OpenStreetMap (OSM) MCP サーバー
位置情報サービスと地理空間データを使用して LLM 機能を強化する OpenStreetMap MCP サーバー実装。
デモ
ミーティングポイントの最適化

近隣分析

駐車場検索

Related MCP server: Travel Planner MCP Server
特徴
このサーバーは、LLM に OpenStreetMap データと対話するためのツールを提供し、位置情報ベースのアプリケーションで次のことが可能になります。
住所と地名を座標にジオコードする
逆ジオコード座標を住所に変換する
近くの観光スポットを探す
場所間のルート案内を取得する
境界ボックス内のカテゴリで場所を検索する
複数の人に最適な待ち合わせ場所を提案
エリアを探索し、包括的な位置情報を取得する
近くの学校や教育機関を探す
自宅と職場間の通勤オプションを分析する
コネクタと電源フィルタリングを備えたEV充電ステーションを見つける
不動産の近隣居住性分析を実行する
駐車場の空き状況や料金情報を検索
コンポーネント
リソース
サーバーは位置情報に基づくリソースを実装します。
location://place/{query}: 名前または住所で場所の情報を取得しますlocation://map/{style}/{z}/{x}/{y}: 指定した座標でスタイル設定されたマップタイルを取得します。
ツール
サーバーはいくつかの地理空間ツールを実装しています。
geocode_address: テキストを地理座標に変換するreverse_geocode: 座標を人間が読める住所に変換するfind_nearby_places: 場所の近くの興味のある場所を見つけるget_route_directions: 場所間のターンバイターンの道順を取得しますsearch_category: 地域内の特定のカテゴリの場所を検索しますsuggest_meeting_point: 複数人での最適な待ち合わせ場所を見つけるexplore_area: 近隣地域に関する包括的なデータを取得するfind_schools_nearby: 特定の場所の近くにある教育機関を検索するanalyze_commute: 自宅と職場間の交通手段を比較するfind_ev_charging_stations: フィルタリング機能を使ってEV充電インフラを探すanalyze_neighborhood: 不動産の近隣居住性を評価するfind_parking_facilities: 目的地近くの駐車場を検索
ユースケース
不動産に関する意思決定
LLM は、ユーザーが住宅購入の可能性のある地域を評価するのに役立ちます。
ローカルテスト
サーバーの実行
サーバーをローカルで実行するには:
開発モードでパッケージをインストールします。
サーバーを起動します。
サーバーが起動し、標準入出力で MCP 要求をリッスンします。
サンプルクライアントによるテスト
リポジトリには、 examples/ディレクトリに 2 つのサンプル クライアントが含まれています。
基本的なクライアントの例
client.py OSM MCP サーバーの基本的な使用方法を示しています。
これにより、次のようになります。
ローカルで実行されているサーバーに接続する
サンフランシスコの情報を入手する
エリア内のレストランを検索
進捗状況を追跡しながら包括的な地図データを取得する
LLM統合の例
llm_client.py 、LLM 統合用に設計されたヘルパー クラスを提供します。
この例では、LLM がロケーション アシスタントを使用して次のことを行う方法を示します。
テキストクエリから位置情報を取得する
近くの観光スポットを探す
場所間の道順を取得する
最適な待ち合わせ場所を見つける
近所を探索する
独自のクライアントを作成する
独自のクライアントを作成するには:
MCP クライアントをインポートします。
サーバーの URL を使用してクライアントを初期化します。
ツールを呼び出すか、リソースにアクセスします。
構成
インストール
クロードデスクトップ
MacOS の場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
発達
建築と出版
配布用のパッケージを準備するには:
依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。
パッケージディストリビューションをビルドします。
これにより、 dist/ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。
PyPI に公開:
注: 環境変数またはコマンド フラグを使用して PyPI 資格情報を設定する必要があります。
デバッグ
MCPサーバーはstdio経由で実行されるため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を実現するには、 MCP Inspectorの使用を強くお勧めします。
次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。
起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。
APIの使用例
Python コードから主要な API エンドポイントを使用する方法の簡単な例を次に示します。