MCP-сервер OpenStreetMap (OSM)

Реализация сервера OpenStreetMap MCP, которая расширяет возможности LLM с помощью сервисов на основе определения местоположения и геопространственных данных.

Демо

Оптимизация точки встречи

Анализ соседства

Поиск парковки

Установка

В хостах MCP, таких как Claude Desktop, Cursor, Windsurf и т. д.

• osm-mcp-server : Основной сервер, доступный для публичного использования.

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

Функции

Этот сервер предоставляет LLM-специалистам инструменты для взаимодействия с данными OpenStreetMap, позволяя приложениям на основе определения местоположения:

• Геокодирование адресов и названий мест в координаты

• Обратное геокодирование координат в адреса

• Найти ближайшие интересные места

• Получить указания маршрута между локациями

• Поиск мест по категории в пределах ограничивающей рамки

• Предложите оптимальные места встречи для нескольких человек

• Исследуйте районы и получайте исчерпывающую информацию о местоположении

• Найти школы и учебные заведения рядом с местом

• Проанализируйте варианты поездок из дома на работу и обратно

• Найдите станции зарядки электромобилей с разъемом и фильтрацией питания

• Проведение анализа пригодности для проживания в районе недвижимости

• Найдите парковочные места с информацией о наличии мест и стоимости

Компоненты

Ресурсы

Сервер реализует ресурсы, основанные на местоположении:

• location://place/{query} : Получить информацию о местах по названию или адресу

• location://map/{style}/{z}/{x}/{y} : Получить стилизованные фрагменты карты по указанным координатам

Инструменты

На сервере реализовано несколько геопространственных инструментов:

• geocode_address : Преобразование текста в географические координаты

• reverse_geocode : Преобразование координат в понятные человеку адреса

• find_nearby_places : Найдите интересные места рядом с определенным местоположением

• get_route_directions : Получить пошаговые инструкции между локациями

• search_category : Поиск мест определенных категорий в определенном районе

• suggest_meeting_point : Найдите оптимальные места для встреч нескольких человек

• explore_area : Получите исчерпывающие данные о районе

• find_schools_nearby : Найти учебные заведения рядом с определенным местом

• analyze_commute : Сравните варианты передвижения между домом и работой

• find_ev_charging_stations : поиск инфраструктуры зарядки электромобилей с помощью фильтрации

• analyze_neighborhood : Оцените пригодность района для проживания в сфере недвижимости

• find_parking_facilities : Найдите варианты парковки рядом с местом назначения

Локальное тестирование

Запуск сервера

Чтобы запустить сервер локально:

1. Установите пакет в режиме разработки:

2. Запустите сервер:

3. Сервер запустится и будет прослушивать запросы MCP на стандартном вводе/выводе.

Тестирование с использованием примеров клиентов

Репозиторий включает два примера клиентов в каталоге examples/ :

Пример базового клиента

client.py демонстрирует базовое использование сервера OSM MCP:

Это позволит:

• Подключитесь к локально работающему серверу

• Получить информацию о Сан-Франциско

• Поиск ресторанов в этом районе

• Получайте комплексные картографические данные с отслеживанием прогресса

Пример интеграции LLM

llm_client.py предоставляет вспомогательный класс, предназначенный для интеграции LLM:

В этом примере показано, как магистр права может использовать помощника по местоположению для:

• Получайте информацию о местоположении из текстовых запросов

• Найти ближайшие интересные места

• Прокладывайте маршруты между локациями

• Найдите оптимальные места встречи

• Исследуйте окрестности

Написание собственного клиента

Чтобы создать собственного клиента:

1. Импортируйте клиент MCP:

2. Инициализируйте клиент с URL-адресом вашего сервера:

3. Вызов инструментов или доступ к ресурсам:

Конфигурация Claude Desktop для локального сервера

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

Разработка

Строительство и издательское дело

Чтобы подготовить пакет к распространению:

1. Синхронизируем зависимости и обновляем файл блокировки:

2. Сборка дистрибутивов пакетов:

Это создаст исходный код и дистрибутивы wheel в каталоге dist/ .

3. Опубликовать в PyPI:

Примечание: вам необходимо будет задать учетные данные PyPI с помощью переменных среды или флагов команд.

Отладка

Поскольку серверы MCP работают через stdio, отладка может быть сложной. Для лучшего опыта отладки мы настоятельно рекомендуем использовать MCP Inspector .

Вы можете запустить MCP Inspector через npm с помощью этой команды:

После запуска Инспектор отобразит URL-адрес, к которому вы можете перейти в своем браузере, чтобы начать отладку.