dsh-arcgis-pro-bridge
Enables DeepSeek Harness models to directly call local ArcGIS Pro via MCP tools for reading projects, layers, GDB structures, and executing Buffer/Clip/custom ArcPy operations locally.
README
dsh-arcgis-pro-bridge
让 DeepSeek Harness (DSH) 里的模型直接调用本机 ArcGIS Pro:读取工程、图层、GDB 结构,并执行 Buffer / Clip / 自定义 ArcPy。
本项目把 ArcGIS-Pro-Bridge-MCP-Server 的 Python MCP 服务内置进一个 DSH bundle 插件,并通过 DSH 自带的官方 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 以 stdio 方式拉起。模型看到的工具名形如:
mcp__arcgis__pingmcp__arcgis__health_checkmcp__arcgis__doctormcp__arcgis__detect_arcgis_environmentmcp__arcgis__debug_runtime_contextmcp__arcgis__list_gis_layersmcp__arcgis__inspect_project_contextmcp__arcgis__inspect_gdbmcp__arcgis__buffer_featuresmcp__arcgis__clip_featuresmcp__arcgis__execute_arcpy_codemcp__arcgis__build_gis_resource_urimcp__arcgis__generate_sync_plan
架构
DSH (Node.js)
└─ 本插件 bundle(cordis.patch.yml,插入两行)
├─ dsh-arcgis-pro-bridge:提供 arcgisProBridge 服务(启动配方)
└─ @deepseek-ai/dsh-mcp-client(DSH 官方内置桥接,注入该服务)
└─ stdio: uv run --project <包内 server/> arcgis_mcp_server.py
└─ ArcPy 逻辑通过 ArcGIS Pro 自带 Python 子进程执行
要点:
- 只在本机运行,不开放网络端口。
- ArcPy 永远在 ArcGIS Pro 自带 Python 里执行,不污染 DSH 的 Node 环境。
- DSH 官方 MCP 桥目前只桥接 Tools;上游的
arcgis://Resources 不会被注册,读取操作请用同名 Tool(如inspect_gdb)。 execute_arcpy_code等于在本机执行代码。请只在可信机器上启用,写操作前先备份数据。
环境要求
- Windows(ArcGIS Pro 只支持 Windows)
- ArcGIS Pro 已安装且可正常启动
- DeepSeek Harness(开发预览版,本插件按
0.1.0-rc.6验证;Node.js >= 22.19) - 推荐安装 uv;没有 uv 时可用已装
mcp包的 Python 3.11+
安装(推荐:GitHub 直接安装)
本项目是纯 ESM JavaScript + vendored Python,没有构建步骤,因此 GitHub 直装不需要 build 权限。建议固定到具体 commit:
dsh plugin --profile web add github:y0urday/dsh-arcgis-pro-bridge#<commit-sha>
验证 patch 已进入配置:
dsh --profile web --dump-config
输出中应能看到 arcgis-pro-bridge 这一行,name 解析为本包。然后完全重启 dsh web。
备选:发布到 npm 后安装
包内已带 files 白名单,可直接发布:
npm publish
dsh plugin --profile web add dsh-arcgis-pro-bridge@0.1.0
为什么建议 GitHub 直装 + 无构建脚本
DSH 插件有三种分发方式:本地目录、npm 包、github: 直装。若使用 TypeScript + prepare 构建,GitHub 直装会要求用户在自己的 profile 里配置 allowBuilds,等于允许安装期执行你的代码,门槛更高。本仓库刻意保持为纯 JavaScript,三种方式都能直接用,GitHub 直装体验最好;以后要上 npm 也无需改动结构。
发布到 GitHub
cd dsh-arcgis-pro-bridge
git remote add origin git@github.com:y0urday/dsh-arcgis-pro-bridge.git
git push -u origin main
建议给仓库加上 dsh-plugin topic,方便生态发现。发布后把上面的安装命令换成你自己的 owner 和 commit:
dsh plugin --profile web add github:y0urday/dsh-arcgis-pro-bridge#<commit-sha>
若要同时发布 npm,包内 files 白名单已就绪,npm publish 即可;npm 与 GitHub 两套安装方式可以并存。
配置
默认配置已写入 cordis.patch.yml,一般无需修改。所有字段都在 index.js 的 Config schema 中带默认值:
| 字段 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
serverName |
arcgis |
模型侧工具前缀 mcp__<serverName>__* |
launcher |
uv |
uv:用包内 pyproject + lock 启动;python:用 pythonExecutable 直接运行脚本(该解释器需已安装 mcp) |
pythonExecutable |
python |
仅 launcher: python 时使用;这是运行 MCP 服务的普通 Python,ArcPy 仍由服务自动发现 |
extraArgs |
[] |
追加给 Python 服务进程的参数 |
env |
{} |
额外环境变量,例如 ARCGIS_PRO_PYTHON / ARCGIS_PRO_INSTALL_DIR |
toolCallTimeoutMs |
300000 |
单次 ArcGIS 工具调用超时(毫秒) |
failOnStartupError |
false |
首次连接失败是否让插件激活失败 |
reconnect.* |
见下 | 子进程断开后的指数退避重连策略 |
reconnect 默认值:enabled: true、initialDelayMs: 500、maxDelayMs: 30000、maxAttempts: 10。
用户覆盖示例
在 $DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml(或启动时用 --patch)里按 id 覆盖整行配置:
- id: arcgis-pro-bridge
config:
serverName: arcgis
launcher: python
pythonExecutable: python
failOnStartupError: true
env:
ARCGIS_PRO_PYTHON: C:\Program Files\ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\arcgispro-py3\python.exe
注意:patch 覆盖是整段替换
config,不是深度合并;未写出的字段会回到 schema 默认值。
首次测试顺序
- 让模型调用
mcp__arcgis__ping,确认真正进入了工具链路。 - 调用
mcp__arcgis__health_check,再调mcp__arcgis__doctor,确认能发现 ArcGIS Pro Python、ArcPy 可导入。 - 读取当前工程:
mcp__arcgis__list_gis_layers(或传.aprx路径)。 - 读取 GDB:
mcp__arcgis__inspect_gdb。 - 最后才试
mcp__arcgis__buffer_features/clip_features/execute_arcpy_code,写操作前备份。
可以复制这段提示词给模型:
不要使用 shell,不要写测试脚本。直接调用可用的
mcp__arcgis__ping,再调用mcp__arcgis__health_check,把两次返回结果完整告诉我。
排查
- 工具没出现:先跑
dsh --profile web --dump-config,确认arcgis-pro-bridge行存在且没有加载错误;确认已重启dsh web。 uv找不到:where uv(CMD)/Get-Command uv(PowerShell)确认在 PATH;否则改用launcher: python并安装pip install "mcp[cli]>=1.9.4"。- 发现不了 ArcGIS Pro:调
detect_arcgis_environment;或通过env.ARCGIS_PRO_PYTHON/ARCGIS_PRO_INSTALL_DIR显式指定。 - 读不到当前工程:
ArcGISProject("CURRENT")依赖 ArcGIS Pro 运行上下文,失败时直接给工具传.aprx路径。 - ArcPy 锁错误:关闭正在编辑的图层/会话,或退出占用数据的外部程序后重试。
- 日志:
dsh会打印arcgis-pro-bridge与mcp-client(arcgis)的连接、重连日志;mcp-client在连接失败且failOnStartupError: false时会启动但暂不注册工具,并按reconnect策略重试。
本地校验
npm run check # node --check index.js
npm test # vendored 文件清单一致性测试
uv run --project server server/arcgis_mcp_server.py # 直接启动服务,应进入等待状态
同步上游
server/ 内为上游仓库 MIT 许可代码的 vendored 副本,来源与提交号记录在 NOTICE。更新时:
npm run sync-upstream
脚本会重新克隆上游最新代码、覆盖 server/*.py、pyproject.toml、uv.lock,并自动更新 NOTICE 里的 commit 号。同步后请先跑上面的校验,再在 Windows + ArcGIS Pro 上做一次 ping → health_check → doctor 冒烟。
许可
本仓库 MIT。vendored Python 服务代码来自 Sangwxx/ArcGIS-Pro-Bridge-MCP-Server(MIT),完整许可见 server/UPSTREAM_LICENSE,说明见 NOTICE。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。