接到官網註冊即可，而Claude以及OpenAI等並未在中國大陸及港澳台提供模型服務，所以註冊步驟會有點曲折，網上也有許多相關資料攻略，這裏就不再延伸展開。

安裝uv

用它來運行MCP 服務器本體，macOS用户可使用homebrew安裝，執行如下命令：

brew install uv

windows用户可使用powershell安裝，執行如下命令：

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

如若通過上述命令無法安裝，則直接上官網下載。

安裝QGIS插件以及MCP服務器

安裝QGIS插件

下載倉庫源碼，使用Git或者直接以zip格式下載後解壓。

打開QGIS，依次點擊Settings->User profiles->Open active profile folder，進入目錄之後，再進入 python -> plugin目錄，將上一步下載好的插件文件夾裏的qgis_mcp_plugin複製到plugin，接着重啓QGIS。

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再次打開，進入 Plugins -> Mange Plugins，選擇Installed，勾選啓用插件。

image-20250328231828274

接着你的軟件界面會出現如下窗口，點擊Start Server，插件就安裝好了。

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安裝MCP服務器

如果用的是Claude則安裝該客户端，否則跳過。

先到Claude官網按照操作系統下載客户端，安裝後運行。

進入設置 Settings -> Developer -> Edit Concig

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編寫如下，其中只需要修改一項，然後重啓Claude客户端。

{
    "mcpServers": {
        "qgis": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
              "/這裏是填寫下載倉庫代碼後打開的目錄/qgis_mcp/src/qgis_mcp",
                "run",
                "qgis_mcp_server.py"
            ]
        }

    }
}

打開Claude對話框，聊天框底部有個小錘子，就代表安裝成功了（如果僅安裝了QGIS MCP一個服務的話，不放心可以點擊小錘子，查看是否有QGIS相關服務）

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如果使用DeepSeek或者OpenAI等，則安裝該客户端。

打開5ire發行頁面，根據操作系統選擇合適版本下載後安裝，打開設置頁面。

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先設置大模型

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接着設置MCP服務

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名稱，標識什麼的隨便填寫，但是命令必須如以下格式一致。

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使用案例

這裏使用Claude客户端來測試，而使用5ire的話流程是一樣的。

渲染地圖風格

先來測試一下，我預先往地圖畫布中添加一個矢量圖層，然後按照字段讓它分層設色。

原始圖

接着提問它：

當前圖層中，幫我按照“地級碼”對圖層進行分組，並設置不同顏色風格

分層設色

屬性統計

可以看到它正確理解了我的指令並完成相關工作。然後我又讓它統計即每個要素（即圖中的區縣）的面積，並生成統計表格和圖表。

幫我統計當前矢量圖層中，每一個要素的面積，並製作一份柱狀圖統計表格，我使用的是macOS，桌面路徑為/Users/wsh/Desktop。

要素統計

執行結果有一份excel和下面這張圖片。我猜測它使用Matplotlib來繪製，因為沒有正確設置字體，所以中文標籤變成口口口。

需要再點撥一下，將提示詞修改為如下，再次執行，圖表就顯示正常了。

幫我計算所有要素的面積，並生成一個柱狀圖，圖表標籤是地名，地名字段的名稱為“地名”。圖表標籤是中文，所以你需要正確設置繪製指令以至顯示，最後將結果保存在我的桌面上。

統計圖表

NDVI計算

難度提升，讓它計算Landsat 5 多波段遙感影像的NDVI指數，

在路徑為/Users/wsh/Desktop/data的文件夾，裏面的子文件夾是一期Ladsat 5衞星遙感影像，包含多個波段。根據這些影像，請幫我計算NDVI指數，並顯示在地圖上

下圖的NDVI計算結果是錯誤的，不知道是不是因為我沒有提供足夠的信息，調整了好幾次提示詞，都沒有成功。

計算NDVI指數

下圖是我手動計算的結果。

獲取地理位置以及顯示

我讓它幫忙查看杭州所有大學在地圖上的分佈。

幫我獲取杭州所有大學的名單及其經緯度座標，並顯示在地圖上

大模型獲取到了座標信息，但是並不能將其渲染到QGIS地圖畫布中，因為該MCP工具暫時還不支持根據文本座標創建點圖層。不過它令人驚喜的一點是，在MCP不支持自動生成點圖層的情況下，它通過生成一份HTML網頁這種“曲線救國”的方式完成了我的需求，用瀏覽器打開，可以進行簡單的交互查看。

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背後的原理

先暫時拋開那些專業且複雜的名詞，定義，簡單瞭解下大模型，MCP服務器，QGIS插件，QGIS四者，它們之間如何互相協同完成需求[3]。

graph TD user[用户1] --> llm[大模型] user2[用户2] --> llm[大模型] llm <--> mcp[MCP服務器] mcp <--> plugin[QGIS插件] plugin <--> QGIS

大模型作為總指揮，它理解人類語言將需求分解，然後間接控制QGIS執行一系列動作來完成需求，而MCP服務器和QGIS插件可以看作是控制的手段（類似計算機裏的中間件）。它通過MCP協議與MCP服務器交互。

MCP服務器作為工具箱的角色，它告訴大模型它內部實現了什麼服務，通過它可以執行哪些功能，執行功能的時候需要提供哪些輸入數據等一系列上下文信息。

QGIS插件則是MCP服務器所描述的功能的實現者。通俗點説就是MCP服務器畫大餅，然後它來幹活。它與服務器一般採用WebAPI來通信。

最後是QGIS，其實它才是真正的打工人，因為QGIS插件只是調用了它的API來完成具體工作。

寫在後面

目前MCP在GIS領域的應用尚在起步階段，功能還不是很豐富，未來應該會有越來越多服務集成進來，特別是基於位置的服務（LBS）。

附帶一些小吐槽，首先是整個MCP體系太繁瑣了，安裝這又那的，而且每一個MCP服務都是獨立的，也就是説A電腦安裝後無法與B電腦共享（未來會不會出現那種MCPServerHub）。

其次MCP服務的運行環境是python或者node，如果安裝多個服務是否會造成資源浪費，畢竟不是每一個服務都時刻在用，能不能複用一套環境呢。

最後這一條僅針對GIS，使用它來處理地理數據有泄密風險。因為GIS特殊的行業性質，導致許多數據涉密，不能使用互聯網上公開的大模型服務來處理，除非是個人或者企業內部部署，光這一條我覺得就已經將一半的人攔在門外。

參考

  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 ↩︎

GIS技術 , GIS技術 , GIS技術
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