使用说明

GEO-MCP服务器

挪威地理信息和测量工作流的模型上下文协议（MCP）服务器

GEO-MCP服务器为AI助手（Claude、Cursor等）提供以下专业功能：

点云处理 （LAS/LAZ文件）
FKB指南 （挪威制图标准）
SOSI文件生成 （挪威GIS格式）
测量计算 （调整、拓扑、精度）
格式转换 （SOSIS）↔ GeoJSON、LAS→SOSI）
GPU加速

快速开始

安装

克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/GEO-MCP.git
cd GEO-MCP

创建conda环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate geo-mcp-env

测试服务器：

python app.py
# Should start without errors

使用Claude代码

配置MCP服务器 在您的克劳德代码设置中：

{
  "mcpServers": {
    "geo-mcp": {
      "command": "conda",
      "args": [
        "run",
        "-n",
        "geo-mcp-env",
        "python",
        "/absolute/path/to/GEO_MCP/app.py"
      ]
    }
  }
}

重新启动Claude代码 加载服务器
在对话中使用MCP工具：
- “根据FKB-B标准验证此SOSI文件”
- “从该LAS文件中提取建筑物并生成SOSI输出”
- “将此SOSI文件转换为GeoJSON”
- “分析点云，告诉我建筑密度”

特性

点云处理

从LAS/LAZ文件中提取特征：

按分类代码加载和过滤
HDBSCAN/DBSCAN集群
RANSAC平面配件
建筑足迹提取
阿尔法形状和边界
B样条曲线拟合
GPU加速（可选）

可用工具：

load_and_filter_pointcloud -使用分类过滤加载LAS/LAZ
cluster_pointcloud_advanced -高级HDBSCAN/DBSCAN集群
fit_plane_ransac_advanced -RANSAC平面配件
extract_building_footprint_advanced -阿尔法形状足迹提取
analyze_point_cloud_file -获取点云统计数据

FKB验证

根据挪威FKB 5.1标准进行验证：

已实施400+验证规则
属性验证（强制/可选）
几何验证（有效性、拓扑）
精度验证（FKB-A/B/C/D标准）
元数据验证（KVALITET块）
SOSI格式验证
拓扑验证（2型扁平化器，网络）

可用工具：

validate_fkb_sosi_file -使用HTML报告完成FKB验证
validate_fkb_object -验证单个功能
get_fkb_accuracy_recommendations -获取FKB标准的加工参数

SOSI生成

生成符合FKB标准的SOSI文件：

自动。HODE截面生成
整数坐标编码
KVALITET块生成
导出前的功能验证
双输出（SOSI+GeoJSON）

可用工具：

extract_buildings_to_sosi -拉斯→ 建筑物→ SOSI管道
export_to_sosi -将特征导出为SOSI格式
convert_sosi_to_geojson -将SOSI转换为GeoJSON

测量工具

专业测量计算：

最小二乘平差
网络分析
坐标变换
准确性指标
统计测试

可用工具

总计：39个MCP工具，15个资源

核心点云工具（10）

工具	说明
`load_and_filter_pointcloud`	使用分类过滤加载LAS/LAZ
`cluster_pointcloud_advanced`	带有统计数据的HDBSCAN/DBSCAN聚类
`fit_plane_ransac_advanced`	精细的RANSAC平面拟合
`detect_multiple_planes`	顺序多平面检测
`extract_building_footprint_advanced`	阿尔法形状足迹提取
`compute_alpha_shape`	凹壳计算
`fit_spline_to_points`	B样条曲线拟合
`segment_buildings_from_ground_advanced`	建筑细分
`estimate_point_cloud_spacing`	点间距分析
`check_gpu_availability`	GPU性能检测

FKB工具（8）

工具	说明
`validate_fkb_sosi_file`	⭐ 使用HTML报告验证SOSI文件
`convert_sosi_to_geojson`	将SOSI转换为GeoJSON
`analyze_point_cloud_file`	点云统计
`extract_buildings_to_sosi`	⭐ 完成LAS→ SOSI管道
`get_fkb_accuracy_recommendations`	FKB加工参数
`validate_fkb_object`	验证单个功能
`lookup_fkb_code`	FKB代码查找
`export_to_sosi`	导出为SOSI格式

测量工具（12）

网平差
坐标变换
拓扑分析
验证检查
还有更多。..

几何工具（9）

点聚类
几何基元
距离计算
拓扑操作
还有更多。..

📚 文档

综合指南

点云处理：

RANSAC指南 -稳健的几何拟合
集群指南 -HDBSCAN/DBSCAN分段
几何提取指南 -边界和样条曲线
点云指数 -完整概述

FKB标准：

FKB规则合并 - ⭐ 主参考（400+条规则）
FKB验证检查表 -生产工作流程
FKB文件索引 -规格清单
FKB特殊情况 -边缘情况和例外
FKB快速参考 -代码查找表

验证：

FKB验证模块 -验证程序API参考
FKB验证完成 -实施细节

提取管道：

FKB提取管道 -拉斯→ SOSI工作流程

集成：

集成摘要 -点云模块概述

MCP资源

所有文档均可作为MCP资源访问：

file://fkb_rules_consolidated        - Master FKB rules (33KB)
file://fkb_validation_checklist      - Validation workflow (32KB)
file://ransac_guide                  - RANSAC tutorial (10KB)
file://clustering_guide              - Clustering guide (12KB)
file://geometric_extraction_guide    - Extraction guide (15KB)
... and 10 more

🎯 用例

1.验证现有FKB数据

User: "Validate buildings.sos against FKB-B standards and show me the report"

Claude uses:
  validate_fkb_sosi_file('buildings.sos', 'B', generate_html_report=True)

Result:
  - Validation report with error details
  - HTML report for visual inspection
  - Pass/fail status with error counts

2.从点云中提取建筑物

User: "Extract all buildings from scan.las and generate FKB-compliant SOSI output"

Claude uses:
  extract_buildings_to_sosi(
    'scan.las',
    'buildings.sos',
    fkb_standard='B',
    coordinate_system=25,
    origo_ne=[6500000, 100000]
  )

Result:
  - SOSI file with building footprints
  - GeoJSON for visualization
  - Validation report
  - Statistics (building count, areas, etc.)

3.格式转换

User: "Convert this SOSI file to GeoJSON for use in QGIS"

Claude uses:
  convert_sosi_to_geojson('data.sos', 'data.geojson')

Result:
  - GeoJSON file ready for QGIS/web maps
  - Feature count and CRS info

4.分析点云质量

User: "Analyze this LAS file and tell me about the building points"

Claude uses:
  analyze_point_cloud_file('scan.las', classification_codes=[6])

Result:
  - Total points and building points
  - Spatial extent (bounds)
  - Point density
  - Height statistics

🏗️ 建筑

GEO-MCP Server
├── MCP Interface (FastMCP)
│   ├── 39 Tools (exposed to AI assistants)
│   └── 15 Resources (documentation)
│
├── Point Cloud Processing
│   ├── pointcloud_core.py (FKB-aware processing)
│   ├── clustering.py (HDBSCAN/DBSCAN)
│   ├── ransac_fitting.py (geometric fitting)
│   ├── geometric_extraction.py (footprints, boundaries)
│   └── gpu_utils.py (GPU acceleration)
│
├── FKB Validation
│   ├── FKB/validation/
│   │   ├── fkb_validators.py (20 validators)
│   │   ├── validation_report.py (HTML reports)
│   │   └── test_validators.py (30+ tests)
│   └── FKB/extracted/ (400+ rules from specs)
│
├── SOSI Processing
│   ├── FKB/sosi_parser.py (parse SOSI files)
│   ├── sosi_generator.py (generate SOSI files)
│   └── geometric_extraction.py (SOSI output)
│
└── Surveying Tools
    ├── adjustment_tools.py
    ├── surveying_tools.py
    ├── topology_tools.py
    └── validation_tools.py

📊 统计

代码行： 10000+（Python）
文档： 2000+行（Markdown、YAML）
FKB规则： 已实施400+验证规则
对象类型： 支持164种FKB对象类型
测试覆盖范围： 30+单元测试
MCP工具： 39
MCP资源： 15

🔧 需求

Python依赖关系

python >= 3.10
fastmcp
numpy
scipy
shapely
laspy
open3d
hdbscan
scikit-learn
pyyaml
alphashape

可选依赖

cupy            # GPU acceleration
cuml            # GPU clustering
pytest          # Running tests
pytest-cov      # Test coverage

📖 FKB标准

GEO-MCP服务器支持所有四种FKB精度标准：

标准	水平精度	垂直精度	用例
FKB-A	3-30cm	3-30cm	高精度工程，地籍
FKB-B	6-60cm	6-60cm	标准市政测绘
FKB-C	15-150厘米	15-150厘米	测绘、规划概述
FKB-D	30-300cm	30-300cm	背景数据，大比例尺

每个标准都有4个精度等级，用于细粒度控制。

🧪 测试

运行单元测试

# All tests
pytest

# Specific module
pytest FKB/validation/test_validators.py -v

# With coverage
pytest --cov=FKB.validation --cov-report=html

测试服务器

# Start server (stdio transport)
python app.py

# In another terminal, test with MCP client
python test_server.py

测试示例工作流

# Generate test SOSI file
python sosi_generator.py

# Parse it back
python FKB/sosi_parser.py output/bygninger.sos

# Validate it
python -c "
from FKB.sosi_parser import parse_sosi_file
from FKB.validation import validate_dataset
features, header = parse_sosi_file('output/bygninger.sos')
report = validate_dataset(features, header, 'B')
print(f'Errors: {report[\"summary\"][\"total_errors\"]}')
"

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开发环境设置

分叉存储库
创建要素分支
进行更改
如果适用，添加测试
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代码的风格

关注PEP 8
使用类型提示
将文档字符串添加到所有公共函数中
在文档字符串中包含示例

📜 许可证

MIT许可证-请参阅许可证详细信息文件

🙏 致谢

地图 -挪威测绘局（FKB规范）
FastMCP -MCP服务器框架
Open3D -点云处理
形状 -几何运算

📞 支持

文档

FKB规则合并 -完整的FKB参考
验证README -验证指南
提取管道 -工作流文档

问题

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欢迎功能请求
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🗺️ 路线图

完成✅

✅ 点云处理流水线
✅ FKB验证（400+条规则）
✅ SOSI解析器和生成器
✅ 配备39个工具的MCP服务器
✅ 全面的文件

未来的增强功能

[]2型平地机（单独的边界特征）
[]多数据集SOSI支持
[]验证报告的Web UI
[]批处理CLI
[]后GIS集成
[]QGIS插件中的实时验证
[]更多对象类型（道路、水、植被）
[]激发合规性检查

📊 项目状态

版本： 0.1.0 状态： ✅ 生产就绪 最后更新时间： 2025-11-05 python 3.10+ 许可证： 麻省理工学院

由以下材料制成❤️ 挪威地理信息工作流程

GEO-MCP服务器-为专业测绘提供人工智能辅助

使用说明

GEO-MCP服务器

快速开始

安装

使用Claude代码

特性

点云处理

FKB验证

SOSI生成

测量工具

可用工具

核心点云工具（10）

FKB工具（8）

测量工具（12）

几何工具（9）

📚 文档

综合指南

MCP资源

🎯 用例

1.验证现有FKB数据

2.从点云中提取建筑物

3.格式转换

4.分析点云质量

🏗️ 建筑

📊 统计

🔧 需求

Python依赖关系

可选依赖

📖 FKB标准

🧪 测试

运行单元测试

测试服务器

测试示例工作流

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代码的风格

📜 许可证

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文档

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🗺️ 路线图

完成✅

未来的增强功能

📊 项目状态

相关 MCP

地理数据服务

QGIS模型协议集成

地理数据转换服务

水资源数据API服务

GIS数据访问服务器

地理服务器MCP服务