pointcloud-mcp
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., "@pointcloud-mcpCompare E:\orig.las and E:\new.las and generate a PDF report"
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.
pointcloud-mcp
世界初の点群(LAS/LAZ)専用 MCP サーバー第1号
Claude Desktop / Claude Code に自然言語で「起工.las と 出来形.las から土量とヒートマップ出して」と頼むだけで、差分DEM・盛/切/純土量・ヒートマップPNG・PDFレポートまで一気通貫で生成する。
なぜ作ったか
2026年5月時点で、Revit (★400+) / SketchUp (Trimble公式) / AutoCAD / IFC には Claude用の MCP サーバーが存在するが、点群(LAS/LAZ)専用の MCP は世界に1つも無い。一方、日本は i-Construction で点群人口世界一の国。作り手不在 × ユーザー世界一 という稀有な歪みを埋めるためのプロジェクト第1号。
設計思想:
TrendPoint の代替ではなく、CloudCompare の上の自動化レイヤーとして位置づけ
中小〜下請けの兼任 ICT 担当者が「CC で計算 → Claude で帳票化」できるツールを目指す
規格値判定や複雑な線形処理は最初は捨てる。差分・土量・ヒートマップ・PDF の4機能で MVP
提供ツール(v0.1.0)
ツール | 用途 |
| LAS/LAZ のメタ情報(点数・XYZ範囲・色・CRS)を取得 |
| 2つのLASを差分し、盛/切/純土量・ヒートマップ・PDFレポートまで生成 |
| 4パラメータ2D Helmert で LAS を再投影(既知2点対応) |
| 合成データで動作検証(理論土量との誤差を確認) |
動作環境
Windows 10/11、macOS、Linux(Pythonが動けばOK)
Python 3.10 以上
依存ライブラリ:laspy / lazrs / numpy / scipy / matplotlib / rasterio / reportlab / mcp
インストール
# クローン
git clone https://github.com/jyou-syo/pointcloud-mcp.git
cd pointcloud-mcp
# 依存導入
pip install -r requirements.txt
# もしくは
pip install -e .requirements.txt または pyproject.toml の dependencies を参照。
Claude Desktop への登録
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)または
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)に以下を追記:
{
"mcpServers": {
"pointcloud": {
"command": "python",
"args": ["-m", "pointcloud_mcp.server"],
"cwd": "E:\\path\\to\\pointcloud-mcp"
}
}
}Claude Desktop を再起動すると、チャット入力欄の左下「🔧」アイコンに pointcloud が表示される。
使い方(自然言語)
Claude Desktop / Claude Code のチャットに、たとえば次のように話しかけるだけ:
「
E:\起工.lasとE:\出来形.lasの差分を出して、E:\out\にPDFレポートまで作って」
Claude が自動的に pointcloud_diff を呼び、
diff_heatmap.png(赤=盛土/青=切土の空間分布)diff_histogram.png(Δh分布)diff_report.pdf(数値・ヒートマップ統合レポート)
を生成する。
より明示的に呼ぶ場合
「
pointcloud_diffで、before_path=...,after_path=...,out_dir=...,resolution_m=0.20,agg=minで実行して」
合成データ自己検証
from pointcloud_mcp.server import pointcloud_synthetic_test
result = pointcloud_synthetic_test("./out/synth_test")
print(result["summary"])
# 期待 750 m³ に対し計算 747.886 m³(誤差 0.28%)理論盛土量との誤差 ±2% を合格基準としている。
実データ検証
実工事現場の LAS ペア(起工 vs 出来形)で動作確認済み:
点数 | 容量 | |
起工測量 | 16,109,029 | 418MB |
出来形完成 | 1,369,871 | 35MB |
重なり領域: 13.36m × 15.32m ≒ 205 m²
計算時間: 約3秒(読込込み)
盛土 8.75 m³ / 切土 52.56 m³ / 純土量 -43.80 m³
分解能 0.05〜0.50m スイープでも純土量は ±5% 以内で安定
制限事項(v0.1.0)
experimental / under development — 規格値判定や工事範囲ポリゴンマスクは未実装
LandXML 読込は
tools/landxml.pyに実装済みだが MCP ツールとしては未公開(v0.2.0 で実装予定)大規模 LAS(1億点超)でもメモリ次第で動作するが、点群そのものに穴がある場合は充填率が下がる
CRS(座標系)情報は VLR の WKT のみ参照、EPSG コード経由の自動変換は未対応
ロードマップ
Ver | 内容 |
v0.1.0 | MVP(差分・土量・ヒートマップ・Helmert・合成テスト) ← 今ここ |
v0.2.0 | LandXML 設計面との差分、工事範囲ポリゴンマスク |
v0.3.0 | 規格値判定(土工 ±50mm, 法面 ±50mm 等)、PDFレポート拡張 |
v1.0.0 | 実用レベル、Anthropic 公式 MCP ディレクトリ掲載 |
ライセンス
MIT License — 商用・改変・再配布自由。詳細は LICENSE を参照。
作者
条谷 貴志((株)兵庫土木サポート 代表)
実装の半分以上は Claude Code(Anthropic)と共同で行いました。
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