> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/geopard-mcp-funktionen.md). # GeoPard MCP-Funktionen Vollständige Funktionsreferenz für GeoPard MCP: Was ein KI-Assistent in Ihrem GeoPard-Konto lesen, analysieren, erstellen und exportieren kann. ## GeoPard MCP-Funktionen GeoPard MCP gewährt kompatiblen KI-Assistenten berechtigten Zugriff auf Ihr GeoPard-Konto. Es arbeitet mit Ihren echten Betriebsdaten. Es kann die Feldvariabilität analysieren, operative Ausgaben erstellen und an Maschinen senden. Verwenden Sie es, um Zonenkarten, Applikationskarten, Beprobungspläne und maschinenlesbare Dateien zu erstellen. Das reduziert die manuelle Vorbereitungszeit, während Prüfung und Freigabe in Ihrer Hand bleiben. Zur Einrichtung siehe [GeoPard MCP verbinden](/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/geopard-mcp-verbinden.md) und [GeoPard MCP-Verbindung verifizieren](/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/geopard-mcp-verbindung-uberprufen.md). {% hint style="info" %} Jedes Datentool läuft innerhalb Ihrer OAuth-Sitzung. Der Assistent greift nur auf Betriebe, Felder und Datensätze zu, die für Ihren GeoPard-Benutzer verfügbar sind. {% endhint %} ### Fähigkeitsübersicht | Gruppe | Funktion | | ------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------- | | Entdeckung | Betriebe, Felder und Feld-Datenlayer einschließlich Topographie finden | | Analytik | Vegetationsstatistiken, Geländekontext und agronomische Gleichungen berechnen | | Zonen und VRA | Zonenkarten erstellen und Applikationsraten zuweisen | | Datenqualität der Ertragsdaten | Ertragsdatensätze bereinigen, kalibrieren und erzeugen | | Beprobung | Raster- und zonenbasierte Beprobungspläne mit Routing erstellen | | Export und Maschinen | Dateien exportieren, an John Deere senden und WorkPlans erstellen | | Navigation | Präzise GeoPard-Ansichten zur visuellen Prüfung öffnen | ### Entdeckung und Kontext Der Assistent löst zuerst Ihren Betriebs- und Feldkontext auf. So wird jede Antwort auf Ihre Daten gestützt. | Tool | Zweck | | -------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | | `searchFarms` | Betriebe auflisten und filtern | | `searchFields` | Felder nach Betrieb, Name oder Filtern finden | | `searchSatelliteImages` | Feldaufnahmen innerhalb eines Datumsbereichs finden | | `searchSoilDatasets` | Bodenlabor- und Sensordatensätze finden | | `searchTopographyDatasets` | Topographiekarten finden: DEM, Hangneigung, Exposition, Schummerung, TPI, TRI und Rauigkeit | | `searchYieldDatasets` | Erntedatensätze nach Feld und Saison finden | | `searchAsAppliedDatasets` | Maschinenanwendungsaufzeichnungen finden | | `searchZonesMaps` | Zonenkarten, Geometrien und zugewiesene Raten finden | | `searchEquationMaps` | Bereits erzeugte Gleichungskarten finden | | `searchSamplingPlans` | Pläne nach Feld, Typ, Status oder Zonenkarten finden | | `searchTrials` | Sorten- und Aufwandstoffversuche finden | | `searchProvider` | Organisationen, Betriebe, Felder und weitere Datenlayer in John Deere, CNH und AGCO suchen. | **Steuerung der Projektion.** Suchen unterstützen `IDs`, `Zusammenfassung`, `Statistiken`, und `vollständige` Projektionen. Verwenden Sie kompakte Ergebnisse für Listen. Fordern Sie vollständige Details nur an, wenn Geometrien oder Attributstatistiken benötigt werden. Das reduziert die Anzahl der Roundtrips bei großen Konten. ### Analytik #### Vegetationsindex-Statistiken für beliebige Geometrien `searchSatelliteImageryByGeometry` berechnet Indexstatistiken für einen Punkt, MultiPoint, Polygon oder MultiPolygon über einen Datumsbereich. Verwenden Sie dies, um eine verdächtige Fläche zu prüfen, Zonen zu vergleichen oder Versuchsstreifen zu bewerten. * **Anbieter:** Sentinel-2, Landsat 4, 5, 7, 8, 9 und Planet. * **Indizes:** NDVI, EVI, EVI2, RVI, LAI, OSAVI, SAVI, GNDVI, IPVI, GCI, WDRVI, RCI, SBI, GFPI, NDMI, MSI, CCCI, MCARI, TCARI, MCARI\_OSAVI, TCARI\_OSAVI, MCARI1, NDWI, NIR und NDYI. #### Topographie und Relief `searchTopographyDatasets` findet die für ein Feld verfügbaren Geländelayer. Verwenden Sie dies, um Wasserbewegung, Erosionsrisiko, Kaltstellen und Ertragsmuster zu erklären, die allein in Satellitenbildern nicht sichtbar sind. * **Layer:** DEM, Hangneigung, Exposition, Schummerung, kombinierte Schummerung, TPI, TRI und Rauigkeit. * **Filter:** Betrieb, Feld, spezifische UUIDs der Topographiekarte und Status `GESPEICHERT`, `AUSGEFÜHRT`, `FEHLER`, oder `LEER`. * **Projektionen:** `IDs`, `Zusammenfassung`, `Statistiken`, und `vollständige`, wie bei anderen Suchen. Ein Betrieb- oder Feldfilter ist erforderlich, da Topographiekarten zu Feldern gehören. Geländemerkmale fließen direkt in `generateEquationMap`ein. Kombinieren Sie Hangneigung mit Boden- und Bilddaten, um Kalkung und Entwässerungsarbeiten zu platzieren, die Aussaat auf erodierten Rücken zu reduzieren oder eine variable Bearbeitungstiefe festzulegen. Topographiekarten können außerdem als Maps Layers an John Deere übertragen werden, damit sie in der Kabine als Kontext dienen. #### Gleichungsbasierte Agronomie `generateEquationMap` führt transparente Formeln über mehrere Layer aus und speichert das Ergebnis als Karte. * **Eingangsvariablen** können Bildindexe, Bodenattribute, Ertragsdaten, As-applied-Daten, Topographie, Zonenkarten und Gleichungskarten nutzen. * **Trockendurchlauf** ist standardmäßig `true`. Es validiert die Syntax vor der Generierung mit Beispielwerten. * **NumPy-Unterstützung** ermöglicht bedingte Logik mit Funktionen wie `np.where` und `np.isnan`. Wählen Sie ein manuelles Raster oder ein AB-Linien-Raster. AB-Linien-Raster nutzen die Arbeitsbreite der Maschine, Vorgewende, Sektionen, Ausbringungslänge und Wenderadius. Das stimmt Applikationen mit den tatsächlichen Feldarbeiten ab. Unterstützte Zwecke sind `ALLGEMEIN`, `SAAT`, `DÜNGUNG`, `SPRITZEN`, und `BEWÄSSERUNG`. #### Geometrie- und Rasterzugriff | Tool | Zweck | | --------------- | ---------------------------------------------------------------- | | `fetchGeoJson` | Eine GeoJSON-FeatureCollection aus einer GeoPard-WFS-URL abrufen | | `getGeoMapUrls` | Gerenderte Karten-URLs zur visuellen Prüfung auflösen | ### Zonen und variable Ausbringung | Tool | Zweck | | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | `saveZonesMap` | Zonen aus Polygon- oder MultiPolygon-Geometrien erstellen, mit optionalen Raten und Farben | | `assignZonesMapRates` | Bis zu drei Produkt-Raten einer bestehenden Karte zuweisen | Jedes Produkt hat einen Namen, eine Rateneinheit und optional einen Preis pro Einheit. Eine Karte kann MAP-, Harnstoff- und Saatraten enthalten. Unterstützte Einheiten umfassen metrische und imperiale Masse, Volumen, Saatmengen, Währung pro Fläche und Bearbeitungstiefe. {% hint style="warning" %} `assignZonesMapRates` aktualisiert eine bestehende Karte. Der erste Aufruf liefert eine Vorschau zum Ratenvergleich. GeoPard schreibt Änderungen erst nach ausdrücklicher Bestätigung. {% endhint %} ### Datenqualität der Ertragsdaten | Tool | Zweck | | ------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | | `cleanCalibrateYieldDataset` | Einen Ertragsdatensatz bereinigen und kalibrieren | | `generateSyntheticYieldDataset` | Eine Ertragskarte erstellen, wenn gemessene Erntedaten nicht verfügbar sind | **Bereinigungsoptionen** umfassen automatische Bereinigung, Attribut-Min-/Max-Filter, Sigma-Filter und das USDA-Protokoll. Der USDA-Workflow unterstützt kulturspezifische Einstellungen für Ertrag, Feuchte, Geschwindigkeit, Zeit, Schneidwerksbreite und Überlappung. **Kalibrierungsoptionen** können auf einen Feldmittelwert oder eine Gesamtsumme zielen. Sie können Werte auf einen definierten Bereich begrenzen. Außerdem können sie entlang der Maschinenbahn mit einstellbarer Glättung kalibriert werden. Synthetischer Ertrag unterstützt Mais, Silomais, Sojabohnen, Weizen, Baumwolle, Reis, Gerste, Hafer, Sorghum, Raps, Sonnenblume, Rapssaat und Roggen. Legen Sie einen Ziel-Mittelwert oder eine Gesamtsumme, das Erntejahr und das Datum fest. {% hint style="info" %} Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten erfordern eine Vorabprüfung. Prüfen Sie die Datensatzstatistiken und bestätigen Sie unklare Zielattribute, bevor Korrekturen ausgeführt werden. {% endhint %} ### Bodenbeprobungspläne `generateSamplingPlan` erstellt oder aktualisiert `GRID` und `ZONE` Pläne für ein Feld. * **Platzierung:** GeoPard Core Line, optimierte Abdeckung, NZ- oder W-Muster. * **Routing:** Zonenweise Routenführung oder intelligente Reihenfolge über Zonen hinweg. * **Beprobung:** Punkte pro Zone, Tiefe und Core- oder Composite-Techniken festlegen. Analysenmethodeln einschließlich Olsen, Bray, Mehlich, DTPA, Boden-Kohlenstoff, Nitrat im Bodenprofil, Feuchte, Textur, Pflanzengewebe, Kornproben, Scouting, Bewässerungswasser und Gülle auswählen. Vorlagen für Etiketten halten Pläne und Laboreinreichungen konsistent. Pläne werden per Upsert gespeichert. Der Assistent kann bestehende Marker oder Routen anpassen, ohne Duplikate zu erstellen. ### Export und Maschinen | Tool | Zweck | | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------- | | `exportData` | Zonen- und Gleichungskarten als herunterladbares Archiv exportieren | | `exportToJohnDeereAsFiles` | Ein exportiertes Archiv an John Deere Operations Center senden | | `exportToJohnDeereAsMapsLayers` | Eine GeoPard-Entität als Maps Layer senden | | `createJohnDeereWorkPlan` | Einen Aussaat- oder Applikations-WorkPlan aus einer Applikationskarte erstellen | | `importJohnDeereData` | Einen asynchronen John-Deere-Import in GeoPard starten | Exportieren als `SHAPEFILE_MULTIPOLYGON`, `SHAPEFILE_POLYGON`, oder `ISOXML`. Geometrien von Versuchsparzellen können ohne Überschneidung mit den Raten der übergeordneten Zone eingeschlossen werden. Maps Layers unterstützen Zonen, Gleichungen, Bilddaten, Boden, Ertrag und Topographie. Das gibt Bedienern neben den Applikationen nützlichen visuellen Kontext. ### Navigation und Sitzung | Tool | Zweck | | -------------- | ----------------------------------------------------------------------------- | | `buildAppUrl` | Einen Deep-Link zu einem Betrieb, Feld, Asset-Gruppe oder Datensatz erstellen | | `parseAppUrl` | Kontext aus einer GeoPard-App-URL extrahieren | | `clearSession` | Sitzungsdaten löschen | Deep-Links unterstützen die abschließende Prüfung. Öffnen Sie vor einer Feldmaßnahme die exakte Karte in GeoPard. ### Typischer Workflow 1. **Kontext auflösen.** Den Betrieb und das Feld finden. Verfügbare Layer auflisten. 2. **Variabilität bewerten.** Indexstatistiken berechnen. Boden-, Topographie- und Ertragsstatistiken prüfen. 3. **Die Applikationskarte erstellen.** Eine Gleichung validieren. Eine Gleichungskarte oder Zonen mit Raten erzeugen. 4. **Prüfen und exportieren.** Die Applikationskarte prüfen und dann exportieren oder an John Deere senden. 5. **Nach der Ernte lernen.** Ertragsdaten bereinigen. Mit As-applied-Daten vergleichen. Die Logik für die nächste Saison verfeinern. Dieser Workflow hilft, Betriebsmittel dort einzusetzen, wo sie den besten Ertrag bringen. Er verkürzt außerdem die Zeit zwischen Analyse und Feldausführung. ### Beispiel-Prompts * *Gib mir für Feld X Sentinel-2-NDVI-Statistiken der letzten 60 Tage. Zeige, wo die Variabilität am höchsten ist.* * *Liste die Topographiekarten für Feld X auf. Verwende Hangneigung und TPI, um die Minderertragsstreifen in der Ernte 2025 zu erklären.* * *Erstelle eine Stickstoff-Gleichung mit NDVI und organischer Bodensubstanz. Validieren Sie sie und erzeugen Sie dann ein Raster mit 20 m.* * *Erstelle eine vierzonige Düngungskarte für Feld X. Verwende MAP-Raten von 120, 100, 85 und 70 kg/ha. Zeige die Vorschau vor dem Speichern.* * *Bereinige den Mais-Ertragsdatensatz 2025 mit dem USDA-Protokoll. Kalibriere die Gesamtsumme auf 1.240 Tonnen.* * *Erstelle einen zonenbasierten Beprobungsplan mit drei Kernen pro Zone, 20 cm Tiefe, Mehlich3 und intelligenter Routenführung.* * *Sende die Applikationskarte als WorkPlan an meine John-Deere-Organisation.* ### Schutzmechanismen * **Zugriff mit Scope.** OAuth-gestützter Zugriff berücksichtigt die Berechtigungen jedes Benutzers. * **Bestätigungsstufen.** Destruktive Schreibvorgänge erfordern eine Vorschau und ausdrückliche Freigabe. * **Trockendurchläufe.** Gleichungen werden vor der Kartenerstellung validiert. * **Vorabprüfungen.** Korrekturen von Ertragsdaten erfordern geprüfte Statistiken und bestätigte Attribute. * **Ihre Daten bleiben Ihre Daten.** GeoPard bereitet Ihre Daten für die Analyse auf. Sie behalten Eigentum und Kontrolle. {% hint style="warning" %} GeoPard MCP unterstützt Entscheidungen. Es ersetzt nicht die lokale agronomische Beurteilung. Validieren Sie Raten, Gleichungen und Einheiten vor der Anwendung anhand von Anbauplänen, Bodenuntersuchungen, Etiketten und lokalen Vorschriften. {% endhint %} ### Verwandte Seiten * [GeoPard MCP verbinden](/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/geopard-mcp-verbinden.md) * [GeoPard MCP-Verbindung verifizieren](/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/geopard-mcp-verbindung-uberprufen.md) * [Optimale Bearbeitungstiefe](/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/optimale-bodenbearbeitungstiefe.md) * [Vegetationsmuster erklären](/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/vegetationsmuster-erklaren.md) * [Ertragsdaten bereinigen und kalibrieren](/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/ertragsdaten-bereinigen-und-kalibrieren.md) --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/de/produktfuhrung-web-app/geopard-mcp/geopard-mcp-funktionen.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.