MapHub Core

MapHub Core 是一个基于 FastMCP 框架构建的 OGC 服务图层管理和可视化的 MCP 服务器。它提供了完整的 WMS、WFS、WMTS 等 OGC 标准服务支持，实现图层的动态注册、管理和可视化功能。

🚀 项目特色

• 🏗️ 模块化架构: 基于 FastMCP 的服务器组合模式，支持多个子服务器协同工作
• 🌐 OGC 标准支持: 完整支持 WMS 1.3.0、WFS 2.0.0、WMTS 等 OGC 标准
• 📊 动态图层管理: 支持图层的动态注册、查询和管理
• 🎨 可视化功能: 内置 Web 可视化服务器，提供图层预览和交互功能
• 💾 持久化存储: 使用 SQLite 实现图层元数据的持久化存储
• 🔄 异步处理: 全异步架构，支持高并发访问

📁 项目架构

maphub/
├── 📁 ogc_mcp_server/           # 主要服务器代码
│   ├── 📁 database/             # 数据库层
│   │   ├── connection.py        # 数据库连接管理
│   │   ├── models.py           # 数据模型定义
│   │   └── repository.py       # 数据访问层
│   ├── 📁 prompts/             # 提示词模板
│   │   ├── registration_workflow_prompts.py  # 注册工作流提示词
│   │   └── workflow_prompts.py              # 通用工作流提示词
│   ├── 📁 resources/           # MCP资源
│   │   └── layer_registry.py   # 图层注册表资源
│   ├── 📁 services/            # 业务服务层
│   │   ├── layer_service.py    # 图层服务
│   │ 	├── 📁 ogc_parser.py    # OGC服务解析器功能
│   │   ├── ogc_parser.py       # OGC服务解析器功能访问入口
│   │   └── 📁 web_server/      # Web可视化服务器
│   ├── 📁 tools/               # MCP工具
│   │   ├── management_tools.py      # 管理工具
│   │   ├── visualization_tools.py   # 可视化工具
│   │   ├── wfs_layer_tool.py       # WFS图层工具
│   │   ├── wms_layer_tool.py       # WMS图层工具
│   │   └── wmts_layer_tool.py      # WMTS图层工具
│   └── server.py               # 主服务器入口
├── 📄 run_ogc_mcp_server.py    # 服务器启动脚本
├── 📄 requirements.txt         # 项目依赖
└── 📄 *.md                     # 文档文件

🛠️ 技术栈

核心框架

• FastMCP 2.0+: 现代化的 MCP 服务器框架
• Python 3.8+: 主要开发语言
• Uvicorn: ASGI 服务器

OGC 服务支持

• OWSLib 0.29.0+: OGC 服务解析库
• WMS 1.3.0: Web Map Service 支持
• WFS 2.0.0: Web Feature Service 支持
• WMTS: Web Map Tile Service 支持

数据处理

• SQLite + aiosqlite: 异步数据库支持
• Pydantic 2.0+: 数据验证和序列化
• HTTPX: 异步 HTTP 客户端

开发工具

• pytest: 测试框架
• python-dateutil: 日期时间处理
• orjson: 高性能 JSON 处理

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.8 或更高版本
• pip 包管理器

安装步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/YQP-2511/maphub-core.git
cd maphub-core

2. 创建虚拟环境（推荐）

python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate

3. 安装依赖（使用清华镜像源加速）

uv pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

4. 启动服务器

python run_ogc_mcp_server.py

服务器配置

服务器启动后将在以下地址提供服务：

• MCP 服务: http://127.0.0.1:3050/mcp
• 传输协议: HTTP Streamable with CORS support
• 日志文件: ogc_mcp_server.log

📚 功能模块

1. 图层管理工具 (mgmt_*)

• mgmt_register_ogc_services: 注册 OGC 服务
• mgmt_search_and_list_geographic_data: 搜索和列出所有地理数据图层
• mgmt_get_wfs_layer_attributes: 获取 WFS 图层属性

2. WMS 图层工具 (wms_*)

• wms_add_wms_layer: 添加 WMS 图层到可视化列表
• 支持栅格数据和底图可视化
• 自动获取图层边界框和坐标系信息

3. WFS 图层工具 (wfs_*)

• wfs_add_wfs_layer: 添加 WFS 图层到可视化列表
• 支持矢量数据和要素查询
• 提供属性信息和几何数据

4. WMTS 图层工具 (wmts_*)

• wmts_add_wmts_layer: 添加 WMTS 瓦片图层
• 支持高性能瓦片地图服务
• 优化的缓存和加载策略

5. 可视化工具 (viz_*)

• viz_create_composite_visualization: 创建复合可视化地图

6. 图层注册表资源 (ogc://)

• ogc://layers: 获取所有注册的图层列表
• ogc://layer/{layer_name}: 获取特定图层的详细信息

🎯 使用示例

1. 服务注册

   用户输入：注册["http://states/geoserver/ows"]
   AI判断要注册，调用工具register_ogc_services
   返回：注册服务的信息和解析到的部分图层信息
   

2. 资源查询和使用

   用户输入：查看美国加州人口数据情况
   AI识别到目标：美国加州，调用search_and_list_geographic_data，从列表中获取可用的图层，判断并找到目标图层
   根据图层名、服务类型调用对应的添加图层工具(add_wmts_layer、add_wfs_layer、add_wms_layer)
   

3. 可视化展示

   添加图层之后，AI调用create_composite_visualization工具
   返回web部署的链接    
   

🔧 配置说明

数据库配置

项目使用 SQLite 数据库，数据文件自动创建在项目根目录：

• 数据库文件: ogc_layers.db
• 支持异步操作和连接池

日志配置

• 控制台输出: INFO 级别
• 文件输出: ogc_mcp_server.log
• 支持中文编码

CORS 配置

• 允许所有来源访问
• 支持 GET、POST、OPTIONS 方法
• 允许所有请求头

🐛 问题反馈

如果您遇到任何问题或有改进建议，请：

1. 查看 已知问题
2. 创建新的 Issue
3. 提供详细的错误信息和复现步骤

🙏 致谢

• FastMCP - 优秀的 MCP 框架
• OWSLib - OGC 服务解析库
• OGC - 开放地理空间联盟标准
• 所有为本项目做出贡献的开发者

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📧 联系方式: GitHub Issues