STAC MCP сервер

MCP сервер для работы с STAC (SpatioTemporal Asset Catalog) API для поиска и доступа к геопространственным данным. Позволяет AI-ассистентам искать спутниковые снимки, метеоданные и другие геопространственные датасеты.

Установка

UVX

uvx --from git+https://github.com/wayfinder-foundry/stac-mcp stac-mcp

Docker

docker run --rm -i ghcr.io/wayfinder-foundry/stac-mcp:latest

Podman

podman run --rm -i ghcr.io/wayfinder-foundry/stac-mcp:latest

Из исходного кода

git clone https://github.com/wayfinder-foundry/stac-mcp.git
cd stac-mcp
pip install -e ".[dev]"

Конфигурация

Конфигурация MCP сервера

{
  "stac": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "--from",
      "git+https://github.com/wayfinder-foundry/stac-mcp",
      "stac-mcp"
    ],
    "transport": "stdio",
  }
}

Доступные инструменты

Инструмент	Описание
`get_root`	Получить корневой документ (подмножество id/title/description/links/conformance)
`get_conformance`	Получить список всех классов соответствия; опционально проверить конкретные URI
`search_collections`	Получить список и поиск доступных STAC коллекций
`get_collection`	Получить подробную информацию о конкретной коллекции
`search_items`	Поиск STAC элементов с пространственными, временными и атрибутными фильтрами
`get_item`	Получить подробную информацию о конкретном STAC элементе
`estimate_data_size`	Оценить размер данных для STAC элементов с использованием ленивой загрузки (XArray + odc.stac)
`get_queryables`	Возвращает свойства, доступные для запросов в STAC поиске
`get_aggregations`	Создает STAC Search запросы с агрегацией для анализа данных

Возможности

Поиск и просмотр STAC коллекций
Поиск геопространственных датасетов (спутниковые снимки, метеоданные и др.)
Доступ к метаданным и информации об активах
Выполнение пространственных и временных запросов
Двойной режим вывода (текст и структурированный json) для всех инструментов
Оценка размера данных с ленивой загрузкой без скачивания
Обрезка областей интереса для точной оценки размера
Обнаружение возможностей и изящные откаты
Поддержка пакетной обработки со структурированными метаданными

Примеры использования

Найти спутниковые снимки Landsat в районе залива Сан-Франциско за январь 2023 года

Получить подробную информацию о конкретной STAC коллекции

Оценить размер данных спутниковых снимков без их скачивания

Найти коллекции метеоданных, доступные в STAC каталоге

Поиск геопространственных элементов с конкретными временными и пространственными фильтрами

Ресурсы

GitHub Repository

Примечания

Сервер поддерживает двойной режим вывода с опциональным параметром 'output_format' ('text' по умолчанию или 'json'). JSON режим возвращает структурированные данные, обернутые в MCP TextContent. Сервер включает в себя полную документацию FastMCP и архитектурные рекомендации для агентного геопространственного анализа.