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印度地理数据
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MCP工具

印度地理数据

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名：geodata
⭐ 36 Stars 🍴 3 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
geospatialgisindiamapstypescript
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐：印度地理数据 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 8.0 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

印度地理数据 是一款基于 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源，旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口，目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 印度地理数据，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。印度地理数据 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 印度地理数据 评为 AI 评分 8.0 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

印度地理数据 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 36
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目，按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
3

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

印度地理数据 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/urbanmorph/geodata

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "------": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "geodata"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后，在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例：
用户: 请帮我用 印度地理数据 执行以下任务...
Claude: [自动调用 印度地理数据 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "______": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "geodata"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 52/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

bharatlas

ci license: MIT uptime Lighthouse: 98+ npm

A visual catalog, REST API, MCP server, drag-drop verifier, anonymous contribution flow, and a mobile crowd map-capture tool (collect) for India's geo data. Admin boundaries from state to village, plus community-submitted layers under open licences.

Live: https://bharatlas.com · collect at https://collect.bharatlas.com

bharatlas, India's open atlas

  • Catalog – India national boundary (LGD-dissolved), plus state · district · subdistrict · block · village (LGD), cross-source alternates (SOI · Bhuvan · geoBoundaries · PMGSY per level, click "also: ..." on any card), city wards across Indian cities, electoral constituencies, wildlife, eco-zones, and 63k pincode polygons (bharatviz).
  • Download – whole layer as Parquet · PMTiles · GeoJSON · KML · Shapefile, direct from the card.
  • Filter & slice – dynamic facets / range / typeahead search per layer schema; export the slice in any format above.
  • Preview – drop GeoJSON · KML · KMZ · GPX · TCX · Parquet, render + validate, optional Publish.
  • View (/view/<id>) – curated layer with per-layer OG card.
  • Community view (/c/<id>) – community submission, edge-rendered HTML, 👍 useful vote, per-submission OG card.
  • Embed (/embed/<id>) – iframe + PNG export from any map.
  • Collect (collect.bharatlas.com) – mobile crowd map-capture. Design a small form, share a link, and anyone with it plots points, lines and areas from their phone with no account. Review contributions, then download or publish to the catalog. Token-scoped (view / collect / admin), like mdshare.
  • API (/api/v1) – REST list, query, filter, group_by any layer; locate (point-in-polygon across all layers); nearby (tile-based spatial proximity). Plus a token-authed collect write API at collect.bharatlas.com/api/collect/v1.
  • MCP (npx bharatlas-mcp) – 17 tools for LLMs. Read (list, schema, query, locate, nearby, categories, submissions, downloads) + collect authoring (register a map share link, moderate, import, publish). Also shipped as a Claude Code plugin.

What's in this repo

  • web/ – Vanilla TypeScript + Vite viewer + Cloudflare Pages Functions (web/functions/).
  • collect/ – the collect crowd map-capture app (collect.bharatlas.com) + its token-authed Pages Functions API (collect/functions/). Deploys as a separate Pages project.
  • web/migrations/ – D1 SQL migrations: submissions, tokens, ratings, votes, originals.
  • web/tests/ – vitest unit tests for pure functions (validators, tokens, view rendering, votes).
  • scripts/fetch.sh – Pulls parquets + PMTiles from yashveeeeeeer/india-geodata releases.
  • scripts/extract_per_state.py – Slices pan-India parquets into per-state GeoJSON via DuckDB-spatial.
  • scripts/bake_whole_layer.py – Bakes whole-layer GeoJSON / KML / Shapefile per curated layer (parquet ≤ 100 MB).
  • scripts/upload_r2.sh – Mirrors sources/ + data/ to Cloudflare R2 via wrangler.
  • scripts/upload_baked.py – Pushes data/baked/* to R2 via boto3 (S3-compat fallback when wrangler is unavailable).
  • scripts/admin/cleanup_submission.sh – Delete community submissions by name pattern (R2 + D1).
  • mcp/ – MCP server for LLMs (npm, registry). 17 tools: read (list, schema, query, locate, nearby, categories, submissions, downloads) + collect authoring (register_map, get/list records, moderate, import, edit, publish).
  • plugins/claude-code/ + .claude-plugin/marketplace.json – the Claude Code plugin that ships the MCP with auto-updates (/plugin marketplace add urbanmorph/geodata).
  • catalog.json – Curated-layer index used by the viewer. Single source of truth.
  • /about#caveats – Data caveats (cross-source drift, coverage gaps, precision).

Large data files (sources/, data/) are not in git. They live in R2. See scripts/fetch.sh to rebuild locally.

nearest features within a radius

curl 'https://bharatlas.com/api/v1/nearby?lat=12.9716&lng=77.5946&layer=nic_health&radius_km=10' 


MCP for LLMs (Claude, GPT, Gemini, Cursor): one-line install, 17 tools (read + collect authoring). Setup at [bharatlas.com/mcp](https://bharatlas.com/mcp). Read tools need no auth; collect authoring acts only on maps whose share link you register.
bash

Claude Desktop / other clients (claude_desktop_config.json)

{ "mcpServers": { "bharatlas": { "command": "npx", "args": ["bharatlas-mcp"] } } } ```

API in 30 seconds

REST: https://bharatlas.com/api/v1 (no API key, rate-limited per IP). Full docs at bharatlas.com/docs.

```bash

Claude Code (as a plugin, auto-updates)

/plugin marketplace add urbanmorph/geodata /plugin install bharatlas@bharatlas

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-19

高质量的开源地理数据可视化工具

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议，可免费商用
  • +标准化 MCP 协议，生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用，配置简单快捷
⚠️ 不足
  • −依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
  • −MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
  • −需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

geodata 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源MCP工具：Lightweight open-source visualiser for India admin boundaries — pick a layer, vi。⭐36 · TypeScript 主要应用场景包括：地理数据可视化。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，印度地理数据 是一款质量优秀的MCP工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

📚 深入学习 印度地理数据
查看分步骤安装教程和完整使用指南，快速上手这款工具
⚙️ 安装教程 📚 使用教程
🌐 原始信息
原始名称 geodata
原始描述 开源MCP工具：Lightweight open-source visualiser for India admin boundaries — pick a layer, vi。⭐36 · TypeScript
Topics geospatialgisindiamapstypescript
GitHub https://github.com/urbanmorph/geodata
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/urbanmorph/geodata

收录时间：2026-06-19 · 更新时间：2026-06-20 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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