Open Streetmap MCP

🚀 OpenStreetMap (OSM) MCP 服務器

OpenStreetMap MCP 服務器是一個增強大型語言模型（LLM）功能的實現方案，它巧妙地結合了位置服務與地理空間數據，為用戶提供更強大的地理信息處理能力。

🚀 快速開始

本地測試

運行服務器

1. 安裝依賴：

uv sync

2. 啟動服務器：

uv run --port 8000

測試客戶端

import asyncio
from mcp.client import Client

async def main():
    client = Client("http://localhost:8000")
    
    # 地理編碼測試
    results = await client.invoke_tool("geocode_address", {"address": "Empire State Building"})
    print(f"找到位置：{results[0]['display_name']}")
    
    # 獲取座標
    lat = float(results[0]['lat'])
    lon = float(results[0]['lon'])
    
    # 查找附近咖啡館
    nearby = await client.invoke_tool(
        "find_nearby_places",
        {
            "latitude": lat,
            "longitude": lon,
            "radius": 500,
            "categories": ["amenity"],
            "limit": 5
        }
    )
    
    # 打印結果
    print(f"找到 {nearby['total_count']} 個附近地點")
    for category, subcategories in nearby["categories"].items():
        for subcategory, places in subcategories.items():
            print(f"  - {subcategory}: {len(places)} 個地點")

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

✨ 主要特性

• 地理編碼：將地址轉換為經緯度。
• 反向地理編碼：根據經緯度獲取地址信息。
• 附近地點搜索：查找指定範圍內的興趣點。
• 路徑規劃：計算兩點之間的最優路線。
• 地圖數據訪問：訪問 OpenStreetMap 的原始地理數據。

📦 安裝指南

開發模式

1. 安裝依賴：

uv sync

2. 啟動服務器：

uv run --port 8000

生產環境

1. 構建發佈包：

uv build

2. 部署到生產環境，確保配置文件路徑正確：
   • MacOS：~/Library/Application Support/osm-mcp-server/
   • Windows：%APPDATA%/osm-mcp-server/
   • Linux：~/.config/osm-mcp-server/

💻 使用示例

基礎用法

import asyncio
from mcp.client import Client

async def main():
    client = Client("http://localhost:8000")
    
    # 地理編碼測試
    results = await client.invoke_tool("geocode_address", {"address": "Empire State Building"})
    print(f"找到位置：{results[0]['display_name']}")
    
    # 獲取座標
    lat = float(results[0]['lat'])
    lon = float(results[0]['lon'])
    
    # 查找附近咖啡館
    nearby = await client.invoke_tool(
        "find_nearby_places",
        {
            "latitude": lat,
            "longitude": lon,
            "radius": 500,
            "categories": ["amenity"],
            "limit": 5
        }
    )
    
    # 打印結果
    print(f"找到 {nearby['total_count']} 個附近地點")
    for category, subcategories in nearby["categories"].items():
        for subcategory, places in subcategories.items():
            print(f"  - {subcategory}: {len(places)} 個地點")

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

📚 詳細文檔

演示

會合點優化

社區分析

停車場搜索

組件

資源

1. 地理位置資源：提供地理位置的詳細信息，包括經緯度、地址和相關標籤。
2. 搜索資源：支持基於關鍵詞、類別或過濾條件的位置搜索。
3. 路線規劃資源：計算兩點之間的路徑，並返回詳細的路徑數據。

工具

• 地理編碼工具：用於將地址轉換為經緯度。
• 反向地理編碼工具：根據經緯度獲取地址信息。
• 附近地點工具：查找指定範圍內的興趣點。
• 路徑規劃工具：計算兩點之間的最優路線。

使用場景

房地產決策

幫助用戶分析目標區域的房地產價值，通過周邊設施和交通便利性來評估房產價格。

EV 充電站查找

為電動汽車用戶提供附近充電站的位置、可用性和即時狀態信息。

開發和發佈

準備發行

1. 同步依賴：

uv sync

2. 構建發行包：

uv build

3. 發佈到 PyPI：

uv publish

調試

使用 MCP 絕緣子工具進行調試：

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