停车数据API

一个提供旧金山停车数据的REST API,包括停车位可用性、价格和时间表等信息。

  • by jestelle
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 jestelle/sf-parking-mcp

使用说明

SF停车API

一个通过SFMTA ArcGIS REST API提供旧金山停车数据访问的REST API。

🎉 Live API: https://sf-parking.vercel.app/api 翻译为中文是:“https://sf-parking.vercel.app/ 接口(或:API)”。不过,通常我们不会直接翻译网址的路径部分,而是根据上下文来解释其含义。在这个例子中,“api”可能指的是一个提供特定服务或功能的接口,但具体的服务或功能需要根据实际的API文档或上下文来确定。所以,一个更自然的翻译可能是:“https://sf-parking.vercel.app/ 的API(应用程序编程接口)”

特点/功能

此服务器提供了三种工具用于查询SF(可能指某个城市或地区的缩写)的停车临街面数据:

  • 通过边界框获取停车位查询边界框(纬度/经度坐标)内的停车数据
  • 按街道获取停车位信息按街道名称搜索停车位
  • 按位置获取停车位在特定地点附近寻找停车位

数据包括所有旧金山(SF)停车区域的街边停车位可用情况、费率、时间表以及位置信息。

安装

选项1:使用uv(推荐)

# Install uv if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Clone or download this repository
git clone <your-repo-url>
cd sf-parking

# Install dependencies
uv sync

选项2:使用pip

pip install -e .

选项3:从PyPI安装(发布后)

pip install sf-parking-mcp

用法

使用 Claude Desktop

将此添加到您的Claude桌面配置文件中:

MacOS(中文可译为“麦奥斯”,但通常直接使用原名“MacOS”): ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "sf-parking": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/sf-parking",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

或者如果通过 pip 安装:

{
  "mcpServers": {
    "sf-parking": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "server"]
    }
  }
}

独立测试

# Run the server directly
uv run server.py

示例查询

一旦连接成功,您就可以向Claude提出问题,比如:

  • “市场街的停车位还剩多少?”
  • “在坐标37.7749, -122.4194附近寻找停车位”
  • “显示位于37.77, -122.42和37.78, -122.41所界定区域内的所有停车位”

API详情

这个服务器查询SFMTA的ArcGIS REST API:

  • 终端(或终点): sfpark_ODS.BLOCKFACE_RATES_VW
  • 数据实时停车位价格、可用性及位置信息
  • 每次查询的最大记录数1000

可用字段

  • 位置:街道名称、地址范围、纬度/经度、朝向
  • 可用性:阈值、可用性消息
  • 定价:费率详情、时间表、阈值
  • 标识符:街区面貌ID,几何形状

发布到PyPI(免费托管)

为了使这台服务器能够轻松安装在任何地方:

  1. 在 https://pypi.org/account/register/ 创建一个 PyPI 账户
  2. 安装构建工具: uv pip install build twine
  3. 构建软件包: python -m build
  4. 上传到PyPI: twine upload dist/*

发布后,任何人都可以使用以下方式安装: pip install sf-parking-mcp

发展

# Install dev dependencies
uv sync

# Run server locally
uv run server.py

# Test with MCP inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run server.py

许可证

麻省理工学院(MIT)

贡献

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