关于 Arcgis Centennial
Arcgis Centennial 将 Centennial 市的开放 GIS 数据接入 MCP,适合查询地块、分区、公共工程和市政服务数据的用户。它可搜索数据集,并读取或检查对应的 ArcGIS 图层。
主要功能
- 01按关键词搜索 GIS 数据集
- 02查询图层属性与几何
- 03查看字段、记录数和能力
适用场景
- 01查找地块或分区数据
- 02检查公共工程图层结构
- 03筛选并读取市政 GIS 记录
MCP 相关
作为 MCP 服务,它向客户端提供数据集搜索、ArcGIS 图层查询和图层信息工具;可通过 Pipeworx 网关连接,也可作为本地 stdio 服务运行。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://gateway.pipeworx.io/arcgis-centennial/mcpclaude mcp add --transport http pipeworx-io-arcgis-centennial https://gateway.pipeworx.io/arcgis-centennial/mcp{"mcpServers":{"pipeworx-io-arcgis-centennial":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/arcgis-centennial/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"pipeworx-io-arcgis-centennial":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/arcgis-centennial/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"pipeworx-io-arcgis-centennial":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/arcgis-centennial/mcp"}}}{"mcpServers":{"pipeworx-io-arcgis-centennial":{"serverUrl":"https://gateway.pipeworx.io/arcgis-centennial/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
44| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| q | string | 否 | question 的别名。 |
| ask | string | 否 | question 的别名。 |
| text | string | 否 | question 的别名。 |
| input | string | 否 | question 的别名。 |
| packs | array | 否 | 可选。将路由限制为这些包的 slug(例如 ["sec-form-d","sec-13f"]),路由器随后只会从这些包中的工具进行选择。省略则使用默认的完整目录路由。Slug 可从 list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory 获取;未列出或未知的 slug 会被忽略,并在 _meta.pack_scope.ignored 中列出。如果没有任何 slug 能匹配问题,则会在整个目录中路由,并设置 _meta.pack_scope.full_catalog:true(绝不会返回空答案)。 |
| query | string | 否 | question 的别名。 |
| prompt | string | 否 | question 的别名。 |
| message | string | 否 | question 的别名。 |
| question | string | 是 | 用自然语言表达的问题或请求。支持 query、q、prompt、text、input、ask、message 作为别名。 |
详细介绍
mcp-arcgis-centennial
Centennial 市 GIS — 科罗拉多州 Centennial 的开放地理空间数据(ArcGIS)。
属于 Pipeworx — 一个将 AI Agent 连接到 1872+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是一个独立的非官方集成,与上游提供方无关联、未获其认可,也非由其发布。
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
search_datasets | 按关键词搜索 Centennial 市 GIS 开放地理空间数据集(地块、分区、公共工程和市政服务)。返回每个数据集的名称、摘要、record_count、所有者/组织,以及其 Feature Service url——将该 url 传给 query_layer / layer_info。 |
query_layer | 通过其 url(来自 search_datasets)查询 ArcGIS Feature Service / Map Service 图层。支持类似 SQL 的 where、逗号分隔的 out_fields、order_by、limit、offset。返回属性行(及几何信息)。使用 where="1=1" + out_fields="*" 可抽样查看。 |
layer_info | 通过 url 获取 ArcGIS Feature/Map Service 图层的架构:字段(名称 + 类型)、几何类型、记录总数和功能。 |
快速开始
添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):
{
"mcpServers": {
"arcgis-centennial": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/arcgis-centennial/mcp"
}
}
}
此端点实际提供的内容
https://gateway.pipeworx.io/arcgis-centennial/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具,以及 Pipeworx 共享元工具——ask_pipeworx、
discover_tools、search_within、remember/recall 和其余整个网关共用的工具。因此,你看到的工具数量会多于此表所列:单个工具包端点目前会在工具包自身工具之外,列出大约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围,是当天情况的权威信息。
这是有意如此,并非意外复用。这些元工具让范围受限的连接能够通过 ask_pipeworx 回答此工具包未覆盖的问题——该工具会在整个目录中进行路由——无需你添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不含这些元工具的工具包端点;如果额外的架构信息消耗的上下文超过路由功能的价值,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。
也可以连接完整的 Pipeworx 网关,直接列出每个工具包的工具,而不只是此工具包的工具:
{
"mcpServers": {
"pipeworx": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
}
}
}
两个 URL 都连接到同一个网关和相同的 1872+ 个数据源。唯一的区别是直接列出哪个工具包的工具;从任一端点都可以通过 ask_pipeworx 访问所有工具。
没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用
curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/arcgis_centennial_search_datasets \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"query":"parcels"}'
首次调用无需账户。查看任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/arcgis_centennial_search_datasets。查找工具包:使用 {"query":"..."} 向 https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs 发送 POST 请求。
独立运行(无需网关账户)
此包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行——无需 Pipeworx 账户,也无需经由网关:
{
"mcpServers": {
"arcgis-centennial": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pipeworx/mcp-arcgis-centennial"]
}
}
}
也可以直接运行,确认服务能启动:
npx -y @pipeworx/mcp-arcgis-centennial
它通过 stdin/stdout 使用 MCP,并响应 initialize/tools/list/tools/call,仅包含此工具包的工具——不包含上方网关连接提供的共享元工具。数据源相同,工具相同,但没有 ask_pipeworx 路由功能。
使用 ask_pipeworx
你也可以用通俗英语提问,而不是直接调用工具——此功能适用于上方的工具包端点和完整网关:
ask_pipeworx({ question: "your question about Arcgis Centennial data" })
网关会选择合适的工具并自动填充参数。
更多信息
许可证
MIT
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。