OpenStreetMap MCP Server

OpenStreetMap (OSM) MCP-Server

Eine OpenStreetMap MCP-Serverimplementierung, die LLM-Funktionen mit standortbasierten Diensten und Geodaten erweitert.

Demo

Treffpunktoptimierung

Nachbarschaftsanalyse

Parkplatzsuche

Installation

In MCP-Hosts wie Claude Desktop, Cursor, Windsurf usw.

• osm-mcp-server : Der Hauptserver, der zur öffentlichen Nutzung verfügbar ist.
  "mcpServers": { "osm-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "osm-mcp-server" ] } }

Merkmale

Dieser Server stellt LLMs Tools zur Interaktion mit OpenStreetMap-Daten zur Verfügung und ermöglicht standortbasierten Anwendungen Folgendes:

• Geokodieren Sie Adressen und Ortsnamen zu Koordinaten
• Geokodieren Sie Koordinaten umkehrend in Adressen
• Suchen Sie nach interessanten Orten in der Nähe
• Erhalten Sie Wegbeschreibungen zwischen Standorten
• Suchen Sie nach Orten nach Kategorie innerhalb eines Begrenzungsrahmens
• Schlagen Sie optimale Treffpunkte für mehrere Personen vor
• Erkunden Sie Gebiete und erhalten Sie umfassende Standortinformationen
• Schulen und Bildungseinrichtungen in der Nähe eines Standorts finden
• Analysieren Sie Pendelmöglichkeiten zwischen Wohnort und Arbeit
• Lokalisieren Sie EV-Ladestationen mit Anschluss und Stromfilterung
• Führen Sie eine Analyse der Lebensqualität in der Nachbarschaft für Immobilien durch
• Finden Sie Parkplätze mit Verfügbarkeits- und Gebühreninformationen

Komponenten

Ressourcen

Der Server implementiert standortbasierte Ressourcen:

• location://place/{query} : Informationen zu Orten nach Name oder Adresse abrufen
• location://map/{style}/{z}/{x}/{y} : Holen Sie sich gestaltete Kartenkacheln an angegebenen Koordinaten

Werkzeuge

Der Server implementiert mehrere Geodatentools:

• geocode_address : Konvertiert Text in geografische Koordinaten
• reverse_geocode : Konvertieren Sie Koordinaten in für Menschen lesbare Adressen
• find_nearby_places : Entdecken Sie interessante Orte in der Nähe eines Standorts
• get_route_directions : Holen Sie sich detaillierte Wegbeschreibungen zwischen Standorten
• search_category : Finde Orte bestimmter Kategorien in einem Gebiet
• suggest_meeting_point : Finden Sie optimale Treffpunkte für mehrere Personen
• explore_area : Erhalten Sie umfassende Daten über eine Nachbarschaft
• find_schools_nearby : Bildungseinrichtungen in der Nähe eines bestimmten Ortes finden
• analyze_commute : Vergleichen Sie Transportmöglichkeiten zwischen Wohnort und Arbeit
• find_ev_charging_stations : Lokalisieren Sie die Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge mit Filterung
• analyze_neighborhood : Bewerten Sie die Lebensqualität in der Nachbarschaft für Immobilien
• find_parking_facilities : Suchen Sie nach Parkmöglichkeiten in der Nähe eines Ziels

Lokale Tests

Ausführen des Servers

So führen Sie den Server lokal aus:

1. Installieren Sie das Paket im Entwicklungsmodus:

2. Starten Sie den Server:

3. Der Server wird gestartet und wartet auf MCP-Anfragen auf der Standardeingabe/-ausgabe.

Testen mit Beispielclients

Das Repository enthält zwei Beispielclients im Verzeichnis examples/ :

Einfaches Clientbeispiel

client.py demonstriert die grundlegende Verwendung des OSM MCP-Servers:

Dies wird:

• Verbindung zum lokal laufenden Server herstellen
• Informieren Sie sich über San Francisco
• Suche nach Restaurants in der Umgebung
• Abrufen umfassender Kartendaten mit Fortschrittsverfolgung

Beispiel für eine LLM-Integration

llm_client.py bietet eine Hilfsklasse für die LLM-Integration:

Dieses Beispiel zeigt, wie ein LLM den Location Assistant für Folgendes verwenden kann:

• Abrufen von Standortinformationen aus Textabfragen
• Suchen Sie nach interessanten Orten in der Nähe
• Wegbeschreibungen zwischen Standorten abrufen
• Finden Sie optimale Treffpunkte
• Erkunden Sie Nachbarschaften

Schreiben Sie Ihren eigenen Client

So erstellen Sie Ihren eigenen Client:

1. Importieren Sie den MCP-Client:

2. Initialisieren Sie den Client mit Ihrer Server-URL:

3. Tools aufrufen oder auf Ressourcen zugreifen:

Claude Desktop-Konfiguration für lokalen Server

Unter MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Unter Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Entwicklung

Erstellen und Veröffentlichen

So bereiten Sie das Paket für die Verteilung vor:

1. Abhängigkeiten synchronisieren und Sperrdatei aktualisieren:

2. Erstellen Sie Paketverteilungen:

Dadurch werden Quell- und Wheel-Distributionen im Verzeichnis dist/ erstellt.

3. Auf PyPI veröffentlichen:

Hinweis: Sie müssen PyPI-Anmeldeinformationen über Umgebungsvariablen oder Befehlsflags festlegen.

Debuggen

Da MCP-Server über stdio laufen, kann das Debuggen eine Herausforderung darstellen. Für ein optimales Debugging empfehlen wir dringend die Verwendung des MCP Inspector .

Sie können den MCP Inspector über npm mit diesem Befehl starten:

Beim Start zeigt der Inspector eine URL an, auf die Sie in Ihrem Browser zugreifen können, um mit dem Debuggen zu beginnen.