blocksnet-mcp
Uses an OpenAI-compatible API to power the BlocksNetAgent for analyzing urban planning questions, enabling AI-driven reasoning, hypothesis testing, and scenario optimization.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@blocksnet-mcpHow do green areas affect housing prices?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
blocksnet-mcp
blocksnet-mcp - локальный MCP-сервер городской аналитики поверх BlocksNetAgent.
Сервер предоставляет один основной инструмент analyze_urban_question(...): принимает вопрос на
естественном языке, запускает полный рассуждающий агент BlocksNet на локальной модели города и
возвращает строгий машиночитаемый JSON.
Проект следует подходу WIKI-LLM: документация и директории индексируются так, чтобы LLM могла быстро понять назначение репозитория, выбрать нужные файлы и не загружать весь проект в контекст. Главный навигационный индекс: docs/WIKI-LLM.md.
Концепция
Выбран Вариант 2: не выносить 33 внутренних инструмента blocksnet как отдельные MCP-tools, а
обернуть агента целиком.
Причина: ценность системы не только в расчетах, а в рассуждающем слое агента:
PTR-цикл
predict -> test -> revise: фальсифицируемые гипотезы до расчетов и классификация исхода.RAG по инструментам: короткие описания плюс полные карточки через
find_tools/get_tool_help.Инварианты качества M1-M3, C1/C2/C3, C-Hyp: проверка заземленности, измеренности и самосогласованности.
Измеренные предложения развития: TPE-оптимизация зон и сценарная проверка
before -> after.
MCP-слой остается тонким: читает настройки, вызывает BlocksNetAgent.run(...), сериализует результат.
Related MCP server: recife-open-data-mcp
Текущий объем
Текущий MVP рассчитан на локальную работу:
Область | Решение |
Транспорт |
|
Данные | локальная папка |
LLM | внешний OpenAI-совместимый API ( |
Инструмент |
|
Выход | JSON с планом, результатом, гипотезами, измеренными эффектами, ограничениями и артефактами |
Вне текущего объема: UrbanDB-контекст (scenario_id / project_id), HTTP-транспорт, Bearer-авторизация,
Docker-деплой и регистрация в MAS. В этом репозитории реализован только локальный stdio MCP.
Архитектура MVP
Локальный MCP-клиент
-> stdio
-> blocksnet_mcp.server
-> tools_mcp.analyze_urban_question
-> BlocksNetAgent.run(question)
-> serialize.to_json(result)
-> JSON-ответ MCP-клиентуСтруктура репозитория:
blocksnet-mcp/
├── README.md
├── .env.example
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── .python310/ # локальный Python 3.10.11, gitignored
├── .venv/ # локальное окружение Python 3.10.11, gitignored
├── docs/
│ ├── README.md
│ ├── WIKI-LLM.md
│ ├── overview_and_concept.md
│ ├── architecture.md
│ ├── tool_contract.md
│ ├── deployment.md
│ ├── mcp_repository_plan.md
│ ├── mas_integration_reference.md # 🕘 Future-справка, gitignored
│ └── mas_registration.md # 🕘 Future-справка, gitignored
├── blocksnet_mcp/
│ ├── README.md
│ ├── server.py
│ ├── tools_mcp.py
│ ├── serialize.py
│ ├── settings.py
│ └── __init__.py
├── blocksnet_agent/
│ ├── README.md
│ └── ... ядро агента из blocksnet-agent (agent.py / hypotheses.py / metrics.py / tools/...)
├── data/
│ ├── README.md # опц., локальный индекс
│ ├── service_type.json
│ ├── archetypes.csv
│ ├── service_aliases.json
│ ├── blocks_with_services.gpkg # gitignored
│ ├── acc_mx.pickle # gitignored
│ └── <local-city-sandbox>/ # gitignored (например, saint_petersburg/)
├── tests/
│ ├── README.md
│ ├── test_serialize.py
│ ├── test_tool_contract.py
│ ├── test_async_mcp_contract.py
│ ├── test_confidence_signals.py
│ ├── test_overlay_candidates.py
│ ├── test_ptr_classifier.py
│ ├── test_runtime.py
│ ├── test_provision_cache.py
│ ├── test_numeric_metric_resolution.py
│ ├── test_provision_summaries.py
│ ├── test_target_block_selection.py
│ ├── test_tool_failure_dedup.py
│ ├── test_no_data_grounding.py
│ └── test_experiment_harness.py
├── scripts/
│ ├── README.md
│ └── smoke_client.py
├── examples/
│ ├── README.md
│ ├── test_visualization.ipynb
│ ├── saint_petersburg/main.py
│ ├── saint_petersburg/data/ # gitignored
│ └── yuzhno-sakhalinsk/ # gitignored
├── docs/
│ ├── reports/
│ │ ├── test_report_20260618.md
│ │ └── run_quality_report_20260706_spb.md
│ ├── mcp_repository_plan.md # 🕘 локальный план, gitignored
│ ├── mas_integration_reference.md # 🕘 Future-справка, gitignored
│ └── mas_registration.md # 🕘 Future-справка, gitignored
└── outputs/ # runtime-артефакты, gitignoredКонтракт инструмента
analyze_urban_question(question: str, max_iterations: int | None = None) возвращает структурный JSON
(P1.1 — payload терминального submit_answer агента, P1.2 — авторитетная confidence + самооценка
basis, P1.6 —
overlay_candidatesкак fallback дляrecommendation_blocks):
{
"question": "...",
"analysis_plan": "...",
"result": "...",
"reflection": "...",
"recommendations": [
{ "block_id": 4940, "service_type": "school", "added_capacity": null, "rationale": "..." }
],
"measured_effects": [
{ "service_type": "pitch", "strong_before": 0.732, "strong_after": 0.781,
"missing_before": 785, "missing_after": 769, "source": "compute_scenario_provision" }
],
"recommendation_blocks": [4940],
"confidence": 0.55,
"confidence_self": 0.78,
"confidence_basis": ["hypotheses=2/2_supported*0.25=+0.25", "data_basis=1.0*0.30=+0.30"],
"overlay_candidates": [...],
"overlay_meta": { "hard_passed": 5, "hard_total": 5, "diagnostic_layers": 1, "nondiagnostic_layers": 0 },
"limitations": ["..."],
"artifacts": ["maps/provision.png", "scenario.csv"],
"run_id": "run_20260706_...",
"run_dir": "outputs/run_20260706_...",
"status": "ok", // "ok" | "partial" | "failed"
"salvaged": false
}Полная спецификация: docs/tool_contract.md. Regex-fallback-поля
(measured / hypotheses как строковый массив) описаны там же — в fallback-пути с
salvaged: true и limitations += ["SALVAGED_ANSWER"].
Локальный запуск
Рабочее локальное окружение уже создано в репозитории:
Путь | Назначение | Git |
| portable Python | ignored |
| виртуальное окружение на Python | ignored |
| зависимости локального MCP и BlocksNetAgent | yes |
.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest tests
.\.venv\Scripts\python.exe scripts\smoke_client.py
.\.venv\Scripts\python.exe -m blocksnet_mcp.serverМинимальный .env (текущий шаблон — Ollama Cloud; для OpenAI-совместимых endpoint'ов можно
подставить CHAT_URL и MODEL оттуда):
CHAT_URL=https://ollama.com/v1
API_KEY=your_ollama_cloud_api_key_here
MODEL=minimax-m3:cloud
DATA_DIR=./data
OUTPUT_DIR=./outputs
MAX_ITERATIONS=10Опционально (имеют дефолты в settings.py): DEADLINE_SEC=480 — серверный дедлайн прогона,
PROGRESS_INTERVAL_SEC=10.0 — интервал notifications/progress.
Пример конфигурации MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"blocksnet": {
"command": "P:/AI_asistent/ITMO/blocksnet-mcp/.venv/Scripts/python.exe",
"args": ["-m", "blocksnet_mcp.server"],
"cwd": "P:/AI_asistent/ITMO/blocksnet-mcp",
"env": {
"CHAT_URL": "https://ollama.com/v1",
"API_KEY": "your_ollama_cloud_api_key_here",
"MODEL": "minimax-m3:cloud",
"DATA_DIR": "./data",
"OUTPUT_DIR": "./outputs",
"MAX_ITERATIONS": "10"
}
}
}
}Подробнее: docs/deployment.md.
Индексация WIKI-LLM
Индекс | Назначение |
Главная карта проекта для LLM-навигации | |
Человекочитаемый индекс документации | |
Индекс реализованного MCP-слоя | |
Индекс переносимого ядра агента | |
data/README.md (опц.) | Локальный индекс данных |
Индекс контрактных тестов | |
Индекс локальных smoke-проверок MCP | |
Индекс интерактивных блокнотов и локальных примеров |
Документация
Документ | О чем |
что строится, зачем MCP-обертка целиком, границы локального режима | |
структура, модули, поток запроса, транспорт | |
вход и выход | |
локальная установка и подключение MCP-клиента | |
docs/mcp_repository_plan.md (опц.) | план переноса ядра агента и реализации MVP (локальный, gitignored) |
интерактивная визуализация тестов, run logs, артефактов и карт | |
| локальные городские примеры/датасеты (например, Санкт-Петербург, Южно-Сахалинск); данные и артефакты держать вне Git |
| future-справка по MAS/UrbanDB, локальная и gitignored |
| future-строки реестра Urban services, локальная и gitignored |
Статус
Локальный MVP реализован: ядро BlocksNetAgent перенесено, stdio MCP-сервер добавлен, JSON-сериализация
и контрактные тесты находятся в tests/. Окружение собрано на Python 3.10.11; pip check чистый,
pytest проходит (контрактные + сериализация + P1.1/P1.2/P1.6 unit-тесты), MCP stdio smoke проходит
через scripts/smoke_client.py. Текущий LLM-провайдер — Ollama Cloud (minimax-m3:cloud);
контракт ответа использует P1.1 submit_answer, P1.2 авторитетную confidence + confidence_self
confidence_basis, P1.6overlay_candidatesкак fallback дляrecommendation_blocks. Сводный отчёт по результатам качества прогонов от 06.07.2026: docs/reports/run_quality_report_20260706_spb.md.
Источник истины по текущему объему - этот README, docs/WIKI-LLM.md, код
blocksnet_mcp/, контракт docs/tool_contract.md и архитектура
docs/architecture.md.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Eynor-K/blocksnet-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server