GeoServer MCP Server

Name: GeoServer MCP Server
Author: mahdin75

ローカル

github.com/mahdin75地図・旅行9610 週間前に更新

リポジトリ

GeoServer MCP Server について

GeoServer MCP Server は、LLM を GeoServer REST API に接続する MCP サーバーであり、AI アシスタントから地理空間データとサービスを操作できるようにします。自然言語で GeoServer を管理したい GIS ユーザーや開発者を対象としています。pip、Docker、または GeoServer 拡張として実行できます。

主な機能

01ワークスペース、レイヤー、データストア、スタイルの管理
02ベクターデータに対する空間クエリの実行
03地図の可視化の生成
04WMS と WFS などの OGC サービスへのアクセス
05--storage オプションによるファイルルートディレクトリの指定

活用シーン

01AI アシスタントによる GeoServer レイヤーの照会と変更
02Shapefile や GeoPackage データストアの一括作成
03GIS データからの地図プレビューの生成

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、GeoServer REST API の操作を list_workspaces や geoserver://catalog/layers などのツールおよびリソースとして MCP クライアントに公開します。

#geoserver #mcp #ai-assistant

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定

{
  "mcpServers": {
    "geoserver": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli"
      ]
    }
  }
}

起動コマンドnpx -y @smithery/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ

npm@smithery/clistdio

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

GeoServer MCP サーバー

大規模言語モデル（LLM）を GeoServer REST API に接続し、AI アシスタントが地理空間データやサービスを操作できるようにする、Model Context Protocol（MCP）サーバーの実装です。

バージョン 0.5.0（ベータ）は現在積極的に開発中で、まもなくリリースされる予定です。貢献を歓迎します。このプロジェクトの構築に参加する開発者をお待ちしています。

🎥 デモ

🚀 機能

🔍 GeoServer のワークスペース、レイヤー、スタイルを検索・操作します
🗺️ ベクターデータに対して空間クエリを実行します
🎨 地図の可視化を生成します
🌐 OGC 準拠のウェブサービス（WMS、WFS）にアクセスします
🛠️ MCP 対応クライアントと簡単に統合できます

🚀 デプロイ方法

GeoServer MCP は 2 つの方法で実行できます。どちらも同じ製品コンセプト（GeoServer 用の MCP ツール）を共有していますが、別個の成果物です。Python パッケージに変更はありません。

                    GeoServer MCP
                         │
             ┌───────────┴───────────┐
             │                       │
      Python MCP Server       GeoServer Extension
             │                       │
             ▼                       ▼
        GeoServer                GeoServer
             │                       │
             └───────────┬───────────┘
                         │
                    MCP Interface
                         │
                         ▼
                     AI Agents

Python MCP サーバー

GeoServer MCP を個別に実行します（pip、Docker、または Smithery）。プロセスはエージェントと MCP で通信し、GeoServer REST API を呼び出します。これは従来のデプロイ方法で、現在公開されています。

以下のインストールを参照してください。

GeoServer 拡張機能

GeoServer に GeoServer MCP Extension を直接インストールし、/geoserver/mcp にリモート MCP エンドポイントを公開します。Python のサイドカーは不要です。GeoServer 2.28.x を対象としています。

アーキテクチャ、インストール、設定、セキュリティ、クライアントの例については、extension/README.mdを参照してください。

📋 前提条件

Python 3.10 以降
REST API が有効な、稼働中の GeoServer インスタンス
MCP 対応クライアント（Claude Desktop や Cursor など）
パッケージのインストールに必要なインターネット接続

🛠️ インストール

ニーズに最適なインストール方法を選択してください。

Smithery 経由でインストール

Smithery 経由で Claude Desktop 用の GeoServer MCP Server を自動的にインストールするには、次の手順を実行します。

npx -y @smithery/cli install @mahdin75/geoserver-mcp --client claude

🛠️ インストール（Docker）

Docker を使用したインストールは、GeoServer MCP サーバーを実行する最も迅速で分離性の高い方法です。次の用途に最適です。

すばやいテストと評価
本番環境へのデプロイ
Python の依存関係を避けたい環境
さまざまなシステム間で一貫したデプロイ

geoserver-mcp を実行します。

docker pull mahdin75/geoserver-mcp
docker run -d mahdin75/geoserver-mcp

クライアントを設定します。

Claude Desktop を使用している場合は、claude_desktop_config.json を編集します。 Cursor を使用している場合は、.cursor/mcp.json を作成します。

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GEOSERVER_URL=http://localhost:8080/geoserver",
        "-e",
        "GEOSERVER_USER=admin",
        "-e",
        "GEOSERVER_PASSWORD=geoserver",
        "-p",
        "8080:8080",
        "mahdin75/geoserver-mcp"
      ]
    }
  }
}

🛠️ インストール（pip）

pip を使用したインストールは、サーバーをシステム上で直接実行したいほとんどのユーザーに推奨される方法です。次の用途に適しています。

サーバーをローカルで実行したい一般ユーザー
Python 3.10 以降がインストールされているシステム
サーバーの設定をカスタマイズしたいユーザー
開発およびテスト

uv パッケージマネージャーをインストールします。

pip install uv

仮想環境を作成します（Python 3.10 以降）。

Linux/Mac:

uv venv --python=3.10

Windows PowerShell:

uv venv --python=3.10

pip を使用してパッケージをインストールします。

uv pip install geoserver-mcp

GeoServer 接続を設定します。

Linux/Mac:

export GEOSERVER_URL="http://localhost:8080/geoserver"
export GEOSERVER_USER="admin"
export GEOSERVER_PASSWORD="geoserver"

Windows PowerShell:

$env:GEOSERVER_URL="http://localhost:8080/geoserver"
$env:GEOSERVER_USER="admin"
$env:GEOSERVER_PASSWORD="geoserver"

サーバーを起動します。

Claude Desktop を使用する場合、この手順は必要ありません。Cursor または独自のクライアントを使用する場合は、次のコードを実行してください。

Linux:

source .venv/bin/activate

geoserver-mcp

または

source .venv/bin/activate

geoserver-mcp --url http://localhost:8080/geoserver --user admin --password geoserver --debug

Windows PowerShell:

.\.venv\Scripts\activate
geoserver-mcp

または

.\.venv\Scripts\activate
geoserver-mcp --url http://localhost:8080/geoserver --user admin --password geoserver --debug

クライアントを設定します。

Claude Desktop を使用している場合は、claude_desktop_config.json を編集します。 Cursor を使用している場合は、.cursor/mcp.json を作成します。

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\geoserver-mcp\\.venv\\Scripts\\geoserver-mcp",
      "args": [
        "--url",
        "http://localhost:8080/geoserver",
        "--user",
        "admin",
        "--password",
        "geoserver"
      ]
    }
  }
}

Linux:

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "/path/to/geoserver-mcp/.venv/bin/geoserver-mcp",
      "args": [
        "--url",
        "http://localhost:8080/geoserver",
        "--user",
        "admin",
        "--password",
        "geoserver"
      ]
    }
  }
}

🛠️ 開発用インストール

開発用インストールは、コードベースを変更したいコントリビューターや開発者向けです。次の用途に適しています。

プロジェクトに貢献する開発者
ソースコードを変更する必要があるユーザー
新機能のテスト
デバッグおよび開発

uv パッケージマネージャーをインストールします。

pip install uv

仮想環境を作成します（Python 3.10 以降）。

uv venv --python=3.10

pip を使用してパッケージをインストールします。

uv pip install -e .

GeoServer 接続を設定します。

Linux/Mac:

export GEOSERVER_URL="http://localhost:8080/geoserver"
export GEOSERVER_USER="admin"
export GEOSERVER_PASSWORD="geoserver"

Windows PowerShell:

$env:GEOSERVER_URL="http://localhost:8080/geoserver"
$env:GEOSERVER_USER="admin"
$env:GEOSERVER_PASSWORD="geoserver"

サーバーを起動します。

Claude Desktop を使用する場合、この手順は必要ありません。Cursor または独自のクライアントを使用する場合は、次のコードを実行してください。

Linux:

source .venv/bin/activate

geoserver-mcp

または

source .venv/bin/activate

geoserver-mcp --url http://localhost:8080/geoserver --user admin --password geoserver --debug

Windows PowerShell:

.\.venv\Scripts\activate
geoserver-mcp

または

.\.venv\Scripts\activate
geoserver-mcp --url http://localhost:8080/geoserver --user admin --password geoserver --debug

クライアントを設定します。

Claude Desktop を使用している場合は、claude_desktop_config.json を編集します。 Cursor を使用している場合は、.cursor/mcp.json を作成します。

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\geoserver-mcp\\.venv\\Scripts\\geoserver-mcp",
      "args": [
        "--url",
        "http://localhost:8080/geoserver",
        "--user",
        "admin",
        "--password",
        "geoserver"
      ]
    }
  }
}

Linux:

{
  "mcpServers": {
    "geoserver-mcp": {
      "command": "/path/to/geoserver-mcp/.venv/bin/geoserver-mcp",
      "args": [
        "--url",
        "http://localhost:8080/geoserver",
        "--user",
        "admin",
        "--password",
        "geoserver"
      ]
    }
  }
}

ファイルストレージと --storage の使用

GeoServer MCP サーバーでは、シェープファイルや GeoTIFF のアップロード、結果のエクスポートなど、すべてのファイル読み書き操作のベースディレクトリを指定するために、オプションの --storage フラグを使用できます。

概要

--storage フラグは、データ関連のすべてのツールでファイル操作のルートフォルダーを設定します。
関連するツールの引数には、相対パス（ストレージのルートからの相対パス）または絶対パス（ストレージのルートを経由しない）を指定できます。
--storage が設定されていない場合、パスはユーザーが指定したとおりに解決されます（作業ディレクトリからの相対パスまたは絶対パス）。

CLI の例

python -m geoserver_mcp.main --storage D:/my/data/dir

これにより、D:/my/data/dir がすべてのファイルのベースパスとして設定されます。

Python でのツール呼び出しの例：

# Will read from D:/my/data/dir/roads.zip if --storage is set to D:/my/data/dir
create_shp_datastore('workspace', 'datastore_name', 'roads.zip')

（例：'C:/input/other.shp'）のような絶対パスは、常にそのまま使用されます。

Docker で実行する場合

Docker を使用する場合は、次のようにストレージディレクトリをボリュームとしてマウントしてください。

docker run -v D:/my/data:/opt/data ...

次に、以下のコマンドでサーバーを起動します。

python -m geoserver_mcp.main --storage /opt/data

ベストプラクティス

API／ツールを使用する際は相対パスを使うと、設定の移植性を保てます。
リモート環境またはコンテナーにデプロイする場合は、ファイルデータにコンテナー内からアクセスできることを必ず確認してください（必要に応じて Docker ボリュームを使用してください）。
ストレージシステムを使用する引数については、ツールの docstring を確認してください。

--storage システムを使うと、すべてのユーザーのファイル管理が効率化され、デプロイの柔軟性が大幅に向上します。

🛠️ 利用可能なツール

このセクションでは、GeoServer MCP サーバーが公開するすべての利用可能なツールとリソースについて説明します。これらのツールを使用すると、LLM は GeoServer の REST API を利用して、地理空間データを包括的に管理できます。

🌍 リソースエンドポイント

リソースエンドポイントを使用すると、URI パターンを通じて GeoServer のリソースに直接アクセスできます。

リソース URI	説明
`geoserver://catalog/workspaces`	利用可能なワークスペースの一覧を取得します
`geoserver://catalog/layers/{workspace}/{layer}`	特定のレイヤーに関する情報を取得します
`geoserver://services/wms/{request}`	WMS リソースリクエストを処理します
`geoserver://services/wfs/{request}`	WFS リソースリクエストを処理します

📦 ワークスペースの管理

ツール	説明
`list_workspaces`	GeoServer で利用可能なワークスペースの一覧を取得します
`create_workspace`	GeoServer に新しいワークスペースを作成します

📁 データストアとカバレッジストアの管理

ツール	説明
`create_datastore`	指定したワークスペースに新しいデータストアを作成します
`create_featurestore`	指定したワークスペースに新しいフィーチャーストアを作成します
`create_gpkg_datastore`	GeoPackage（GPKG）データストアを作成します
`create_shp_datastore`	ESRI Shapefile データストアを作成します
`create_coveragestore`	ワークスペースに新しいカバレッジストアを作成します
`delete_coveragestore`	ワークスペースからカバレッジストアを削除します
`get_coveragestore`	単一のカバレッジストアの詳細を取得します
`get_coveragestores`	ワークスペース内のすべてのカバレッジストアを取得します
`get_datastore`	名前を指定してデータストアを取得します
`get_datastores`	指定したワークスペース内のすべてのデータストアを一覧表示します

🗺️ レイヤーの管理

ツール	説明
`get_layer_info`	レイヤーの詳細情報を取得します
`list_layers`	GeoServer のレイヤーを一覧表示します。必要に応じてワークスペースで絞り込めます
`create_layer`	GeoServer に新しいレイヤーを作成します
`delete_resource`	GeoServer からリソースを削除します（汎用）

🧩 レイヤーグループの管理

ツール	説明
`create_layergroup`	特定のレイヤーと（任意で）スタイルを含む、新しいレイヤーグループを作成します
`get_layergroup`	ワークスペースからレイヤーグループを取得します
`get_layergroups`	ワークスペース内のすべてのレイヤーグループを一覧表示します
`add_layer_to_layergroup`	特定のレイヤーをレイヤーグループに追加します
`remove_layer_from_layergroup`	レイヤーグループからレイヤーを削除します
`delete_layergroup`	ワークスペースからレイヤーグループを削除します
`update_layergroup`	レイヤーグループの詳細と設定を更新します

👥 ユーザーとユーザーグループの管理

ツール	説明
`create_user`	GeoServer セキュリティ用の新しいユーザーを作成します
`delete_user`	名前を指定してユーザーを削除します
`get_all_users`	GeoServer インスタンス内のすべてのユーザーを一覧表示します
`modify_user`	既存のユーザーのプロパティを変更します
`create_usergroup`	新しいユーザーグループを作成します
`delete_usergroup`	ユーザーグループを削除します
`get_all_usergroups`	すべてのユーザーグループを返します

📊 フィーチャータイプと属性の管理

ツール	説明
`query_features`	CQL フィルターを使用してベクターレイヤーからフィーチャーをクエリします
`publish_featurestore`	既存のフィーチャーストアを公開します
`publish_featurestore_sqlview`	SQL ビュー定義を使用してフィーチャーストアを公開します
`edit_featuretype`	ストア内のフィーチャータイプの設定を編集します
`get_featuretypes`	指定したストア内のすべてのフィーチャータイプを一覧表示します
`get_feature_attribute`	フィーチャー属性のスキーマや詳細を取得します

🎨 スタイルの管理

ツール	説明
`create_style`	GeoServer に新しい SLD スタイルを作成します
`publish_style`	スタイルをレイヤーに割り当てて公開します
`create_catagorized_featurestyle`	フィーチャー用のカテゴリ別スタイルを作成します
`create_classified_featurestyle`	フィーチャー用の分類スタイルを作成します
`create_coveragestyle`	ラスターカバレッジスタイルを作成します
`create_outline_featurestyle`	フィーチャー用のシンプルな輪郭のみのスタイルを作成します

⚙️ システムとサービスの操作

ツール	説明
`get_manifest`	GeoServer のマニフェストメタデータや詳細を取得します
`get_status`	サーバーの全般的なステータスを取得します
`get_system_status`	GeoServer のシステムステータスの概要や情報を取得します
`get_version`	GeoServer のバージョン文字列を取得します
`reload_geoserver`	カタログと設定をディスクから再読み込みします
`reset_geoserver`	GeoServer のすべてのキャッシュと接続をリセットします
`update_service`	選択した OGC サービスのオプションを更新します
`publish_time_dimension_to_coveragestore`	カバレッジストアの時間ディメンションを追加または更新します（時系列用）

📝 スタイル XML ユーティリティ

ツール	説明
`style_catagorize_xml`	カテゴリ別ベクタースタイル用の SLD を生成します
`style_classified_xml`	分類ベクタースタイル用の SLD XML を取得します
`style_coverage_style_colormapentry`	ラスター SLD 用のカラーマップエントリーを生成します
`style_coverage_style_xml`	ラスター／カバレッジ SLD 用の XML を生成します
`style_outline_only_xml`	ジオメトリ用の輪郭のみのスタイルの XML

🛠️ クライアント開発

GeoServer MCP サーバーと連携する独自のクライアントを開発する予定がある場合は、examples/client.py のクライアント実装例が参考になります。この例では、次の方法を紹介しています。

MCP サーバーへの接続を確立する方法
リクエストを送信し、レスポンスを処理する方法
基本的なエラー処理と接続管理
さまざまなツールや操作の使用例

このクライアントの例は、プロトコルを理解し、独自のクライアントアプリケーションを実装するための出発点として役立ちます。

また、使用例は次のとおりです。

ワークスペースの一覧表示


Tool: list_workspaces
Parameters: {}
Response: ["default", "demo", "topp", "tiger", "sf"]

レイヤー情報の取得


Tool: get_layer_info
Parameters: {
"workspace": "topp",
"layer": "states"
}

フィーチャのクエリ


Tool: query_features
Parameters: {
"workspace": "topp",
"layer": "states",
"filter": "PERSONS > 10000000",
"properties": ["STATE_NAME", "PERSONS"]
}

マップの生成


Tool: generate_map
Parameters: {
"layers": ["topp:states"],
"styles": ["population"],
"bbox": [-124.73, 24.96, -66.97, 49.37],
"width": 800,
"height": 600,
"format": "png"
}

🔮 今後予定されている機能

カバレッジデータとラスターデータの管理
セキュリティとアクセス制御
高度なスタイル設定機能
WPS 処理操作
GeoWebCache との統合

🤝 貢献

皆さまからの貢献を歓迎します！次の方法でご協力いただけます。

リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する（git checkout -b feature/AmazingFeature）
変更をコミットする（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
ブランチにプッシュする（git push origin feature/AmazingFeature）
プルリクエストを作成する

PR の説明には、問題と解決策を明確に記載してください。該当する場合は、関連する issue 番号も含めてください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルをご覧ください。

🔗 関連プロジェクト

Model Context Protocol - MCP のコア実装
GeoServer REST API - GeoServer REST の公式ドキュメント
GeoServer REST Python Client - GeoServer REST API 用の Python クライアント

🌐 関連項目：GIS MCP

地理空間データの自動化を幅広く行い、GIS 関連の MCP 機能をさらに利用するには、mahdin75 による GIS MCPをご覧ください。

📞 サポート

サポートが必要な場合は、issueを作成してください。

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基本情報

ライセンス: MIT
作者: mahdin75
言語: python
トランスポート: stdio
掲載日: 2025年4月25日
最終更新: 10 週間前

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GeoServer MCP Server

GeoServer MCP Server について

主な機能

活用シーン

MCP 対応

設定

ツール

詳細

GeoServer MCP サーバー

🎥 デモ

📋 目次

🚀 機能

🚀 デプロイ方法

Python MCP サーバー

GeoServer 拡張機能

📋 前提条件

🛠️ インストール

Smithery 経由でインストール

🛠️ インストール（Docker）

🛠️ インストール（pip）

🛠️ 開発用インストール

ファイルストレージと --storage の使用

概要

CLI の例

Docker で実行する場合

ベストプラクティス

🛠️ 利用可能なツール

🌍 リソースエンドポイント

📦 ワークスペースの管理

📁 データストアとカバレッジストアの管理

🗺️ レイヤーの管理

🧩 レイヤーグループの管理

👥 ユーザーとユーザーグループの管理

📊 フィーチャータイプと属性の管理

🎨 スタイルの管理

⚙️ システムとサービスの操作

📝 スタイル XML ユーティリティ

🛠️ クライアント開発

ワークスペースの一覧表示

レイヤー情報の取得

フィーチャのクエリ

マップの生成

🔮 今後予定されている機能

🤝 貢献

📄 ライセンス

🔗 関連プロジェクト

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