OpenStreetMap（OSM）MCP服务器

OpenStreetMap MCP 服务器实现，通过基于位置的服务和地理空间数据增强 LLM 功能。

演示

会合点优化

会议点用例

邻域分析

邻域分析用例

停车位搜索

停车搜索用例

Related MCP server: Travel Planner MCP Server

特征

该服务器为 LLM 提供与 OpenStreetMap 数据交互的工具，使基于位置的应用程序能够：

将地址和地名地理编码为坐标
将地理编码坐标反向转换为地址
查找附近的兴趣点
获取位置之间的路线指引
在边界框内按类别搜索地点
为多人推荐最佳会面地点
探索区域并获取全面的位置信息
查找某个地点附近的学校和教育机构
分析家和工作地点之间的通勤选择
定位带有连接器和电源滤波的电动汽车充电站
执行房地产社区宜居性分析
查找停车设施的可用性和费用信息

成分

资源

服务器实现基于位置的资源：

location://place/{query} ：按名称或地址获取地点信息
location://map/{style}/{z}/{x}/{y} ：获取指定坐标处的样式地图图块

工具

该服务器实现了几个地理空间工具：

geocode_address ：将文本转换为地理坐标
reverse_geocode ：将坐标转换为人类可读的地址
find_nearby_places ：发现某个地点附近的兴趣点
get_route_directions ：获取位置之间的逐向导航
search_category ：查找某个区域内特定类别的地点
suggest_meeting_point ：为多人寻找最佳会面地点
explore_area ：获取有关社区的综合数据
find_schools_nearby ：查找特定位置附近的教育机构
analyze_commute ：比较家和工作地点之间的交通选择
find_ev_charging_stations ：通过筛选定位电动汽车充电基础设施
analyze_neighborhood ：评估房地产社区的宜居性
find_parking_facilities ：查找目的地附近的停车选项

用例

房地产决策

法学硕士可以帮助用户评估潜在的购房社区：

本地测试

运行服务器

要在本地运行服务器：

以开发模式安装包：

pip install -e .

启动服务器：

osm-mcp-server

服务器将启动并监听标准输入/输出上的 MCP 请求。

使用示例客户端进行测试

该存储库在examples/目录中包含两个示例客户端：

基本客户端示例

client.py演示了 OSM MCP 服务器的基本用法：

python examples/client.py

这将：

连接到本地运行的服务器
获取有关旧金山的信息
搜索该地区的餐馆
通过进度跟踪检索综合地图数据

LLM 集成示例

llm_client.py提供了一个专为 LLM 集成设计的帮助类：

python examples/llm_client.py

此示例展示了法学硕士 (LLM) 如何使用位置助手来执行以下操作：

从文本查询中获取位置信息
查找附近的兴趣点
获取地点之间的路线
寻找最佳会面地点
探索社区

编写自己的客户端

要创建您自己的客户端：

导入MCP客户端：

from mcp.client import Client

使用您的服务器 URL 初始化客户端：

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

调用工具或访问资源：

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

配置

安装

克劳德桌面

在 MacOS 上： ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json在 Windows 上： %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" ] } }

发展

构建和发布

准备分发包：

同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

构建软件包分发版：

uv build

这将在dist/目录中创建源和轮子分布。

发布到 PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭据。

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 运行，调试起来可能比较困难。为了获得最佳调试体验，我们强烈建议使用MCP Inspector 。

您可以使用以下命令通过npm启动 MCP Inspector：

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

启动后，检查器将显示一个 URL，您可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。

API 使用示例

以下是如何使用 Python 代码中的关键 API 端点的简单示例：

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())

One-click Deploy

A

security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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