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🚀 🌍 Axion-MCP
Axion-MCP 是一款高级地球引擎多客户端协议(MCP)服务器,它为 Claude Desktop 打造了企业级地理空间分析平台。借助该平台,Claude Desktop 能够直接访问谷歌地球引擎(Google Earth Engine)庞大的卫星数据目录,并利用其强大的处理能力,摇身一变成为强大的地理空间分析工作站。
🚀 快速开始
要使用 Axion-MCP,你可以按照以下步骤进行快速设置:
前提条件
- Node.js 版本需在 18 以上
- 拥有具备谷歌地球引擎访问权限的谷歌云账户
- 安装 Claude Desktop 应用程序
快速设置步骤
- 克隆仓库
git clone https://github.com/Dhenenjay/Axion-MCP.git
cd Axion-MCP
- 安装依赖项
npm install
- 构建项目
npm run build
npm run build:next
- 设置地球引擎凭证
# 设置你的服务账户密钥路径
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="path/to/your/service-account-key.json"
- 启动服务器
npm run start:next
- 配置 Claude Desktop
将以下内容添加到
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json文件中:
{
"mcpServers": {
"axion-mcp": {
"command": "node",
"args": ["C:\\path\\to\\Axion-MCP\\mcp-sse-complete.cjs"],
"env": {
"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "path/to/credentials.json"
}
}
}
}
✨ 主要特性
🛰️ 综合超级工具(共 6 个)
- earth_engine_data - 搜索、筛选并访问卫星数据集
- earth_engine_process - 进行高级图像的处理和分析
- earth_engine_export - 将数据导出为各种格式并发送到不同目的地
- earth_engine_system - 进行系统管理和配置
- earth_engine_map - 提供基于 Web 的交互式可视化功能
- crop_classification - 利用机器学习技术进行作物类型分类
🌐 地理空间模型(共 5 个)
- 🔥 野火风险评估 - 进行多因素火灾危险分析
- 🌊 洪水风险评估 - 基于水文和地形进行洪水建模
- 🌾 农业监测 - 对作物健康状况和产量进行估算
- 🌳 森林砍伐检测 - 跟踪森林变化情况
- 💧 水质监测 - 对水体进行分析
🚀 技术能力
- 30 多种卫星数据集 - 涵盖 Landsat、Sentinel、MODIS 等
- 植被指数 - 支持 NDVI、NDWI、EVI、SAVI、NBR 等计算
- 无云合成 - 自动进行云掩膜和镶嵌处理
- 时间序列分析 - 检测时间变化情况
- 导出选项 - 可导出到谷歌云端硬盘、云存储和地球引擎资产中
- 交互式地图 - 提供基于 Web 的多图层可视化功能
💻 使用示例
在 Claude Desktop 中的使用示例
计算植被指数:
"使用地球引擎计算加利福尼亚州上个月的 NDVI"
野火风险评估:
"考虑植被、湿度和地形因素,分析科罗拉多州的野火风险"
作物分类:
"使用最近的 Sentinel - 2 影像为爱荷华州创建作物类型地图"
水质监测:
"监测太浩湖过去一年的水质变化情况"
📊 架构
Claude Desktop ← MCP 协议 → Axion - MCP 服务器
↓
SSE 桥接器
↓
Next.js API
↓
地球引擎 API
↓
卫星数据
🛠️ 可用操作
数据操作
- 搜索卫星数据集
- 按日期、位置、云量进行筛选
- 获取数据集信息
- 将地名转换为坐标
处理操作
- 计算植被指数
- 创建无云合成影像
- 进行地形分析
- 进行时间序列分析
- 执行统计操作
导出操作
- 生成可视化缩略图
- 导出到谷歌云端硬盘
- 导出到云存储
- 保存为地球引擎资产
📈 性能表现
- 稳定性优化 - 将 30 多个工具整合为 6 个综合超级工具,提高稳定性
- 缓存系统 - 为重复操作提供智能缓存功能
- 超时处理 - 优雅处理长时间运行的操作
- 并行处理 - 支持批量操作
🔒 安全性
- 采用服务账户认证
- 安全处理凭证
- 支持速率限制
- 进行输入验证
📚 文档资料
🤝 贡献说明
欢迎大家贡献代码!请先阅读我们的 贡献指南。
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证,版权所有 © 2024 Dhenenjay。
🙏 致谢
感谢谷歌地球引擎团队、Anthropic MCP 团队以及开源社区的支持!
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