Vancam

Vancam MCP サーバー

Vancam.ai — 交通カメラと道路状況 — を MCP（Model Context Protocol） サーバーとして利用できます。Vancam の道路状況データを支えるカメラネットワークに、AI エージェントからリアルタイムでアクセスできます。世界中の100万台を超える交通カメラを、地図範囲、半径、ルート、または最寄り地点で検索できます。

• 🔍 カメラを検索 — 矩形範囲、半径、ルート沿い、または地点からの最寄りで検索できます
• 📸 ライブ映像を取得 — カメラのアセット ID を指定し、ツールの結果に直接返します
• 🌐 リアルタイムデータ — Vancam.ai の地図を支えるものと同じバックエンドから取得します
• 🤖 AI 対応 — FastMCP で構築されており、Claude Desktop、Claude Code、あらゆる MCP 対応クライアントで利用できます

クイックスタート

オプション A：PyPI からインストール

uvx vancam-mcp   # or: pip install vancam-mcp

オプション B：クローンして依存関係をインストール

git clone https://github.com/shughestr/vancam-mcp.git
cd vancam-mcp
pip install -r requirements.txt

2.（任意）API キーを設定する

共有のレート制限付きキー（1秒あたり1リクエスト、月500リクエスト、匿名ユーザー全体で共有）を使って、すぐにリクエストできます。より高い上限が必要な場合は、Vancam.ai アカウントページから無料の個人用キーを取得し、環境変数に設定してください。

cp .env.example .env   # then edit .env

# .env
VANCAM_API_KEY=your_personal_key_here

3. MCP クライアントにサーバーを登録する

Claude Desktop または Claude Code の場合は、MCP 設定に追加してください。PyPI からインストールした場合（オプション A）：

{
  "mcpServers": {
    "vancam": {
      "command": "uvx",
      "args": ["vancam-mcp"],
      "env": {
        "VANCAM_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

ローカルのクローンから実行する場合（オプション B。このリポジトリの .mcp.json を参照）：

{
  "mcpServers": {
    "vancam": {
      "command": "python3",
      "args": ["/absolute/path/to/vancam-mcp/vancam_mcp/server.py"],
      "env": {
        "VANCAM_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

VANCAM_API_KEY は任意です。共有のレート制限付きキーを使う場合は、空欄のままにしてください。

クライアントを再起動すると、以下のツールが利用できるようになります。

利用可能なツール

list_cameras

矩形範囲内のカメラを一覧表示します。VanCam の地図でパン／ズームしたときと同じクエリを実行します。

list_cameras(min_lat=49.2, min_lon=-123.2, max_lat=49.3, max_lon=-123.0, limit=50)

パラメーター	型	説明
min_lat, min_lon, max_lat, max_lon	float	矩形範囲（WGS84）
limit	int, optional	最大結果数（1～100、既定値は100）
active_only	bool, optional	camera_class=open のライブフィードのみ（既定値は false）

get_cameras_by_radius

地点から指定した半径内にあるカメラを取得します。

get_cameras_by_radius(lat=49.28, lon=-123.12, radius=1.0, limit=20)

パラメーター	型	説明
lat, lon	float	中心地点（WGS84）
radius	float, optional	半径（km、既定値は1.0）
limit	int, optional	最大結果数（既定値は50）
active_only	bool, optional	公開中／ライブのカメラのみ

get_cameras_along_route

2地点間の直線経路沿いにあるカメラを取得します。

get_cameras_along_route(
    origin_lat=49.2827, origin_lon=-123.1207,
    dest_lat=49.1666, dest_lon=-123.1367,
    buffer=200.0, limit=50
)

パラメーター	型	説明
origin_lat, origin_lon, dest_lat, dest_lon	float	経路の始点と終点
buffer	float, optional	経路帯の幅（メートル、既定値は100.0）
limit	int, optional	最大結果数（既定値は50）
active_only	bool, optional	公開中／ライブのカメラのみ

結果は route_fraction（0 = 始点、1 = 終点）の順に並びます。注：2地点間の直線であり、車で走行するルートではありません。

get_nearest_cameras

地点に最も近いカメラを取得します。

get_nearest_cameras(lat=49.2827, lon=-123.1207, limit=5)

パラメーター	型	説明
lat, lon	float	検索地点（WGS84）
limit	int, optional	カメラの数（既定値は5）
active_only	bool, optional	公開中／ライブのカメラのみ

get_camera_image

アセット ID でカメラのライブ映像を取得し、ツールの結果で画像データとして返します（URL だけではありません。画像エンドポイントには API キーのヘッダーが必要で、多くの MCP クライアントはそのヘッダーを自分で付与できないためです）。

get_camera_image(asset_id="30145")

describe_camera_api

すべての検索モード、カメラのフィールド、画像 URL のパターンに関するドキュメントを返します。どのツールを使うべきか分からない場合は、最初に呼び出してください。

API リファレンス

すべての検索ツールは、Vancam.ai の地図を支える同じ空間 API にクエリを送信します。

目的	URL
空間検索	https://api.vancam.ai/cameras/cameras
ライブ画像	https://api.vancam.ai/api?asset_id={id}

各カメラには、asset_id、latitude、longitude、street_address、direction、camera_class（open／premium）、level1／level2／level3（国／州／市）、distance_meters（半径検索／最寄り検索）、route_fraction（ルート検索）、image_url／image_urls が含まれます。

完全なスキーマ：openapi.yaml。

環境変数による上書き： VANCAM_API_KEY、VANCAM_CAMERAS_SEARCH_URL、VANCAM_API_IMAGE_URL

プロジェクト構成

vancam-mcp/
├── vancam_mcp/
│   ├── server.py      # MCP server — registers the tools above
│   └── camera_api.py  # api.vancam.ai client
├── openapi.yaml       # API specification
├── pyproject.toml     # Package metadata (PyPI: vancam-mcp)
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── .mcp.json          # Example MCP client config

関連プロジェクト

• Vancam.ai — 交通カメラのウェブインターフェース
• Model Context Protocol — MCP 仕様
• Vancam GPT — 同じデータを ChatGPT GPT として提供

貢献

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ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。