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Street View MCP

by vlad-ds
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Python
Hybrid

Street View MCP

Ein Model-Client-Protocol (MCP)-Server für die Google Street View API, der es KI-Modellen ermöglicht, Street View-Bilder abzurufen und anzuzeigen und virtuelle Touren zu erstellen.

Verwendung mit Claude Desktop

So verwenden Sie Street View MCP mit Claude Desktop:

  1. Stellen Sie sicher, dass Sie uv installiert haben: UV-Installationshandbuch

  2. Klonen Sie dieses Repository:

    git clone https://github.com/vlad-ds/street-view-mcp.git cd street-view-mcp

  3. Installieren Sie Abhängigkeiten:

    uv pip install -e ".[dev]"

  4. Holen Sie sich einen Google Maps API-Schlüssel (Anweisungen unten)

  5. Fügen Sie Ihrer Claude Desktop-Datei claude_desktop_config.json Folgendes hinzu:

"street_view": { "command": "uv", "args": [ "run", "--directory", "/path/to/street-view-mcp", // Replace with your actual path "mcp", "run", "src/street_view_mcp/server.py" ], "env": { "API_KEY": "your_google_maps_api_key_here" // Add your API key here } }

Nach der Konfiguration können Sie Street View MCP in Claude Desktop verwenden, indem Sie einfach „/street_view“ eingeben.

Related MCP server: Image Toolkit MCP Server

Überblick

Street View MCP bietet eine einfache Schnittstelle für KI-Modelle, um:

  1. Street View-Bilder nach Adresse, Koordinaten oder Panorama-ID abrufen

  2. Bilder in lokalen Dateien speichern

  3. Gespeicherte Bilder im Standard-Viewer öffnen

  4. Erstellen Sie HTML-Seiten, die mehrere Street View-Bilder zu virtuellen Touren zusammenstellen

Anforderungen

  • Python 3.9+

  • Google Maps API-Schlüssel mit aktivierter Street View API

  • fastmcp -Paket

  • uv -Paketmanager (empfohlen)

Installation

# Clone the repository git clone https://github.com/vlad-ds/street-view-mcp.git cd street-view-mcp # Create and activate a virtual environment with uv (recommended) uv venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate # Install dependencies uv pip install -e ".[dev]"

API-Schlüssel-Setup

Das Street View MCP erfordert einen Google Maps API-Schlüssel mit aktivierter Street View API:

  1. Besuchen Sie die Google Cloud Console

  2. Erstellen Sie ein neues Projekt oder wählen Sie ein vorhandenes aus

  3. Aktivieren Sie die „Street View Static API“ in der API-Bibliothek

  4. Erstellen Sie einen API-Schlüssel auf der Seite „Anmeldeinformationen“.

  5. Legen Sie den API-Schlüssel als Umgebungsvariable fest:

# Set temporarily in your shell: export API_KEY=your_api_key_here # Or create a .env file in the project root: echo "API_KEY=your_api_key_here" > .env

Verwendung

Starten des MCP-Servers

python -m street_view_mcp.main --host 127.0.0.1 --port 8000

Der Server steht KI-Modellen am angegebenen Host und Port zur Verfügung.

Verwendung als CLI-Tool

# Fetch Street View image by address python -m street_view_mcp.street_view --address "Empire State Building, NY" --output output/empire_state.jpg # Fetch Street View image by latitude/longitude python -m street_view_mcp.street_view --latlong "40.748817,-73.985428" --output output/coords.jpg --heading 180 # Fetch Street View image by panorama ID python -m street_view_mcp.street_view --pano PANO_ID --output output/panorama.jpg

MCP-Tools

Das Street View MCP bietet die folgenden Tools für KI-Modelle:

get_street_view

Ruft ein Street View-Bild basierend auf Standort, Koordinaten oder Panorama-ID ab und speichert es in einer Datei.

{ "filename": "empire_state.jpg", "location": "Empire State Building, NY", "size": "600x400", "heading": 90, "pitch": 10 }

Parameter:

  • filename (erforderlich): Name zum Speichern des Bildes (darf noch nicht vorhanden sein)

  • location (optional): Adresse, für die das Bild abgerufen werden soll

  • lat_lng (optional): Komma-getrennte Koordinaten (zB "40.748817,-73.985428")

  • pano_id (optional): Spezifische Panorama-ID

  • size (optional): Bildabmessungen als „Breite x Höhe“ (Standard: „600 x 400“)

  • heading (optional): Kamerakurs in Grad (0-360, Standard: 0)

  • pitch (optional): Neigung der Kamera in Grad (-90 bis 90, Standard: 0)

  • fov (optional): Sichtfeld in Grad (10-120, Standard: 90)

  • radius (optional): Suchradius in Metern (Standard: 50)

  • source (optional): Bildquelle („Standard“ oder „Outdoor“, Standard: „Standard“)

Hinweis: Es muss genau einer der folgenden Werte angegeben werden: location , lat_lng oder pano_id .

get_metadata

Ruft Metadaten zu einem Street View-Panorama ab.

{ "location": "Empire State Building, NY" }

Parameter:

  • Dieselben Standortparameter wie get_street_view

  • Gibt JSON-Metadaten mit Status, Copyright, Datum, Panorama-ID und Koordinaten zurück

open_image_locally

Öffnet ein gespeichertes Street View-Bild in der Standardanwendung.

{ "filename": "empire_state.jpg" }

Parameter:

  • filename (erforderlich): Der Dateiname des zu öffnenden Bildes (muss im Ausgabeverzeichnis vorhanden sein)

create_html_page

Erstellt eine HTML-Seite, die mehrere Street View-Bilder als virtuelle Tour anzeigt.

{ "filename": "nyc_tour.html", "title": "New York City Tour", "html_elements": [ "<h1>New York City Landmarks Tour</h1>", "<p>Explore famous landmarks through Street View images.</p>", "<h2>Empire State Building</h2>", "<img src='../output/empire.jpg' alt='Empire State Building'>", "<p class='location'>350 Fifth Avenue, New York, NY</p>", "<p class='description'>This 102-story Art Deco skyscraper was completed in 1931.</p>" ] }

Parameter:

  • html_elements (erforderlich): Liste der HTML-Inhaltselemente

  • filename (erforderlich): Name für die HTML-Datei

  • title (optional): Seitentitel (Standard: "Street View Tour")

Wichtig: Verwenden Sie beim Referenzieren von Bildern immer den Pfad ../output/filename.jpg .

Erstellen virtueller Touren

Das Street View MCP ermöglicht die Erstellung virtueller Touren durch die Kombination mehrerer Street View-Bilder mit beschreibendem Text auf einer HTML-Seite.

Beispielhafter Workflow zum Erstellen einer Tour:

  1. Holen Sie sich Bilder von verschiedenen Standorten:

get_street_view(filename="empire.jpg", location="Empire State Building, NY") get_street_view(filename="times_square.jpg", location="Times Square, NY") get_street_view(filename="central_park.jpg", location="Central Park, NY")

  1. Erstellen Sie eine HTML-Tourseite:

create_html_page( filename="nyc_tour.html", title="New York City Tour", html_elements=[ "<h1>New York City Landmarks Tour</h1>", "<p>Explore these famous NYC landmarks through Street View images.</p>", "<h2>Empire State Building</h2>", "<img src='../output/empire.jpg' alt='Empire State Building'>", "<p class='location'>350 Fifth Avenue, New York, NY</p>", "<p class='description'>An iconic 102-story Art Deco skyscraper in Midtown Manhattan.</p>", "<h2>Times Square</h2>", "<img src='../output/times_square.jpg' alt='Times Square'>", "<p class='location'>Broadway & 7th Avenue, New York, NY</p>", "<p class='description'>Famous for its bright lights, Broadway theaters, and as the site of the annual New Year's Eve ball drop.</p>", "<h2>Central Park</h2>", "<img src='../output/central_park.jpg' alt='Central Park'>", "<p class='location'>Central Park, New York, NY</p>", "<p class='description'>An urban park spanning 843 acres in the heart of Manhattan.</p>" ] )

Projektstruktur

  • street_view_mcp/

    • __init__.py : Paketinitialisierung

    • main.py : Einstiegspunkt für den MCP-Server

    • server.py : MCP-Serverimplementierung

    • street_view.py : Kernclient der Street View-API

Wichtige Hinweise

  • Lokaler Speicher : Dieses Tool speichert alle Street View-Bilder und HTML-Dateien lokal im Verzeichnis output/

  • Keine automatische Bereinigung : Es gibt keinen integrierten Mechanismus zum Löschen gespeicherter Dateien

  • Manuelle Bereinigung : Sie sollten das output/ regelmäßig bereinigen, um Speicherplatz zu verwalten

  • API-Nutzung : Jede Bildanforderung wird auf Ihr Google Maps API-Kontingent angerechnet und kann Kosten verursachen

Entwicklung

Testen

pytest

Lizenz

MIT

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

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