> 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/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/funzionalita-mcp-di-geopard.md). # Funzionalità MCP di GeoPard Riferimento completo alle funzionalità di GeoPard MCP: cosa un assistente IA può leggere, analizzare, creare ed esportare nel tuo account GeoPard. ## Funzionalità di GeoPard MCP GeoPard MCP fornisce agli assistenti AI compatibili accesso autorizzato al tuo account GeoPard. Funziona con i tuoi dati reali aziendali. Può analizzare la variabilità dei campi, creare output operativi e inviarli alle macchine. Usalo per creare mappe di zone, mappe prescrittive, piani di campionamento e file pronti per le macchine. Questo riduce il tempo di preparazione manuale mantenendo nelle tue mani revisione e approvazione. Per la configurazione, consulta [Connetti GeoPard MCP](/geopard-tutorials/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/connetti-geopard-mcp.md) e [Verifica la connessione a GeoPard MCP](/geopard-tutorials/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/verifica-la-connessione-a-geopard-mcp.md). {% hint style="info" %} Ogni strumento dati funziona sotto la tua sessione OAuth. L'assistente accede solo ad aziende, campi e dataset disponibili per il tuo utente GeoPard. {% endhint %} ### Mappa delle funzionalità | Gruppo | Cosa fa | | ------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------ | | Rilevamento | Trova aziende, campi e layer dati del campo, inclusa la topografia | | Analisi | Calcola statistiche della vegetazione, contesto del terreno ed equazioni agronomiche | | Zone e VRA | Crea mappe di zone e assegna dosi di prodotto | | Qualità dei dati di resa | Pulisci, calibra e genera dataset di resa | | Campionamento | Crea piani di campionamento a griglia e basati su zone con routing | | Esportazione e macchine | Esporta file, inviali a John Deere e crea WorkPlan | | Navigazione | Apri viste GeoPard precise per la revisione visiva | ### Rilevamento e contesto L'assistente risolve prima il contesto di azienda e campo. Questo fonda ogni risposta sui tuoi dati. | Strumento | Scopo | | -------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | | `searchFarms` | Elenca e filtra le aziende | | `searchFields` | Trova i campi per azienda, nome o filtri | | `searchSatelliteImages` | Trova immagini del campo in un intervallo di date | | `searchSoilDatasets` | Trova dataset di laboratorio e di sensori del suolo | | `searchTopographyDatasets` | Trova mappe topografiche: DEM, pendenza, esposizione, hillshade, TPI, TRI e rugosità | | `searchYieldDatasets` | Trova dataset di raccolta per campo e stagione | | `searchAsAppliedDatasets` | Trova registri di applicazione delle macchine | | `searchZonesMaps` | Trova mappe di zone, geometrie e dosi assegnate | | `searchEquationMaps` | Trova mappe di equazioni generate in precedenza | | `searchSamplingPlans` | Trova piani per campo, tipo, stato o mappa di zone | | `searchTrials` | Trova prove di dose e varietà | | `searchProvider` | Cerca organizzazioni, aziende, campi e altri layer dati in John Deere, CNH e AGCO. | **Controllo della proiezione.** Le ricerche supportano `ids`, `riassunto`, `statistiche`, e `completamente` le proiezioni. Usa risultati compatti per gli elenchi. Richiedi i dettagli completi solo quando servono geometrie o statistiche degli attributi. Questo riduce i round trip su account di grandi dimensioni. ### Analisi #### Statistiche degli indici di vegetazione su qualsiasi geometria `searchSatelliteImageryByGeometry` calcola statistiche degli indici per un Point, MultiPoint, Polygon o MultiPolygon in un intervallo di date. Usalo per ispezionare un'area sospetta, confrontare zone o valutare strisce di prova. * **Provider:** Sentinel-2, Landsat 4, 5, 7, 8, 9 e Planet. * **Indici:** 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 e NDYI. #### Topografia e terreno `searchTopographyDatasets` trova i layer del terreno disponibili per un campo. Usalo per spiegare il movimento dell'acqua, il rischio di erosione, le zone fredde e i pattern di resa che le sole immagini non mostrano. * **Layer:** DEM, pendenza, esposizione, hillshade, hillshade combinato, TPI, TRI e rugosità. * **Filtri:** azienda, campo, UUID specifici delle mappe topografiche e stato `SALVATO`, `ESEGUITO`, `ERRORE`, o `VUOTO`. * **Proiezioni:** `ids`, `riassunto`, `statistiche`, e `completamente`, come per le altre ricerche. È richiesto un filtro per azienda o campo, perché le mappe topografiche appartengono ai campi. Gli attributi del terreno confluiscono direttamente in `generateEquationMap`. Combina la pendenza con suolo e immagini per posizionare interventi di calce e drenaggio, ridurre la semina sulle creste erose o impostare una profondità di lavorazione variabile. Le mappe topografiche possono anche essere inviate a John Deere come Maps Layers per un contesto in cabina. #### Agronomia basata su equazioni `generateEquationMap` esegue formule trasparenti su più layer e salva il risultato come mappa. * **Variabili di input** possono usare indici delle immagini, attributi del suolo, dati di resa, dati applicati, topografia, mappe di zone e mappe di equazioni. * **Esecuzione di prova** per impostazione predefinita `true`. Convalida la sintassi con valori di esempio prima della generazione. * **Supporto NumPy** abilita la logica condizionale con funzioni come `np.where` e `np.isnan`. Scegli una griglia manuale o una griglia AB-line. Le griglie AB-line usano la larghezza di lavoro della macchina, le capezzagne, le sezioni, la lunghezza di applicazione e il raggio di svolta. Questo allinea le prescrizioni alle operazioni reali in campo. Gli scopi supportati sono `GENERALE`, `SEMINA`, `FERTILIZZAZIONE`, `IRRORAZIONE`, e `IRRIGAZIONE`. #### Accesso a geometrie e raster | Strumento | Scopo | | --------------- | ---------------------------------------------------------------- | | `fetchGeoJson` | Recupera una FeatureCollection GeoJSON da un URL WFS di GeoPard | | `getGeoMapUrls` | Risolvi gli URL delle mappe renderizzate per la revisione visiva | ### Zone e dose variabile | Strumento | Scopo | | --------------------- | -------------------------------------------------------------------------- | | `saveZonesMap` | Crea zone da geometrie Polygon o MultiPolygon, con dosi e colori opzionali | | `assignZonesMapRates` | Assegna fino a tre dosi di prodotto a una mappa esistente | Ogni prodotto ha un nome, un'unità di dose e un prezzo opzionale per unità. Una mappa può includere dosi di MAP, urea e semente. Le unità supportate includono massa metrica e imperiale, volume, conteggi di seme, valuta per area e profondità di lavorazione. {% hint style="warning" %} `assignZonesMapRates` aggiorna una mappa esistente. La prima chiamata restituisce un'anteprima di confronto delle dosi. GeoPard scrive le modifiche solo dopo conferma esplicita. {% endhint %} ### Qualità dei dati di resa | Strumento | Scopo | | ------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------- | | `cleanCalibrateYieldDataset` | Pulisci e calibra un dataset di resa | | `generateSyntheticYieldDataset` | Crea un layer di resa quando i dati di raccolta misurati non sono disponibili | **Opzioni di pulizia** includono auto-pulizia, filtri min/max degli attributi, filtri sigma e il protocollo USDA. Il flusso di lavoro USDA supporta impostazioni specifiche per coltura di resa, umidità, velocità, temporizzazione, barra di lavoro e sovrapposizione. **Opzioni di calibrazione** possono mirare a una media o a un totale di campo. Possono limitare i valori a un intervallo definito. Possono anche calibrare in base al percorso della macchina con smoothing regolabile. La resa sintetica supporta mais, insilato di mais, soia, grano, cotone, riso, orzo, avena, sorgo, colza, girasole, ravizzone e segale. Imposta una media o un totale obiettivo, l'anno di raccolta e la data. {% hint style="info" %} La pulizia e la calibrazione della resa richiedono un controllo pre-volo. Esamina le statistiche del dataset e conferma gli attributi obiettivo ambigui prima che vengano eseguite le correzioni. {% endhint %} ### Piani di campionamento del suolo `generateSamplingPlan` crea o aggiorna `GRID` e `ZONE` i piani per un campo. * **Posizionamento:** Linea Core GeoPard, Copertura Ottimizzata, NZ o schemi a W. * **Routing:** Routing zona per zona o ordinamento intelligente tra le zone. * **Campionamento:** Imposta punti per zona, profondità e tecniche Core o Composite. Seleziona metodi di analisi tra Olsen, Bray, Mehlich, DTPA, carbonio del suolo, nitrato del profilo del suolo, umidità, tessitura, tessuto vegetale, campionamento del grano, scouting, acqua di irrigazione e letame. I modelli di etichetta mantengono coerenti i piani e le consegne al laboratorio. I piani vengono inseriti o aggiornati. L'assistente può modificare pin o percorsi esistenti senza creare duplicati. ### Esportazione e macchine | Strumento | Scopo | | ------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | | `exportData` | Esporta zone e mappe di equazioni come archivio scaricabile | | `exportToJohnDeereAsFiles` | Invia un archivio esportato a John Deere Operations Center | | `exportToJohnDeereAsMapsLayers` | Invia un'entità GeoPard come Maps Layer | | `createJohnDeereWorkPlan` | Crea un WorkPlan di semina o di applicazione da una prescrizione | | `importJohnDeereData` | Avvia un'importazione asincrona da John Deere in GeoPard | Esporta come `SHAPEFILE_MULTIPOLYGON`, `SHAPEFILE_POLYGON`, o `ISOXML`. Le geometrie delle parcelle di prova possono essere incluse senza sovrapporsi alle dosi della zona madre. I Maps Layer supportano zone, equazioni, immagini, suolo, resa e topografia. Questo offre agli operatori un contesto visivo utile insieme alle prescrizioni. ### Navigazione e sessione | Strumento | Scopo | | -------------- | ------------------------------------------------------------------------- | | `buildAppUrl` | Crea un deep link a un'azienda, un campo, un gruppo di asset o un dataset | | `parseAppUrl` | Estrai il contesto da un URL dell'app GeoPard | | `clearSession` | Cancella i dati della sessione | I deep link supportano la revisione finale. Apri la mappa esatta in GeoPard prima di un'operazione in campo. ### Flusso di lavoro tipico 1. **Risolvi il contesto.** Trova l'azienda e il campo. Elenca i layer disponibili. 2. **Valuta la variabilità.** Calcola le statistiche degli indici. Rivedi le statistiche di suolo, topografia e resa. 3. **Costruisci la prescrizione.** Convalida un'equazione. Genera una mappa di equazione o zone con le dosi. 4. **Revisione ed esportazione.** Esamina la mappa prescrittiva, poi esportala o inviala a John Deere. 5. **Impara dopo il raccolto.** Pulisci i dati di resa. Confrontali con i dati applicati. Raffina la logica per la prossima stagione. Questo flusso di lavoro aiuta a concentrare gli input dove rendono di più. Riduce anche il tempo tra analisi ed esecuzione in campo. ### Prompt di esempio * *Per il campo X, dammi le statistiche NDVI Sentinel-2 degli ultimi 60 giorni. Mostra dove la variabilità è più alta.* * *Elenca le mappe topografiche per il campo X. Usa pendenza e TPI per spiegare le strisce a bassa resa nel raccolto 2025.* * *Costruisci un'equazione per l'azoto usando NDVI e sostanza organica del suolo. Convalidala, poi genera una griglia da 20 m.* * *Crea una mappa di fertilizzazione a quattro zone per il campo X. Usa dosi MAP di 120, 100, 85 e 70 kg/ha. Mostra l'anteprima prima di salvare.* * *Pulisci il dataset di resa del mais 2025 usando il protocollo USDA. Calibra il totale a 1.240 tonnellate.* * *Crea un piano di campionamento basato sulle zone con tre carote per zona, profondità di 20 cm, Mehlich3 e routing intelligente.* * *Invia la mappa prescrittiva alla mia organizzazione John Deere come WorkPlan.* ### Misure di sicurezza * **Accesso limitato.** L'accesso basato su OAuth rispetta i diritti di ogni utente. * **Gate di conferma.** Le scritture distruttive richiedono un'anteprima e un'approvazione esplicita. * **Esecuzioni di prova.** Le equazioni vengono convalidate prima della generazione della mappa. * **Controlli pre-volo.** Le correzioni della resa richiedono statistiche revisionate e attributi confermati. * **I tuoi dati restano tuoi.** GeoPard formatta i tuoi dati per il ragionamento. Ne mantieni proprietà e controllo. {% hint style="warning" %} GeoPard MCP supporta le decisioni. Non sostituisce il giudizio agronomico locale. Convalida dosi, equazioni e unità rispetto ai piani colturali, alle analisi del suolo, alle etichette e alle normative locali prima dell'applicazione. {% endhint %} ### Pagine correlate * [Connetti GeoPard MCP](/geopard-tutorials/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/connetti-geopard-mcp.md) * [Verifica la connessione a GeoPard MCP](/geopard-tutorials/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/verifica-la-connessione-a-geopard-mcp.md) * [Profondità ottimale di lavorazione](/geopard-tutorials/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/profondita-ottimale-di-lavorazione-del-terreno.md) * [Spiega i pattern di vegetazione](/geopard-tutorials/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/spiega-i-pattern-della-vegetazione.md) * [Pulisci e calibra i dati di resa](/geopard-tutorials/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/pulisci-e-calibra-i-dati-di-resa.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/it/tour-del-prodotto-web-app/geopard-mcp/funzionalita-mcp-di-geopard.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.