OpenStreetMap (OSM) MCP Server

OpenStreetMap（OSM）MCP サーバー

位置情報サービスと地理空間データを使用して LLM の機能を強化する、OpenStreetMap MCP サーバーの実装です。

デモ

待ち合わせ場所の最適化

近隣地域の分析

駐車場の検索

インストール

Claude Desktop、Cursor、Windsurf などの MCP ホストの場合

• osm-mcp-server：一般公開されているメインサーバーです。

  "mcpServers": {
    "osm-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "osm-mcp-server"
      ]
    }
  }
  

機能

このサーバーは、OpenStreetMap データを操作するツールを LLM に提供し、位置情報を利用したアプリケーションで次のことを可能にします。

• 住所や地名を座標にジオコーディングする
• 座標を住所に逆ジオコーディングする
• 近くのスポットを検索する
• 場所間のルート案内を取得する
• バウンディングボックス内でカテゴリ別に場所を検索する
• 複数人に最適な待ち合わせ場所を提案する
• エリアを探索し、包括的な位置情報を取得する
• 場所の近くにある学校や教育機関を検索する
• 自宅と職場の間の通勤手段を分析する
• コネクターと出力で絞り込んで EV 充電ステーションを検索する
• 不動産向けに近隣地域の住みやすさを分析する
• 空き状況や料金情報を含む駐車施設を検索する

コンポーネント

リソース

このサーバーは位置情報ベースのリソースを実装しています。

• location://place/{query}：名前または住所から場所の情報を取得します
• location://map/{style}/{z}/{x}/{y}：指定した座標のスタイル付き地図タイルを取得します

ツール

このサーバーは複数の地理空間ツールを実装しています。

• geocode_address：テキストを地理座標に変換します
• reverse_geocode：座標を人が読める住所に変換します
• find_nearby_places：場所の近くにあるスポットを探します
• get_route_directions：場所間のターンごとのルート案内を取得します
• search_category：エリア内の特定カテゴリの場所を検索します
• suggest_meeting_point：複数人に最適な待ち合わせ場所を探します
• explore_area：近隣地域に関する包括的なデータを取得します
• find_schools_nearby：指定した場所の近くにある教育機関を検索します
• analyze_commute：自宅と職場の間の交通手段を比較します
• find_ev_charging_stations：条件を指定して EV 充電インフラを検索します
• analyze_neighborhood：不動産向けに近隣地域の住みやすさを評価します
• find_parking_facilities：目的地の近くにある駐車場を検索します

ローカルテスト

サーバーの実行

サーバーをローカルで実行するには、次の手順に従います。

1. 開発モードでパッケージをインストールします。

pip install -e .

2. サーバーを起動します。

osm-mcp-server

3. サーバーが起動し、標準入出力で MCP リクエストを待ち受けます。

サンプルクライアントでのテスト

このリポジトリには、examples/ ディレクトリに 2 つのサンプルクライアントが含まれています。

基本的なクライアントの例

client.py は OSM MCP サーバーの基本的な使用方法を示します。

python examples/client.py

この例では、次の処理を行います。

• ローカルで実行中のサーバーに接続する
• サンフランシスコの情報を取得する
• エリア内のレストランを検索する
• 進捗を追跡しながら包括的な地図データを取得する

LLM 統合の例

llm_client.py は、LLM との統合を目的としたヘルパークラスを提供します。

python examples/llm_client.py

この例では、LLM が Location Assistant を使用して次のことを行う方法を示します。

• テキストクエリから位置情報を取得する
• 近くのスポットを検索する
• 場所間のルート案内を取得する
• 最適な待ち合わせ場所を探す
• 近隣地域を探索する

独自のクライアントを作成する

独自のクライアントを作成するには、次の手順に従います。

1. MCP クライアントをインポートします。

from mcp.client import Client

2. サーバー URL を指定してクライアントを初期化します。

client = Client("http://localhost:8000")

3. ツールを呼び出すか、リソースにアクセスします。

# Example: Geocode an address
results = await client.invoke_tool("geocode_address", {"address": "New York City"})

ローカルサーバー用 Claude Desktop の設定

MacOS の場合：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

"mcpServers": {
  "osm-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/osm-mcp-server",
      "run",
      "osm-mcp-server"
    ]
  }
}

開発

ビルドと公開

パッケージを配布できる状態にするには、次の手順に従います。

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync

2. パッケージのディストリビューションをビルドします。

uv build

これにより、ソースディストリビューションとホイールディストリビューションが dist/ ディレクトリに作成されます。

3. PyPI に公開します。

uv publish

注：環境変数またはコマンドフラグを使って、PyPI の認証情報を設定する必要があります。

デバッグ

MCP サーバーは stdio 経由で動作するため、デバッグが難しい場合があります。最適なデバッグ環境を利用するには、MCP Inspector の使用を強くおすすめします。

次のコマンドを使って、npm 経由で MCP Inspector を起動できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/osm-mcp-server run osm-mcp-server

起動すると、Inspector に URL が表示されます。この URL にブラウザーからアクセスすると、デバッグを開始できます。