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Axion Planetary MCP

社区

全球首个可通过 MCP 连接的虚拟卫星，让地球观测像对话一样简单。

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分类: 其他第 150 / 230
Stars: ★ 221 热门
传输方式: SSE
运行环境: Node.js 18+ · Docker · 远程托管（无需本地环境）
凭据: 可选 API Key
许可证: MIT
最近提交: 8 个月前 ⚠
工具数: 6

50FMRS · D

该项目以'虚拟卫星'定位降低地球观测门槛，工具覆盖搜索、制图、处理、分类、导出全流程，数据源免费公开，自托管无需云凭据，适合快速原型与非专业用户；但托管层免费额度有限，且部分高级能力（SAR 转光学）仅限托管版。

最强项 · 文档质量 15/20 最弱项 · 安全与权限 3/20

可靠性

9/20

安全与权限

3/20

维护活跃度

10/20

文档质量

15/20

安装易用性

13/20

查看各项评分依据

可靠性 9/20: README 描述了 6-7 个工具（axion_data、axion_map、axion_process、axion_classification、axion_export、axion_system，外加托管版专属的 axion_sar2optical），并提供了 /health 健康检查端点，说明具备基本的可观测性。但仓库清单未缓存，README 中也没有提供任何自动化测试、CI 工作流或可复现的集成测试证据，无法验证声明的工具行为与实际实现是否一致，也无法判断错误处理是否健全（仅有简单的“连接被拒绝/未授权”故障排查条目）。按静态评审规则，没有 CI+测试证据时可靠性不得超过 12 分，故给出 9 分：happy path（npx 安装、SSE 桥接）看似可行，但边界情况、鉴权失败、上游 STAC API 超时等场景缺乏文档化的可诊断机制。
安全与权限 3/20: 触发红线：README 在公开文档中直接给出一个可用的“starter”API 密钥（axion_6C1D_634DDAEAA324235F），任何人复制即可调用托管服务，这属于“安装示例中包含真实令牌或密钥”的红线情形。此外，托管路径会把用户的地理位置/影像查询请求全部转发给由个人维护的第三方服务器（axion-mcp-sse.onrender.com），文档未披露任何数据留存、日志记录或隐私处理政策。自托管部分虽然环境变量表声称 REQUIRE_AUTH 默认值为 true，但文档给出的第一个 Docker 运行示例却是 `REQUIRE_AUTH=false`，即默认演示配置就是无鉴权、对外开放 3000 端口，未附带任何风险提示或确认步骤。以上因素共同构成不可忽视的安全红线，因此安全分数封顶在 0-4 区间，评为 3 分。
维护活跃度 10/20: 仓库声明 MIT 许可证，且未被归档（Archived: False），222 星、0 个未关闭 issue 可能意味着维护良好，也可能意味着关注度或问题报告较少，本身不能作为维护活跃度的加分证据。README 未包含版本发布记录、CHANGELOG、路线图或安全响应渠道说明，也没有依赖更新策略的描述；由于清单未缓存，无法核实 package.json 中的版本号、最近提交时间或依赖新鲜度。综合来看，仅凭许可证和未归档状态只能判定为“具备基本治理要素但证据不足”，给 10 分。
文档质量 15/20: 文档整体较为完整：分步骤的 Claude Desktop 配置示例（含多操作系统路径）、环境变量参考表、Docker/Docker Compose 示例、架构图、数据源分辨率/覆盖范围表，以及一个故障排查章节。这些内容显著降低了新用户的上手门槛。扣分项包括：没有给出各工具的具体输入参数/JSON Schema，无法验证参数与实际实现是否吻合；对成本、速率限制、托管服务免费层的具体限制描述较为简略（仅提及“休眠 30 秒”）；也未说明数据隐私或数据保留政策。综合评为 15 分。
安装易用性 13/20: 托管版提供了清晰的两分钟设置流程，并给出多种安装方式（npx、全局安装、直接调用 sse-bridge.mjs）及跨平台配置示例，自托管部分也提供了 Docker 与源码运行的详细命令。但根据静态评审的校准规则，在没有 CI 与测试证据的情况下安装易用性不得超过 15 分；同时托管服务运行在 Render 免费层，存在“需要等待 30 秒唤醒”的已知不稳定性，且需要通过邮件或提交 issue 才能获得专属 API Key（演示 key 可能被限流或共享冲突），存在一定的脆弱性。综合评为 13 分。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-07

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选型与风险

能访问什么访问网络

适合谁

农民、城市规划者、NGO、学生等非 GIS 专业用户
希望用自然语言快速分析卫星数据的开发者
需要零云凭据即可自托管的团队

不适合谁

需要高分辨率商业卫星影像的用户
不愿依赖托管服务器且不想自托管的用户
需要亚米级实时数据的生产级遥感工作流

所需权限

API 密钥（托管版认证）
可选 AWS 凭据（仅用于 GeoTIFF 导出至 S3）
本地网络访问以连接 SSE 服务器

风险与副作用

托管服务器运行在 Render 免费层，闲置时需约 30 秒唤醒，存在可用性风险
初始 API 密钥公开在 README 中，可能被滥用或失效
超过 10MB 的导出需要配置 AWS S3
S3 导出需妥善保管 AWS 凭据，避免泄露

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js 18+ · Docker · 远程托管（无需本地环境）

AXION_API_KEY 可选密钥托管服务的API密钥，README提供了试用密钥，也可发邮件至 [email protected] 或开issue申请

AWS_ACCESS_KEY_ID 可选密钥仅在需要将GeoTIFF导出到S3时使用的AWS访问密钥

AWS_SECRET_ACCESS_KEY 可选密钥仅在需要将GeoTIFF导出到S3时使用的AWS密钥

其他可选配置项（4 个）

REQUIRE_AUTH 可选自托管时是否启用API密钥认证，默认为true

PORT 可选自托管服务端口，默认3000

AWS_REGION 可选 AWS区域，默认us-east-1

AXION_S3_EXPORTS_BUCKET 可选用于存储GeoTIFF导出文件的S3桶名称

获取 API 密钥（可试用 README 提供的初始密钥或邮件申请）。
在 Claude Desktop 配置文件中添加 mcpServers 配置，使用 npx -y axion-mcp --api-key YOUR_API_KEY。
重启 Claude Desktop。也可全局安装 axion-mcp，或自托管：Docker 运行（端口 3000，REQUIRE_AUTH 可选）后用 sse-bridge.mjs 连接 http://localhost:3000/sse。

claude_desktop_config.json

{"mcpServers":{"axion":{"command":"npx","args":["-y","axion-mcp","--api-key","YOUR_API_KEY"]}}}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "axion": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "axion-mcp",
        "--api-key",
        "YOUR_API_KEY"
      ]
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add axion -- npx -y axion-mcp --api-key YOUR_API_KEY

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在Claude Desktop的工具列表中确认出现axion_data、axion_map、axion_process、axion_classification、axion_export、axion_system等工具；也可让Claude查询NDVI植被图，如能返回结果则连接成功。

常见排障

npx 命令未找到：安装 Node.js 18+
提示 Unauthorized：核对 API 密钥无误、无多余空格，或改用环境变量 AXION_API_KEY
连接被拒绝：托管服务器可能休眠，等待 30 秒重试或自托管
Claude 不显示工具：完全退出并重启 Claude Desktop，检查配置 JSON 语法

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

显示爱荷华州农田的NDVI植被健康图
计算Lake Mead的水体指数
创建亚马逊地区的假彩色合成影像
对加州中央谷地进行土地覆盖分类

工具能力 6

axion_data 只读

搜索多集合卫星影像（Sentinel-2、Landsat 8/9、NAIP）。

axion_map 只读

创建交互式地图，支持 NDVI/EVI/SAVI、NDWI/MNDWI、NDBI 等指数与真/假彩色合成。

axion_process 只读

处理影像：无云合成、时间镶嵌、9 种以上光谱指数、波段运算。

axion_classification 只读

基于随机森林的机器学习土地覆盖分类，支持自定义训练点与精度指标。

axion_export 写入

导出 GeoTIFF、PNG 缩略图、XYZ 地图瓦片及 S3 云存储（S3 需 AWS 凭据）。

axion_system 只读

系统工具：健康检查、配置信息、可用集合列表。

使用场景

监测农田作物健康（NDVI 植被指数）

跟踪湖泊/水库水质与水位变化

城市扩张与城市热岛分析

森林健康与毁林实时监测

支持客户端

Claude Desktop

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

Axion Planetary MCP 是一个地理空间 AI 代理基础项目（MIT 许可），V2.0 已基于 AWS 重建。它通过 MCP 协议让用户用自然语言搜索和分析 Sentinel-2、Landsat、NAIP 等免费公开卫星数据，数据来自 AWS Earth Search STAC API（无需认证）。提供托管版（SSE 服务器，npx 桥接）与 Docker/源码自托管两种方式，自托管基础功能无需任何云凭据。