ArcGIS MCP Bridge

arcgis-mcp-bridge

快速开始

arcgis-mcp-bridge 需要 Windows、已授权的 ArcGIS Pro 安装，以及 Python 3.11 或更高版本来运行桥接包。

使用一个包管理器安装引导包：

# Option A — pip
py -m pip install --upgrade arcgis-mcp-bridge

# Option B — uv
uv pip install --upgrade arcgis-mcp-bridge

然后克隆 ArcGIS Pro 的 Python 环境：

# The final JSON report contains the target `python_exe` path.
py -m arcgis_mcp.setup_env

如果已安装的控制台命令可通过 PATH 使用， arcgis-mcp-setup 等同于 py -m arcgis_mcp.setup_env。

**适用于安装了多个 Python 的 Windows 系统的重要说明：**只有将 arcgis-mcp-bridge 安装到报告的 arcgis-mcp-env\python.exe 中， 安装配置才算完成。MCP 服务的 command 和 ARCPY_PYTHON_PATH 必须使用同一个解释器。这可以避免因从其他 Python 环境加载包或本机扩展而导致的工作进程故障。

完整的安装与配置步骤请参阅 05 — 安装。

100 个声明式地理处理工具。两个隔离进程。一条安全底线。

一款安全、本地优先的异步 MCP 服务，通过 stdio JSON-RPC 向 Claude Desktop 和其他 MCP 主机开放 ArcGIS Pro 的 ArcPy 引擎。

技术文章：为 ArcGIS Pro 和 ArcPy 构建安全的 MCP 桥接

工具目录	100 个工具 · 10 个垂直领域
测试	86 个单元测试 · 86/86 通过 · arcpy 已模拟
真实运行时证据	可复现的 ArcGIS Pro MCP 冒烟基准测试
静态分析	Ruff 检查通过 · Mypy strict 检查通过
传输	基于 stdio 的 JSON-RPC 2.0
许可证	Apache-2.0

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为什么选择 arcgis-mcp-bridge？

特性	arcgis-mcp-bridge	geo2004/MCP-ArcGISPro	nicogis (C#/.NET)
工具	100	~15	~10
依赖同步	确定性（uv.lock）	命令式（requirements.txt）	原生 NuGet
传输	stdio JSON-RPC	基于文件的 IPC	命名管道
安全架构	已记录的 PathGuard 沙箱	未指定 / 默认主机访问权限	未指定 / 默认主机访问权限
arcpy 隔离	双进程架构	单进程执行	插件进程内执行
CI（离线验证）	✅ 支持	❌ 不支持	❌ 不支持
许可证	Apache-2.0	MIT	MIT

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亮点：草图 → GIS 工作流

手绘地块边界 → 照片 → 地理数据库要素类。 ORB+RANSAC 图像配准、HSV 墨迹分割、直接提交到 GDB。 无需手动数字化。

**演示即将推出。**预览草图转 GIS 工作流：

1. 在纸上画一个多边形并拍照。
2. 向 Claude 提问：“使用 extract_sketch_to_gis 将此照片与我的底图配准， 并将结果提交到我的 GDB。”
3. 要素类会显示在 ArcGIS Pro 中——无需手动数字化。

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00 — 示例提示词

health_check 成功后，可以自然地与 Claude 对话：

"Buffer all parcels in my GDB by 50 meters and save to scratch."
"List all feature classes in C:\GIS\city.gdb starting with 'road_'."
"Dissolve the neighborhoods layer by district_id."
"Run kernel density on crime_points with a 500-meter search radius."
"Calculate slope and aspect from the DEM at C:\GIS\dem.tif."
"Find the 3 nearest facilities to each incident in my network dataset."
"Check geometry on all feature classes in my GDB and repair errors."

01 — 核心架构与理念

flowchart TD
    A[Claude Desktop / Cursor] -->|JSON-RPC over stdio| B[Layer A · MCP Protocol Host]
    B -->|NDJSON subprocess bridge| C[Layer B · ArcPy Worker]
    C --> D[ArcGIS Pro / ArcPy Runtime]

A 层 — 异步事件驱动服务器（arcgis_mcp/server.py）。 在桥接解释器上运行 FastMCP。负责 stdio 通道，根据冻结的 Pydantic v2 契约验证每个请求，并通过 asyncio.create_subprocess_exec 分派任务——事件循环不会因地理处理调用而阻塞，也不会持有线程锁。A 层不包含任何模块级 arcpy 或 cv2 导入（已通过审计门禁中的 grep 验证）；它不会触及 Esri 原生代码，因此不会因此崩溃。

B 层 — ArcPy 子进程隔离工作器（arcgis_mcp/worker.py）。 每个任务都会在获得许可的 ArcGIS Pro 解释器（ARCPY_PYTHON_PATH）上启动一个工作器。只有这里允许 import arcpy；cv2 会在唯一需要它的视觉工具中延迟加载。工作器启动时会将 stdout 重定向到 stderr——唯一获准写入 stdout 的内容是最终的 NDJSON 结果帧，因此原生 ArcObjects 输出绝不会破坏 JSON-RPC 通道。原生崩溃会终止工作器，而不是服务器：父进程会将非零退出码转换为结构化错误帧。

声明式注册表（arcgis_mcp/registry.py）。 每个工具都是一个 ToolSpec(name, category, description, input_model, worker_fn, destructive)。一个通用代理工厂会在 A 层生成目录中的全部 100 个 MCP 端点；一个通用的 run_tool 分派器会在 B 层为它们提供服务。除目录工具外，还会公开三个核心端点：health_check、list_layers 和 execute_spatial_tool。添加目录工具 #101 只需修改两个文件——无需改动运行时循环。

每个跨越进程边界的故障都会分类为： validation · security · not_found（输入路径不存在；消息会指出字段和路径）· license · geoprocessing（包含完整的 arcpy.GetMessages() 堆栈；对于 Describe 等非地理处理调用，则包含 ArcPy 自身的消息）· internal（异常类型和消息；回溯信息保留在服务器日志中）。

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02 — 100 种工具分类矩阵

#	领域	工具数	主要能力
1	map_layer_management	10	.aprx 地图、图层顺序/可见性/符号系统、相机、保存
2	data_management	22	要素类/地理数据库生命周期、字段、Describe、Excel/GeoJSON/CSV 交换
3	geometry_analysis	23	叠加分析、融合/合并、选择、连接、邻近分析、渔网
4	coordinate_reference_projection	4	基于 WKID 定义/投影矢量数据和栅格数据、CRS 查询
5	raster_operations	15	地图代数、分区统计、DEM 坡度/坡向/山体阴影、水文分析
6	vision_analytics	1	草图转 GIS：ORB+RANSAC 配准 → HSV 墨迹 → 提交到 GDB
7	export_layout	9	PDF/PNG 图件、DPI 控制、地图框、文本/图例、页面尺寸
8	editing_topology	7	修复/检查几何、追加、去重、差异比较、拓扑验证
9	network_analysis	4	服务区、路径规划、起讫点成本矩阵、最近设施
10	spatial_statistics	5	平均中心、标准差椭圆、核密度、Gi* 热点、Moran's I
	总计	100

Esri 扩展许可（Spatial、Network）通过一个共享上下文管理器管理，并在正常的 Python 异常路径中通过 finally 归还。工作器进程隔离会将原生故障限制在当前任务内；许可不可用时会返回结构化错误帧，而不会终止 MCP 服务。

破坏性变更安全底线

十个会变更状态的工具在未提供显式 confirm: true 载荷令牌时拒绝运行。此检查在调度器中触发，早于 支付 10–30 s 的 arcpy 导入开销；注册表也会拒绝注册契约中缺少 confirm 字段的破坏性规格：

append_features        calculate_field        define_projection
delete_dataset         delete_field           delete_identical
extract_sketch_to_gis  near_analysis          remove_layer_from_map
repair_geometry

calculate_field 还设有额外的表达式通道安全底线：默认的 expression_type 为 ARCADE（Esri 的沙盒表达式语言），而 PYTHON3 — 会在工作进程内执行代码 — 若未显式提供 confirm: true，则会在 Layer-A 契约边界被拒绝。raster_calculator 表达式受契约验证器约束，只允许纯地图代数语法（标识符、数字、运算符；不允许引号或双下划线访问）。

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03 — 自动化质量门禁与测试

需授权运行时的证据在 benchmarks/ 方法卡中单独报告。其中提交的结果使用真实的 ArcGIS Pro 工作进程和专用临时 GDB；它不会与模拟单元测试数量合并，也不会被当作对全部 100 个地理处理工具的验证。

明确说明范围： 当前自动化门禁包含 86 项单元测试，覆盖 PathGuard 边界、Pydantic 契约、通用注册表中的路径防护与注册不变量、工作进程的错误边界映射，以及 Settings 环境验证。它会测试目录的结构契约和每个安全关键接合点，但不声称对 100 个地理处理工具本身进行多场景验证；这些工具需在授权的 ArcGIS 运行时中执行，而 CI 运行器均不具备该运行时。

内存测试架构。 tests/conftest.py 会在任何软件包导入解析前，向 sys.modules["arcpy"] 和 sys.modules["arcpy.sa"] 注入 MagicMock 代理（其中 CheckExtension 返回 "Available"）。整个测试套件在不到一秒内执行完毕，无需安装 ArcGIS、无需检出许可证，也无需 Esri 运行时；本地和 CI 环境的行为完全一致。

测试范围。

• tests/test_security.py 和 tests/test_pathguard.py — PathGuard 边界防火墙，使用 pytest 的 tmp_path fixture 在真实目录上进行测试：沙盒内的有效读取／写入会通过；路径遍历（.. 段）、UNC、相对路径、NUL 字节、保留设备名、超长路径和根目录外路径会被拒绝；写入规则（ArcGIS 数据集名称规则、显式启用覆盖）会得到执行。
• tests/test_contracts.py — Pydantic 契约强制执行：逐工具参数规格、跨字段验证器、frozen / extra="forbid"，以及 IPC 信封的 ok 异或 error 不变量。
• tests/test_registry.py 和 tests/test_registry_guard.py — 注册表流完整性，以及通用的 apply_path_guard 强制执行与 register 不变量 — 每个 schema 都必须是 ToolInput 子类，每个 path_fields 条目都必须引用有效角色，拒绝重复名称，且每个破坏性规格都必须带有 confirm 门禁。
• tests/test_worker.py — process_frame 错误边界映射：每种故障类别（验证、安全、许可证、地理处理、内部错误）都会映射到各自不同的 WorkerError.kind。
• tests/test_config.py — Settings.from_environment 验证：必需变量、目录／文件检查、整数范围，以及缺少临时地理数据库时快速失败。

注册表测试中的副作用导入 import arcgis_mcp.tools 用于填充目录；它带有 # noqa 标记，确保不会再被任何 linter 移除。

静态分析。 Ruff 在 88 列宽下，以 py311 为最低版本（代码必须能在最早支持的解释器上解析 — Layer B），强制执行规范格式以及 E/W/F/I/B/RUF 规则。土耳其语注释受到一等支持：无点的 ı/İ 已登记在 allowed-confusables 中，因此配置会兼容这些文本，而不会重写它们。 Mypy 会通过 Pydantic 插件，对全部 31 个源文件运行 strict = true。

make format          # ruff format + import sorting (mutates)
make lint            # ruff check, mutates nothing
make type-check      # mypy --strict over arcgis_mcp/
make security-audit  # live registry inspection: path roles + confirm gates
make verify-all      # lint + type-check + security-audit, one gate
python -m pytest     # 86/86

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04 — 安全框架（PathGuard Sandbox）

每个契约中的每个文件系统参数都会在模型的 path_fields 映射中声明其角色——"read"、"write" 或 "read_list"。一个共享的强制执行函数会在 两个进程中应用这些声明：Layer A 在启动工作进程前进行预检； Layer B 则会重新验证，因为它从不信任其父进程。

两项边界控制：

• validate_read(raw: str) — 完整解析路径（在进行任何比较之前，先解析符号链接、.. 并折叠相对路径段），并要求路径位于配置的 allowed_roots 目录内。通过 最深已存在前缀解析策略强制要求路径存在：目标路径或其可由文件系统解析的地理数据库前缀必须 存在。这使 GDB 内部数据集 （…\city.gdb\roads）成为一等对象——.gdb 容器会在文件系统上进行验证，而逻辑尾部 则仅限于纯数据集名称，只有 arcpy 才能解析这些名称。
• validate_write(raw: str, *, overwrite: bool) — 同样进行解析和路径包含性验证， 另加符合 ArcGIS 规则的数据集命名以及覆盖规范：除非请求 明确设置 overwrite: true，否则绝不会替换现有目标。

任何逃逸模式——路径遍历序列、UNC 共享、NUL 字节、保留设备名称、根目录之外的目标——都会立即引发 PathSecurityError：请求会收到结构化的 security 帧，且绝不会为其编排子进程。

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05 — 📦 安装

选择符合你使用场景的上手方式。

前置条件

• Windows，以及已授权的 ArcGIS Pro 安装
• arcgis-mcp-bridge 需要 Python 3.11 或更高版本
• ARCGIS_MCP_ALLOWED_ROOTS 指定的目录必须已存在且可写
• ARCGIS_MCP_SCRATCH_GDB 指定的文件地理数据库必须已存在，除非 <first allowed root>\scratch.gdb 已存在

路径 A：纯 PyPI 安装 — 推荐 Windows 用户使用

这是为 Claude Desktop 和其他 Windows 上的 MCP 主机提供的最简单、最可靠的配置。推荐的配置让 Layer A（MCP 服务）和 Layer B（ArcPy 工作进程）都使用同一个 arcgis-mcp-env\python.exe。

选择一条引导安装命令：

# Option A — pip
py -m pip install --upgrade arcgis-mcp-bridge

# Option B — uv
uv pip install --upgrade arcgis-mcp-bridge

然后克隆 ArcGIS Pro 的 Python 环境：

# The final JSON report contains the target `python_exe` path.
py -m arcgis_mcp.setup_env

如果已安装的控制台命令可通过 PATH 使用， arcgis-mcp-setup 等同于 py -m arcgis_mcp.setup_env。

从 JSON 报告中复制 python_exe 的值，并在下方赋值：

$ArcGISMcpPython = "C:\...\envs\arcgis-mcp-env\python.exe"

选择一条安装命令：

# Standard installation
& $ArcGISMcpPython -m pip install --upgrade arcgis-mcp-bridge

# OR: include the optional OpenCV-based sketch-to-GIS extension
& $ArcGISMcpPython -m pip install --upgrade "arcgis-mcp-bridge[vision]"

不要同时运行两条命令；第二条命令已将标准包和 vision 扩展一并安装。

将 $ArcGISMcpPython 同时用作 MCP 服务解释器和 ARCPY_PYTHON_PATH。这样可以避免从其他 Python 安装中解析 arcgis_mcp、Pydantic、pydantic-core 及其他原生依赖项。

路径 B：Git 克隆与确定性开发 — GIS 贡献者

此方式让 Layer A 保持在独立的开发环境中，同时在单独克隆且已授权的 arcgis-mcp-env 工作进程中运行 ArcPy 操作。

# 1. Clone the repository.
git clone https://github.com/muend/arcgis-mcp-bridge.git
cd arcgis-mcp-bridge

# 2. Create the isolated development environment.
#    Do not use --system-site-packages: Layer A must remain independent of arcpy.
uv venv --python "C:\Program Files\ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\arcgispro-py3\python.exe"

# 3. Synchronize the committed dependency resolution.
uv sync --locked

选择一条工作进程配置命令：

# Standard worker
uv run python -m arcgis_mcp.setup_env --install-runtime-deps --project-root .

# OR: worker with the optional OpenCV-based sketch-to-GIS extension
uv run python -m arcgis_mcp.setup_env --with-vision --project-root .

--with-vision 会隐含安装运行时依赖，因此不应连续运行这两条命令。

设置命令是幂等的，接受 --env-name（默认值： arcgis-mcp-env）和 --dry-run，并输出 JSON 报告。如果 ArcGIS Pro 的 conda.exe 无法通过 PATH 使用，请设置 ARCGIS_CONDA_EXE。

工作器解释器完整性

Layer B 的启动方式如下：

ARCPY_PYTHON_PATH -m arcgis_mcp.worker

ARCPY_PYTHON_PATH 指定的解释器必须能够导入完整的工作器堆栈：

arcgis_mcp
pydantic
pydantic_core
arcpy

对于首次安装 Windows 的用户，服务器的 command 和 ARCPY_PYTHON_PATH 应使用同一个 arcgis-mcp-env\python.exe。 开发时仍支持将服务器与工作器放在不同环境中，但工作器解释器必须包含 自己的兼容版 arcgis-mcp-bridge 安装及所有运行时依赖项。

配置 MCP 主机之前，请运行此预检：

$ArcGISMcpPython = "C:\...\envs\arcgis-mcp-env\python.exe"

& $ArcGISMcpPython -c "import sys, arcgis_mcp, pydantic, pydantic_core; print(sys.executable); print('Bridge runtime OK')"
& $ArcGISMcpPython -c "import arcpy; print('ArcPy', arcpy.GetInstallInfo().get('Version'))"

环境变量

变量	必需	用途
ARCPY_PYTHON_PATH	是	已获得许可的工作器 python.exe 的绝对路径；该解释器必须能够解析 arcgis_mcp、Pydantic/pydantic_core 和 ArcPy
ARCGIS_MCP_ALLOWED_ROOTS	否	以 Windows ; 分隔的 PathGuard 边界根目录；默认为 ~/Documents/ArcGIS/Projects
ARCGIS_MCP_SCRATCH_GDB	否	默认输出工作空间；若省略，则默认为 <first allowed root>\scratch.gdb；该 GDB 必须已存在
ARCGIS_MCP_LOG_FILE	否	可选的轮转日志文件路径
ARCGIS_MCP_LOG_LEVEL	否	DEBUG、INFO、WARNING 或 ERROR；默认为 INFO
ARCGIS_MCP_TOOL_TIMEOUT	否	每个作业的超时时间（秒），必须为正数；默认为 600
ARCGIS_MCP_MAX_WORKERS	否	ArcPy 并发工作器数量上限；默认为 2，以保护许可证席位和 RAM

Claude Desktop 配置

每种配置都必须设置 ARCPY_PYTHON_PATH，并将其指向设置命令报告的 已获得许可的解释器。

请将下方所有占位符路径替换为计算机上现有的路径。 临时地理数据库必须已存在。

选项 1：统一的 PyPI 环境 — Windows 推荐

MCP 服务和 ArcPy 工作器使用同一个解释器：

{
  "mcpServers": {
    "arcgis-mcp-bridge": {
      "command": "C:\\...\\envs\\arcgis-mcp-env\\python.exe",
      "args": [
        "-m",
        "arcgis_mcp.server"
      ],
      "env": {
        "ARCPY_PYTHON_PATH": "C:\\...\\envs\\arcgis-mcp-env\\python.exe",
        "ARCGIS_MCP_ALLOWED_ROOTS": "C:\\GIS\\Data;C:\\Workspace",
        "ARCGIS_MCP_SCRATCH_GDB": "C:\\GIS\\Data\\scratch.gdb",
        "ARCGIS_MCP_MAX_WORKERS": "2"
      }
    }
  }
}

在此配置中，command 和 ARCPY_PYTHON_PATH 的值应相同。请使用设置命令 返回的 python_exe 值。

选项 2：本地 Git 开发环境

Layer A 使用仓库 .venv，Layer B 使用已配置的 arcgis-mcp-env：

{
  "mcpServers": {
    "arcgis-mcp-bridge": {
      "command": "C:\\path\\to\\arcgis-mcp-bridge\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "-m",
        "arcgis_mcp.server"
      ],
      "env": {
        "ARCPY_PYTHON_PATH": "C:\\...\\envs\\arcgis-mcp-env\\python.exe",
        "ARCGIS_MCP_ALLOWED_ROOTS": "C:\\GIS\\Data;C:\\Workspace",
        "ARCGIS_MCP_SCRATCH_GDB": "C:\\GIS\\Data\\scratch.gdb",
        "ARCGIS_MCP_MAX_WORKERS": "2"
      }
    }
  }
}

此拆分环境配置假定工作器已使用上述任一 Path B 设置命令从仓库进行配置。 如果 uv sync --locked 已将项目安装到仓库的 .venv 中，则无需设置 PYTHONPATH。

全局解析到的 arcgis-mcp-server 命令也能正常工作，但这会形成 拆分环境部署。除非工作器环境已单独配置并验证，否则不建议将此方式用于 Windows 首次设置。

重启 MCP 主机后，请先调用 health_check。它会验证服务器到工作器的 IPC 通信路径，并报告所选的工作器解释器，但不会导入 ArcPy。然后运行 只读 ArcGIS 工具或上方的 ArcPy 预检命令，以验证已获得许可的运行时。

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06 — 故障排除

Worker process exited with code 1

如果 MCP 服务已启动，但所有 ArcGIS 工具都失败，请检查服务日志中的工作进程回溯。常见的环境相关原因包括：

ModuleNotFoundError: No module named 'arcgis_mcp'
ModuleNotFoundError: No module named 'pydantic_core._pydantic_core'

这些错误通常意味着工作进程使用了不同的 Python 安装、桥接程序未安装到工作进程所用的解释器中，或者工作进程中的 Pydantic 安装不完整或不兼容。建议的修复方法是使用上文所述的统一环境配置。

对于建议的统一配置，请确认两个值完全相同：

"command": "C:\\...\\envs\\arcgis-mcp-env\\python.exe"

"ARCPY_PYTHON_PATH": "C:\\...\\envs\\arcgis-mcp-env\\python.exe"

在该确切解释器中安装或更新桥接程序：

$ArcGISMcpPython = "C:\...\envs\arcgis-mcp-env\python.exe"
& $ArcGISMcpPython -m pip install --upgrade arcgis-mcp-bridge

验证所选的可执行文件和桥接程序依赖项：

& $ArcGISMcpPython -c "import sys, arcgis_mcp, pydantic, pydantic_core; print(sys.executable); print('Bridge runtime OK')"

然后单独验证 ArcPy：

& $ArcGISMcpPython -c "import arcpy; print('ArcPy', arcpy.GetInstallInfo().get('Version'))"

如果桥接程序验证仍然在 pydantic_core 中失败，请在同一环境中重新安装 Pydantic，以便 pip 恢复匹配的编译依赖项：

& $ArcGISMcpPython -m pip install --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir "pydantic>=2.5,<3"

更改 Python 环境或配置后，请彻底重启 MCP 主机。

ARCPY_PYTHON_PATH 指向了错误的可执行文件

Windows conda 环境通常会将解释器放在环境根目录中：

C:\...\envs\arcgis-mcp-env\python.exe

请勿使用其他全局 Python 安装，也不要使用不存在的 arcgis-mcp-env\Scripts\python.exe 路径。

临时地理数据库启动错误

默认的临时工作空间为：

<first allowed root>\scratch.gdb

该工作空间必须已存在。请在 ArcGIS Pro 中创建它，或将 ARCGIS_MCP_SCRATCH_GDB 设置为一个现有的文件地理数据库，然后再重启 MCP 主机。

health_check 成功，但 ArcGIS 工具仍然失败

health_check 有意在不导入 ArcPy 的情况下验证服务与工作进程之间的进程边界。成功结果可确认 IPC 和解释器选择正常，但不能证明 ArcPy 或可选的 Esri 扩展许可可以加载。

运行上文中的 ArcPy 预检命令，并检查结构化工作进程错误中的 not_found、license、geoprocessing 或 internal 详情。

首次调用 ArcGIS 工具超时

每次工具调用都会启动一个新的工作进程并导入 ArcPy。这通常需要 10–30 秒，但在实时防病毒软件扫描 ArcGIS Pro 原生 DLL 的机器上，冷启动导入耗时曾达到约 230 秒；DLL 缓存后，后续调用会很快。在这类机器上，请将 ARCGIS_MCP_TOOL_TIMEOUT 保持为默认值 600 秒（或更高）。是否将 ArcGIS Pro 安装目录排除在实时扫描之外，应由该机器的管理员根据安全要求决定。

import_from_geojson 和几何类型

除非另有指定，ArcPy 的 JSONToFeatures 会将 .geojson 文件读取为多边形，并静默丢弃其他几何类型。因此，桥接程序会检测文件中的几何类型并显式传入。如果文件混合了点、线和多边形，则会按类型统计数量并拒绝导入；请为每种类型分别导入一次，并设置 geometry_type。如果导入后得到的要素数为零，程序会明确报错，而不会返回空要素类。

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07 — 兼容性

ArcGIS Pro	内置 Python	状态
3.3	3.11	✅ 参考平台
3.4	3.11	⚠ 社区报告可用；请通过预检进行验证
3.6	3.13	✅ 社区已验证：完整测试套件和运行时基准测试（#24）
3.7	3.13	✅ 维护者已验证运行时基准测试（结果）
3.1–3.2	3.9	❌ 当前软件包要求 Python >=3.11，因此不受支持

仅限 Windows。 ArcPy 需要在 Windows 上安装具有许可的 ArcGIS Pro。 Layer A 可在其他平台上用于开发和模拟 CI，但 Layer B 需要 ArcGIS Pro。

桥接程序包本身要求 Python 3.11 或更高版本。克隆的 Python 环境低于 3.11 的 ArcGIS Pro 版本无法运行当前工作进程程序包。

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08 — 许可证

Apache License 2.0。请参阅 LICENSE。