Openstreetmap MCP Server

🚀 OpenStreetMap (OSM) MCP サーバー

大規模言語モデル（LLM）の機能を強化する OpenStreetMap MCP の実装で、地理的位置サービスと空間データを組み合わせています。

🚀 クイックスタート

このサーバーは、LLM が OpenStreetMap データとやり取りするためのツールを提供し、地理的位置アプリケーションに以下の機能を実現させます。

✨ 主な機能

• 住所や地名を座標に変換する
• 座標を住所に逆ジオコーディングする
• 近くの興味のある場所を見つける
• 場所間のルート方向を取得する
• 指定範囲内で場所を検索する
• 近くの場所を分類表示する

🎥 デモ

会合点最適化

地域分析

駐車場検索

📦 コンポーネント

リソース

地理位置 (/location)

• 地理位置コーディング: 自然言語の記述を緯度経度座標に変換します。
  • リクエスト：POST /location
  • パラメータ：
    • query: 自然言語のクエリ、例えば "Empire State Building"
    • bounds: 検索範囲の境界ボックス
  • レスポンス:

    {
      "results": [
        {
          "display_name": "場所の名前",
          "lat": "緯度",
          "lon": "経度",
          "confidence": "信頼度"
        }
      ]
    }
    

検索 (/search)

• 近くの検索: 指定された位置と半径内で場所を検索します。
  • リクエスト：GET /search
  • パラメータ：
    • latitude: 中心点の緯度
    • longitude: 中心点の経度
    • radius: 検索半径（メートル）
    • categories: 指定されたカテゴリ、例えば ["restaurant", "hotel"]
  • レスポンス:

    {
      "results": [
        {
          "display_name": "場所の名前",
          "lat": "緯度",
          "lon": "経度",
          "category": "カテゴリ"
        }
      ],
      "total_count": "結果の総数"
    }
    

💻 使用例

1. 不動産決定

• ユースケース: ある都市の中心部で住宅購入に適した地域を探す。
• 手順:
  1. 地理位置コーディングを使用して目標地域の緯度経度を取得する。
  2. その地域内で教育資源、医療施設、商業施設を検索する。
  3. 結果を分析してその地域の生活の質を評価する。

2. EV 充電スタンドの検索

• ユースケース: 最寄りの電気自動車充電スタンドを見つける。
• 手順:
  1. 現在の位置の緯度経度を取得する。
  2. 半径 500 メートルの範囲内で "electric_charge" カテゴリの場所を検索する。
  3. 結果を表示して並べ替える。

⚙️ 設定

開発者向け設定

開発環境でサーバーを実行する場合は、以下の内容をプロジェクトのルートディレクトリにある pyproject.toml ファイルに追加してください。

[build-system]
requires = ["uvu"]

🐞 デバッグ

MCP サーバーは標準入出力で動作するため、デバッグは難しい場合があります。MCP インスペクター を使用することを強くおすすめします。

以下のコマンドで MCP インスペクターを起動できます。

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

起動後、インスペクターは URL を表示し、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できます。

💻 使用例

基本的な使用法

import asyncio
from mcp.client import Client

async def main():
    client = Client("http://localhost:8000")
    
    # 地理位置コーディング
    results = await client.invoke_tool("geocode_address", {"address": "帝国大厦"})
    print(f"見つかった位置：{results[0]['display_name']}")
    
    # 座標を取得
    lat = float(results[0]['lat'])
    lon = float(results[0]['lon'])
    
    # 近くのカフェを検索
    nearby = await client.invoke_tool(
        "find_nearby_places",
        {
            "latitude": lat,
            "longitude": lon,
            "radius": 500,
            "categories": ["cafe"],
            "limit": 5
        }
    )
    
    # 結果を表示
    print(f"近くの場所が {nearby['total_count']} 件見つかりました")
    for category, subcategories in nearby["categories"].items():
        for subcategory, places in subcategories.items():
            print(f"  - {subcategory}: {len(places)} 件の場所")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())