SaferPlaces MCP Server
Click on "Deploy 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., "@SaferPlaces MCP ServerStart a new flood simulation for the Po river basin"
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.
SaferPlaces MCP Server
Server MCP che espone i processi di simulazione delle REST API di SaferPlaces come tool utilizzabili da Claude, per lanciare e monitorare simulazioni direttamente dalla chat.
Processi supportati (descrizioni lette live dal server, nei formati f=json e f=jsonld):
untrim-process— modello UNTRIM, water depth da pioggia e DEMdigital-twin-process— preparazione DEM (edifici, land use, extrusion, seamask)terra-twin-process
Per aggiungere un processo basta inserire il suo id in PROCESS_IDS (e nel Literal associato) in cima a saferplaces_mcp.py.
Le credenziali (utente e token) vengono iniettate dal server nel body di ogni richiesta di esecuzione: non passano mai per la chat e Claude non le vede. I nomi dei campi (user e token, dentro inputs) sono verificati sulla descrizione live dei processi.
Tool esposti
Tool | Cosa fa |
| Elenco dei processi disponibili sull'API |
| Descrizione di un processo e dei suoi input (formato json o jsonld) |
| Lancia un processo (asincrono di default, sincrono su richiesta) |
| Stato di un job (accepted / running / successful / failed) |
| Risultati di un job completato |
| Elenco dei job recenti |
| Lancia un processo e attende il completamento (polling) |
Related MCP server: MCP OpenAPI Connector
Struttura del repo
saferplaces_mcp.py # il server MCP
requirements.txt # dipendenze Python (fastmcp, httpx)
README.mdConfigurazione
Il server richiede due variabili d'ambiente:
Variabile | Descrizione |
| Nome utente SaferPlaces |
| Token associato all'utente |
In cima a saferplaces_mcp.py ci sono tre costanti da verificare rispetto alla documentazione delle API:
USER_FIELDeTOKEN_FIELD: i nomi esatti dei campi del body in cui l'API si aspetta le credenziali (default:useretoken).CREDENTIALS_INSIDE_INPUTS:Truese le credenziali vanno annidate dentro l'oggettoinputsdel body (tipico delle OGC API Processes),Falsese vanno al livello principale.
Uso locale (Claude Code / Claude Desktop)
Richiede Python 3.10+.
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
export SAFERPLACES_USER="tuo-utente"
export SAFERPLACES_TOKEN="tuo-token"
# test rapido: deve avviarsi senza errori (Ctrl+C per fermarlo)
python saferplaces_mcp.pyCollegamento a Claude Code (usa i percorsi assoluti):
claude mcp add saferplaces \
-e SAFERPLACES_USER=tuo-utente \
-e SAFERPLACES_TOKEN=tuo-token \
-- /percorso/assoluto/.venv/bin/python /percorso/assoluto/saferplaces_mcp.pyVerifica con /mcp dentro Claude Code: il server saferplaces deve comparire tra quelli connessi.
Deploy remoto (connettore per Claude.ai)
In modalità remota il server gira su un hosting raggiungibile via HTTPS e si collega a Claude.ai da Impostazioni → Connettori → Aggiungi connettore personalizzato, incollando l'URL. Funziona da browser e da mobile, senza nulla in esecuzione in locale.
Il trasporto HTTP si attiva con la variabile d'ambiente MCP_TRANSPORT=http (la porta si imposta con PORT, default 8000).
Opzione A — FastMCP Cloud
Carica questo repo su GitHub.
Su fastmcp.cloud collega il repo: la piattaforma rileva l'oggetto
mcpinsaferplaces_mcp.pye lo deploya.Imposta
SAFERPLACES_USEReSAFERPLACES_TOKENtra le variabili d'ambiente del progetto.Copia l'URL HTTPS generato e incollalo nei connettori di Claude.ai.
Opzione B — hosting generico (Cloud Run, Render, Railway, ...)
Comando di avvio:
MCP_TRANSPORT=http python saferplaces_mcp.pyImposta SAFERPLACES_USER, SAFERPLACES_TOKEN e (se richiesto dalla piattaforma) PORT tra le variabili d'ambiente del servizio.
Sicurezza
⚠️ Un server remoto con le credenziali configurate permette a chiunque ne conosca l'URL di lanciare simulazioni con il tuo account e consumare la tua quota. Prima di esporlo su internet, proteggilo con l'autenticazione (FastMCP supporta bearer token e OAuth — vedi la documentazione di FastMCP, sezione Auth). Non committare mai le credenziali nel repo.
Risoluzione problemi
ModuleNotFoundError: httpx/fastmcp→ le dipendenze non sono installate nell'ambiente Python attivo:pip install -r requirements.txt.Errore all'avvio su variabili d'ambiente →
SAFERPLACES_USERoSAFERPLACES_TOKENnon impostate.Errore di autenticazione dalle API → controlla
USER_FIELD,TOKEN_FIELDeCREDENTIALS_INSIDE_INPUTSin cima asaferplaces_mcp.py: devono rispecchiare il body di una chiamata funzionante fatta a mano.Timeout su simulazioni lunghe → per
untrim_run_and_waitalzatimeout_seconds; il timeout delle singole richieste HTTP (300 s) si regola nella creazione del client httpx.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Location tools for Claude and other MCP clients, strongest in the US and Great Britain. Geocode whole lists with a confidence score per row, filter by distance, get road distances and drive-time areas, and plan multi-driver routes with Google Maps links. Check flood zones, crime and live warnings, find nearby places and UK registers (NHS, CQC, food hygiene), and keep shareable maps. Reads and writes Google Sheets. Free: sign in with Google.
Point Gecko at an OpenAPI spec; get first-call-correct, auth-hidden agent tools.
MCP server for your apps' tools and custom tools, plus hosted AI agents and approval-gated workflows
- platform7nOAuthtech.p7n
Connect Claude to your Platform7n workspaces — chat, links, and tasks. One-click OAuth.
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