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")

2. 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