Vancam

Vancam MCP 服务

Vancam.ai — 交通摄像头与道路状况 — 作为 MCP（Model Context Protocol） 服务。让 AI Agent 能够实时访问 Vancam 道路状况数据背后的同一摄像头网络：全球超过 100 万个交通摄像头，可按地图范围、半径、路线或最近点搜索。

• 🔍 搜索摄像头：按边界框、半径、路线走廊或最近点搜索
• 📸 获取实时画面：按摄像头资源 ID 获取，并直接在工具结果中返回
• 🌐 实时数据：来自为 Vancam.ai 地图提供支持的同一后端
• 🤖 适用于 AI：基于 FastMCP 构建，可与 Claude Desktop、Claude Code 及任何兼容 MCP 的客户端配合使用

快速开始

选项 A：从 PyPI 安装

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

选项 B：克隆并安装依赖项

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

2.（可选）设置 API 密钥

开箱即用的请求会使用共享的限流密钥（每秒 1 个请求，每月 500 个请求，由所有匿名用户共享）。如需更高限额，请从 Vancam.ai 账户页面获取免费的个人密钥，并将其设置为环境变量：

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

# .env
VANCAM_API_KEY=your_personal_key_here

3. 将服务注册到 MCP 客户端

对于 Claude Desktop 或 Claude Code，请将其添加到 MCP 配置中。如果从 PyPI 安装（选项 A）：

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

如果从本地克隆运行（选项 B，参见此仓库中的 .mcp.json）：

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

VANCAM_API_KEY 为可选项 — 留空即可使用共享的限流密钥。

重启客户端后，即可使用以下工具。

可用工具

list_cameras

列出边界框内的摄像头 — 与 VanCam 地图平移/缩放时执行的查询相同。

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

参数	类型	描述
min_lat、min_lon、max_lat、max_lon	float	边界框（WGS84）
limit	int，可选	结果数量上限，1–100（默认值为 100）
active_only	bool，可选	仅包含 camera_class=open 的实时画面（默认值为 false）

get_cameras_by_radius

获取某个点指定半径范围内的摄像头。

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

参数	类型	描述
lat、lon	float	中心点（WGS84）
radius	float，可选	半径，单位为 km（默认值为 1.0）
limit	int，可选	结果数量上限（默认值为 50）
active_only	bool，可选	仅包含开放/实时摄像头

get_cameras_along_route

获取两点之间直线走廊沿线的摄像头。

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
)

参数	类型	描述
origin_lat、origin_lon、dest_lat、dest_lon	float	路线端点
buffer	float，可选	走廊宽度，单位为米（默认值为 100.0）
limit	int，可选	结果数量上限（默认值为 50）
active_only	bool，可选	仅包含开放/实时摄像头

结果按 route_fraction 排序（0 = 起点，1 = 终点）。注意：这里使用的是两点之间的直线，而不是驾车路线。

get_nearest_cameras

获取距离某个点最近的摄像头。

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

参数	类型	描述
lat、lon	float	查询点（WGS84）
limit	int，可选	摄像头数量（默认值为 5）
active_only	bool，可选	仅包含开放/实时摄像头

get_camera_image

按资源 ID 获取摄像头的实时画面，并以图像数据的形式在工具结果中返回（而非仅返回 URL — 图像端点需要 API 密钥请求头，而大多数 MCP 客户端无法自行附加该请求头）。

get_camera_image(asset_id="30145")

describe_camera_api

返回所有搜索模式、摄像头字段和图像 URL 格式的文档。如果不确定该使用哪个工具，请先调用此工具。

API 参考

每个搜索工具都查询与 Vancam.ai 地图相同的空间 API：

用途	URL
空间搜索	https://api.vancam.ai/cameras/cameras
实时图像	https://api.vancam.ai/api?asset_id={id}

每个摄像头都包含 asset_id、latitude、longitude、street_address、direction、camera_class（open/premium）、level1/level2/level3（国家/州/城市）、distance_meters（半径/最近距离搜索）、route_fraction（路线搜索）以及 image_url/image_urls。

完整架构：openapi.yaml。

环境变量覆盖项： VANCAM_API_KEY、VANCAM_CAMERAS_SEARCH_URL、VANCAM_API_IMAGE_URL

项目结构

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

相关项目

• Vancam.ai — 交通摄像头的 Web 界面
• Model Context Protocol — MCP 规范
• Vancam GPT — 相同数据，以 ChatGPT GPT 的形式提供

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许可证

MIT — 详见 LICENSE。