Integrations

Supports debugging via the MCP Inspector which can be launched using npm to monitor and troubleshoot the MCP server communications.
Provides geospatial tools for interacting with OpenStreetMap data, including geocoding, reverse geocoding, finding nearby points of interest, route directions, location search by category, meeting point optimization, area exploration, and neighborhood analysis.
Enables publishing and distribution of the MCP server package through PyPI, allowing users to easily install the server.

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

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。

pip install -e .

サーバーを起動します。

osm-mcp-server

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。

python examples/client.py

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。

python examples/llm_client.py

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。

from mcp.client import Client

サーバーの URL を使用してクライアントを初期化します。

client = Client("http://localhost:8000")

ツールを呼び出すか、リソースにアクセスします。

# Example: Geocode an address
results = await client.invoke_tool("geocode_address", {"address": "New York City"})

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

"mcpServers": {
  "osm-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/osm-mcp-server",
      "run",
      "osm-mcp-server"
    ]
  }
}

"mcpServers": {
  "osm-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "osm-mcp-server"
    ]
  }
}

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。

uv sync

パッケージディストリビューションをビルドします。

uv build

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:

uv publish

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。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/osm-mcp-server run osm-mcp-server

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。

import asyncio
from mcp.client import Client

async def main():
    client = Client("http://localhost:8000")
    
    # Geocode an address
    results = await client.invoke_tool("geocode_address", {"address": "Empire State Building"})
    print(f"Found location: {results[0]['display_name']}")
    
    # Get coordinates
    lat = float(results[0]['lat'])
    lon = float(results[0]['lon'])
    
    # Find nearby coffee shops
    nearby = await client.invoke_tool(
        "find_nearby_places",
        {
            "latitude": lat,
            "longitude": lon,
            "radius": 500,
            "categories": ["amenity"],
            "limit": 5
        }
    )
    
    # Print results
    print(f"Found {nearby['total_count']} nearby places")
    for category, subcategories in nearby["categories"].items():
        for subcategory, places in subcategories.items():
            print(f"  - {subcategory}: {len(places)} places")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

This server cannot be installed

-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

位置情報サービスと地理空間データによって LLM 機能が強化され、ユーザーは住所をジオコーディングしたり、近くの興味のある場所を検索したり、道順を取得したり、待ち合わせ場所を最適化したり、近隣地域を分析できるようになります。

OpenStreetMap MCP Server