OpenStreetMap MCP Server

OpenStreetMap（OSM）MCP 服务

一个 OpenStreetMap MCP 服务实现，通过位置服务和地理空间数据增强大模型的能力。

演示

优化会面地点

社区分析

停车搜索

安装

在 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等 MCP 宿主中

• osm-mcp-server：主服务，可供公众使用。

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

功能

此服务为大模型提供与 OpenStreetMap 数据交互的工具，可用于构建以下基于位置的应用：

• 将地址和地点名称地理编码为坐标
• 将坐标反向地理编码为地址
• 查找附近的兴趣点
• 获取地点之间的路线指引
• 在边界框内按类别搜索地点
• 为多人推荐最佳会面地点
• 探索区域并获取全面的位置信息
• 查找地点附近的学校和教育机构
• 分析家和工作地点之间的通勤选择
• 按连接器和功率条件筛选电动汽车充电站
• 分析房地产社区宜居性
• 查找停车设施及其可用情况和费用信息

组件

资源

此服务实现了基于位置的资源：

• location://place/{query}：按名称或地址获取地点信息
• location://map/{style}/{z}/{x}/{y}：获取指定坐标处的样式化地图图块

工具

此服务实现了多种地理空间工具：

• geocode_address：将文本转换为地理坐标
• reverse_geocode：将坐标转换为易读地址
• find_nearby_places：查找地点附近的兴趣点
• get_route_directions：获取地点之间的逐向路线指引
• search_category：在某个区域内查找特定类别的地点
• suggest_meeting_point：为多人查找最佳会面地点
• explore_area：获取社区的全面数据
• find_schools_nearby：查找特定地点附近的教育机构
• analyze_commute：比较家和工作地点之间的交通方式
• find_ev_charging_stations：按条件筛选并查找电动汽车充电设施
• analyze_neighborhood：评估房地产社区的宜居性
• find_parking_facilities：查找目的地附近的停车选择

本地测试

运行服务

如需在本地运行服务：

1. 以开发模式安装软件包：

pip install -e .

2. 启动服务：

osm-mcp-server

3. 服务将启动，并通过标准输入/输出监听 MCP 请求。

使用示例客户端测试

此代码库在 examples/ 目录中包含两个示例客户端：

基础客户端示例

client.py 演示了 OSM MCP 服务的基本用法：

python examples/client.py

此示例将：

• 连接到本地运行的服务
• 获取有关旧金山的信息
• 搜索该区域内的餐厅
• 在进度跟踪的同时检索全面的地图数据

大模型集成示例

llm_client.py 提供了一个专为大模型集成设计的辅助类：

python examples/llm_client.py

此示例展示了大模型如何使用 Location Assistant 来：

• 从文本查询中获取位置信息
• 查找附近的兴趣点
• 获取地点之间的路线指引
• 查找最佳会面地点
• 探索社区

编写自己的客户端

如需创建自己的客户端：

1. 导入 MCP 客户端：

from mcp.client import Client

2. 使用服务 URL 初始化客户端：

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

3. 调用工具或访问资源：

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

Claude Desktop 本地服务配置

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

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

开发

构建和发布

准备分发软件包：

1. 同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

2. 构建软件包分发文件：

uv build

这将在 dist/ 目录中创建源代码分发包和 wheel 分发包。

3. 发布到 PyPI：

uv publish

注意：你需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭据。

调试

由于 MCP 服务通过 stdio 运行，调试可能会比较困难。为了获得最佳调试体验，我们强烈建议使用 MCP Inspector。

你可以通过 npm 使用以下命令启动 MCP Inspector：

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

启动后，Inspector 会显示一个 URL，你可以在浏览器中访问该 URL 开始调试。