pointcloud-mcp

世界初の点群（LAS/LAZ）専用 MCP サーバー第1号

Claude Desktop / Claude Code に自然言語で「起工.las と 出来形.las から土量とヒートマップ出して」と頼むだけで、差分DEM・盛/切/純土量・ヒートマップPNG・PDFレポートまで一気通貫で生成する。

English README

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なぜ作ったか

2026年5月時点で、Revit (★400+) / SketchUp (Trimble公式) / AutoCAD / IFC には Claude用の MCP サーバーが存在するが、点群（LAS/LAZ）専用の MCP は世界に1つも無い。一方、日本は i-Construction で点群人口世界一の国。作り手不在 × ユーザー世界一 という稀有な歪みを埋めるためのプロジェクト第1号。

設計思想：

• TrendPoint の代替ではなく、CloudCompare の上の自動化レイヤーとして位置づけ
• 中小〜下請けの兼任 ICT 担当者が「CC で計算 → Claude で帳票化」できるツールを目指す
• 規格値判定や複雑な線形処理は最初は捨てる。差分・土量・ヒートマップ・PDF の4機能で MVP

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提供ツール（v0.1.0）

ツール	用途
pointcloud_info	LAS/LAZ のメタ情報（点数・XYZ範囲・色・CRS）を取得
pointcloud_diff	2つのLASを差分し、盛/切/純土量・ヒートマップ・PDFレポートまで生成
pointcloud_align_2d	4パラメータ2D Helmert で LAS を再投影（既知2点対応）
pointcloud_synthetic_test	合成データで動作検証（理論土量との誤差を確認）

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動作環境

• Windows 10/11、macOS、Linux（Pythonが動けばOK）
• Python 3.10 以上
• 依存ライブラリ：laspy / lazrs / numpy / scipy / matplotlib / rasterio / reportlab / mcp

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インストール

# クローン
git clone https://github.com/jyou-syo/pointcloud-mcp.git
cd pointcloud-mcp

# 依存導入
pip install -r requirements.txt
# もしくは
pip install -e .

requirements.txt または pyproject.toml の dependencies を参照。

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Claude Desktop への登録

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）または ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）に以下を追記：

{
  "mcpServers": {
    "pointcloud": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "pointcloud_mcp.server"],
      "cwd": "E:\\path\\to\\pointcloud-mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動すると、チャット入力欄の左下「🔧」アイコンに pointcloud が表示される。

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使い方（自然言語）

Claude Desktop / Claude Code のチャットに、たとえば次のように話しかけるだけ：

「E:\起工.las と E:\出来形.las の差分を出して、E:\out\ にPDFレポートまで作って」

Claude が自動的に pointcloud_diff を呼び、

• diff_heatmap.png（赤=盛土／青=切土の空間分布）
• diff_histogram.png（Δh分布）
• diff_report.pdf（数値・ヒートマップ統合レポート）

を生成する。

より明示的に呼ぶ場合

「pointcloud_diff で、before_path=..., after_path=..., out_dir=..., resolution_m=0.20, agg=min で実行して」

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合成データ自己検証

from pointcloud_mcp.server import pointcloud_synthetic_test
result = pointcloud_synthetic_test("./out/synth_test")
print(result["summary"])
# 期待 750 m³ に対し計算 747.886 m³（誤差 0.28%）

理論盛土量との誤差 ±2% を合格基準としている。

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実データ検証

実工事現場の LAS ペア（起工 vs 出来形）で動作確認済み：

	点数	容量
起工測量	16,109,029	418MB
出来形完成	1,369,871	35MB

• 重なり領域: 13.36m × 15.32m ≒ 205 m²
• 計算時間: 約3秒（読込込み）
• 盛土 8.75 m³ / 切土 52.56 m³ / 純土量 -43.80 m³
• 分解能 0.05〜0.50m スイープでも純土量は ±5% 以内で安定

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制限事項（v0.1.0）

• experimental / under development — 規格値判定や工事範囲ポリゴンマスクは未実装
• LandXML 読込は tools/landxml.py に実装済みだが MCP ツールとしては未公開（v0.2.0 で実装予定）
• 大規模 LAS（1億点超）でもメモリ次第で動作するが、点群そのものに穴がある場合は充填率が下がる
• CRS（座標系）情報は VLR の WKT のみ参照、EPSG コード経由の自動変換は未対応

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ロードマップ

Ver	内容
v0.1.0	MVP（差分・土量・ヒートマップ・Helmert・合成テスト） ← 今ここ
v0.2.0	LandXML 設計面との差分、工事範囲ポリゴンマスク
v0.3.0	規格値判定（土工 ±50mm, 法面 ±50mm 等）、PDFレポート拡張
v1.0.0	実用レベル、Anthropic 公式 MCP ディレクトリ掲載

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ライセンス

MIT License — 商用・改変・再配布自由。詳細は LICENSE を参照。

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作者

条谷 貴志（(株)兵庫土木サポート 代表）

• 会社HP: https://doboku-support.co.jp/
• YouTube: https://www.youtube.com/@dobokusuppurt_johyo7
• X: https://x.com/johyo7

実装の半分以上は Claude Code（Anthropic）と共同で行いました。