ArcGIS Pro MCP

ArcGIS Pro MCP

Lets AI assistants control a live ArcGIS Pro session through arcpy, including layer management, attribute queries, geoprocessing, symbology, and export.

Category
Visit Server

README

ArcGIS Pro MCP

MCP (Model Context Protocol) server สำหรับให้ AI assistant — Claude Code, OpenAI Codex CLI และ Gemini CLI — ควบคุม ArcGIS Pro ที่เปิดอยู่จริง: ดู/จัดการ layer, query ข้อมูล attribute, รันเครื่องมือ geoprocessing, ปรับ symbology, export แผนที่และ layout รวมถึงรันโค้ด arcpy ใดก็ได้

MCP server that lets AI assistants (Claude Code, Codex, Gemini CLI) control a live ArcGIS Pro session through arcpy.

สถาปัตยกรรม

Claude Code / Codex / Gemini CLI
        │  MCP (stdio)
        ▼
arcgis-pro-mcp  (แพ็กเกจนี้ — รันบน Python ≥3.10 ทั่วไป ไม่ต้องมี arcpy)
        │  JSON over TCP (localhost:6510)
        ▼
MCP Bridge  (arcgis_pro_plugin/ — รัน "ภายใน" ArcGIS Pro ผ่าน Python Toolbox
             จึงเข้าถึงโปรเจกต์ที่เปิดอยู่ผ่าน arcpy ได้เต็มรูปแบบ)

ต้องแบ่งเป็น 2 ส่วน เพราะ arcpy จะเข้าถึงโปรเจกต์ที่ เปิดอยู่ ("CURRENT") ได้เฉพาะจาก Python runtime ภายใน ArcGIS Pro เท่านั้น

ส่วน รันที่ไหน โฟลเดอร์
MCP server Python 3.10+ ทั่วไป (ไม่ต้องมี arcpy) src/arcgis_pro_mcp/
Bridge plugin ภายใน ArcGIS Pro (Python Toolbox) arcgis_pro_plugin/

การติดตั้ง

1. ติดตั้ง plugin ฝั่ง ArcGIS Pro

  1. เปิด ArcGIS Pro พร้อมโปรเจกต์ของคุณ
  2. ไปที่หน้าต่าง Catalog → คลิกขวา ToolboxesAdd Toolbox → เลือกไฟล์ arcgis_pro_plugin/ArcGISMCP.pyt จาก repo นี้
  3. รันเครื่องมือ Start MCP Server (พอร์ตเริ่มต้น 6510)
  4. เปิด ArcGIS Pro ทิ้งไว้ตลอดการใช้งาน — server จะหยุดเมื่อปิด Pro ดังนั้นเปิด Pro ใหม่เมื่อไหร่ต้องรัน Start MCP Server อีกครั้ง

ทางเลือก (ไม่ใช้ toolbox): วางโค้ดนี้ใน Python window ของ Pro

import sys; sys.path.insert(0, r"D:\Developing\ArcGIS-MCP\arcgis_pro_plugin")
import mcp_bridge; print(mcp_bridge.start_server())

2. ติดตั้ง MCP server

ใช้ Python ≥3.10 ตัวไหนก็ได้ในเครื่อง (ไม่จำเป็นต้องเป็น Python ของ ArcGIS Pro) จากโฟลเดอร์ repo นี้:

pip install -e .

หรือใช้ uv โดยไม่ต้องติดตั้ง — ใช้คำสั่ง uv run --directory D:\Developing\ArcGIS-MCP arcgis-pro-mcp แทนในขั้นตอนถัดไป

3. ลงทะเบียนกับ AI client ที่ใช้

ตัวอย่างด้านล่างใช้ python -m arcgis_pro_mcp ซึ่งใช้ได้เสมอ (ถ้า arcgis-pro-mcp.exe อยู่ใน PATH จะใช้ "command": "arcgis-pro-mcp" เฉย ๆ ก็ได้)

Claude Code — repo นี้มี .mcp.json ให้แล้ว ใช้ได้ทันทีเมื่อเปิด Claude Code ในโฟลเดอร์นี้ หรือลงทะเบียนแบบ global:

claude mcp add arcgis --scope user -- python -m arcgis_pro_mcp

หรือเขียนเองใน .mcp.json (ระดับโปรเจกต์) / ~/.claude.json (ทุกโปรเจกต์):

{
  "mcpServers": {
    "arcgis": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "arcgis_pro_mcp"]
    }
  }
}

OpenAI Codex CLI — เพิ่มใน ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.arcgis]
command = "python"
args = ["-m", "arcgis_pro_mcp"]

Gemini CLI — เพิ่มใน ~/.gemini/settings.json (หรือ .gemini/settings.json ในโปรเจกต์):

{
  "mcpServers": {
    "arcgis": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "arcgis_pro_mcp"]
    }
  }
}

4. ทดสอบ

เปิด ArcGIS Pro + รัน Start MCP Server แล้วลองถาม AI ว่า:

"ping ArcGIS แล้วบอกหน่อยว่าโปรเจกต์ที่เปิดอยู่มี layer อะไรบ้าง"

ตัวแปร environment (ไม่บังคับ)

ตัวแปร ค่าเริ่มต้น ความหมาย
ARCGIS_MCP_HOST 127.0.0.1 host ของ bridge
ARCGIS_MCP_PORT 6510 พอร์ตของ bridge (ต้องตรงกับที่ตั้งใน Start MCP Server)
ARCGIS_MCP_TIMEOUT 300 วินาทีที่รอ geoprocessing ที่ใช้เวลานาน

Tools ทั้งหมด (31 ตัว)

Session / โปรเจกต์

Tool หน้าที่
ping เช็คว่าเชื่อมต่อ bridge ใน ArcGIS Pro ได้
get_arcgis_info เวอร์ชัน Pro, license, path โปรเจกต์
get_project_info รายละเอียดโปรเจกต์: gdb เริ่มต้น, maps, layouts
list_maps รายชื่อ map ทั้งหมดพร้อม CRS และจำนวน layer
create_map สร้าง map ใหม่ (MAP หรือ SCENE)
save_project บันทึกโปรเจกต์ (.aprx)

Layer

Tool หน้าที่
get_layers รายชื่อ layer และ table ใน map
add_layer เพิ่มข้อมูลจาก path/URL (feature class, shapefile, raster, .lyrx, service)
remove_layer ลบ layer ออกจาก map
set_layer_visibility เปิด/ปิดการแสดง layer
set_definition_query ตั้ง definition query (SQL) ให้ layer
get_layer_info รายละเอียด layer: source, CRS, extent, fields, จำนวน feature
zoom_to_layer ซูมไปยัง extent ของ layer
set_basemap เปลี่ยน basemap เช่น Imagery, Topographic

ข้อมูล attribute

Tool หน้าที่
get_features อ่าน feature (where clause, เลือก field, geometry เป็น WKT ได้)
get_unique_values ค่าที่ไม่ซ้ำของ field
get_field_statistics min / max / mean / sum / std ของ field ตัวเลข
select_features select ด้วย SQL (NEW / ADD / REMOVE / SUBSET)
clear_selection ล้าง selection ของ layer เดียวหรือทั้ง map

Schema / แก้ไขข้อมูล

Tool หน้าที่
add_field เพิ่ม field (TEXT, LONG, DOUBLE, DATE, …)
delete_field ลบ field
calculate_field คำนวณค่า field (PYTHON3 / ARCADE / SQL)
create_feature_class สร้าง feature class ใหม่ใน gdb

Geoprocessing

Tool หน้าที่
run_geoprocessing_tool รัน arcpy tool ใดก็ได้ เช่น analysis.Buffer, management.Clip
list_geoprocessing_tools ค้นหา tool ด้วย wildcard เช่น Clip*

Symbology / Export

Tool หน้าที่
set_layer_renderer เปลี่ยน symbology: simple (สี RGB), unique values, graduated colors
list_layouts รายชื่อ layout ในโปรเจกต์
export_layout export layout เป็น PDF / PNG / JPEG / SVG
export_map_view export map view เป็น PNG (ให้ AI "เห็น" แผนที่ได้)

Raster / อื่น ๆ

Tool หน้าที่
get_raster_info ข้อมูล raster: จำนวน band, ขนาด, cell size, สถิติ
execute_arcpy_code รันโค้ด Python ใดก็ได้ภายใน ArcGIS Pro (arcpy พร้อมใช้)

ตัวอย่าง prompt

  • "What layers are in my current map and how many features does each have?"
  • "Buffer ชั้นข้อมูลถนน 500 เมตร แล้วเพิ่มผลลัพธ์ลงแผนที่"
  • "ลงสีชั้นข้อมูลจังหวัดตาม field POP แบบ graduated 5 คลาส ใช้ color ramp Viridis"
  • "export map view เป็น PNG แล้วดูให้หน่อยว่าแผนที่เป็นยังไง"
  • "สรุปจำนวน feature แยกตามชนิดป่าใน layer forest_type"

โปรโตคอลภายใน (สำหรับผู้พัฒนา)

Bridge ใช้ newline-delimited JSON ผ่าน TCP:

request : {"id": 1, "command": "get_layers", "params": {"map_name": null}}\n
response: {"id": 1, "success": true, "data": {...}}\n
error   : {"id": 1, "success": false, "error": "...", "traceback": "..."}\n

เพิ่มคำสั่งใหม่ได้โดยเขียนฟังก์ชัน handler ใน mcp_bridge.py + ลงทะเบียนใน HANDLERS แล้วเพิ่ม @mcp.tool() ที่เรียก _call() ใน server.py

ข้อควรระวังด้านความปลอดภัย

  • Bridge รับเฉพาะ localhost แต่โปรเซสใดก็ได้ในเครื่องเชื่อมต่อได้ และ execute_arcpy_code / run_geoprocessing_tool แก้ไขหรือลบข้อมูลได้จริง — เปิด server เฉพาะตอนใช้งาน บนเครื่องที่เชื่อถือได้เท่านั้น
  • AI ทำงานกับ โปรเจกต์จริงที่เปิดอยู่ — ควร save/backup ก่อนให้แก้ไขข้อมูลจำนวนมาก

แก้ปัญหาเบื้องต้น

อาการ สาเหตุ / วิธีแก้
"Cannot connect to ArcGIS Pro MCP bridge" ยังไม่ได้เปิด ArcGIS Pro, ยังไม่ได้รัน Start MCP Server, หรือพอร์ตไม่ตรงกับ ARCGIS_MCP_PORT
Tool ค้างนาน geoprocessing ใช้เวลานาน — เพิ่มค่า ARCGIS_MCP_TIMEOUT
"Layer not found" ใช้ชื่อ layer ตรงตามที่ get_layers แสดง (layer ใน group ใช้ long name แบบ Group\Layer)
แก้โค้ด bridge แล้วไม่มีผล รันเครื่องมือใดก็ได้ใน toolbox หนึ่งครั้งเพื่อ reload โมดูล (server ที่รันอยู่ไม่หลุด)

โครงสร้าง repo

ArcGIS-MCP/
├── arcgis_pro_plugin/
│   ├── ArcGISMCP.pyt        # Python Toolbox: Start / Stop / Status
│   └── mcp_bridge.py        # socket server + handler 31 คำสั่ง (รันใน Pro)
├── src/arcgis_pro_mcp/
│   ├── server.py            # FastMCP stdio server (31 tools)
│   └── connection.py        # TCP client + auto-reconnect
├── .mcp.json                # config สำเร็จรูปสำหรับ Claude Code
├── pyproject.toml
└── README.md

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured