> 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/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/vozmozhnosti-geopard-mcp.md). # Возможности GeoPard MCP ## Возможности GeoPard MCP GeoPard MCP предоставляет совместимым ИИ-ассистентам доступ к вашему аккаунту GeoPard с разграничением прав. Он работает с вашими реальными данными хозяйства. Он может анализировать неоднородность полей, создавать операционные выходные материалы и отправлять их на технику. Используйте его для создания карт зон, карт заданий, планов отбора проб и файлов, готовых для техники. Это сокращает время ручной подготовки, при этом контроль проверки и утверждения остаётся за вами. Для настройки см. [Подключить GeoPard MCP](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/podklyuchit-geopard-mcp.md) и [Проверить подключение GeoPard MCP](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/proverit-podklyuchenie-geopard-mcp.md). {% hint style="info" %} Каждый инструмент данных работает в рамках вашей OAuth-сессии. Ассистент получает доступ только к тем хозяйствам, полям и наборам данных, которые доступны вашему пользователю GeoPard. {% endhint %} ### Карта возможностей | Группа | Что делает | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | | Поиск | Находит хозяйства, поля и слои данных полей, включая топографию | | Аналитика | Вычисляет статистику по вегетации, контекст рельефа и агрономические уравнения | | Зоны и дифференцированное внесение | Создаёт карты зон и назначает нормы внесения продукта | | Качество данных урожайности | Очищает, калибрует и формирует наборы данных урожайности | | Отбор проб | Создаёт планы отбора проб по сетке и по зонам с маршрутизацией | | Экспорт и техника | Экспортирует файлы, отправляет в John Deere и создаёт WorkPlan | | Навигация | Открывает точные представления GeoPard для визуальной проверки | ### Поиск и контекст Сначала ассистент определяет контекст вашего хозяйства и поля. Это позволяет опираться в каждом ответе на ваши данные. | Инструмент | Назначение | | -------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | | `searchFarms` | Список и фильтрация хозяйств | | `searchFields` | Поиск полей по хозяйству, названию или фильтрам | | `searchSatelliteImages` | Поиск снимков поля в заданном диапазоне дат | | `searchSoilDatasets` | Поиск наборов данных лабораторных и сенсорных данных почвы | | `searchTopographyDatasets` | Поиск топографических карт: DEM, уклон, экспозиция, отмывка рельефа, TPI, TRI и шероховатость | | `searchYieldDatasets` | Поиск наборов данных об уборке по полю и сезону | | `searchAsAppliedDatasets` | Поиск записей о внесении по технике | | `searchZonesMaps` | Поиск карт зон, геометрий и назначенных норм | | `searchEquationMaps` | Поиск ранее созданных карт по уравнениям | | `searchSamplingPlans` | Поиск планов по полю, типу, статусу или карте зон | | `searchTrials` | Поиск испытаний норм и сортов | | `searchProvider` | Поиск организаций, хозяйств, полей и других слоёв данных в John Deere, CNH и AGCO. | **Управление проекцией.** Поиски поддерживают `идентификаторы`, `сводку`, `статистику`, и `полную` проекцию. Используйте компактные результаты для списков. Запрашивайте полные сведения только когда нужны геометрии или статистика атрибутов. Это сокращает число запросов в больших аккаунтах. ### Аналитика #### Статистика по индексам вегетации для любой геометрии `searchSatelliteImageryByGeometry` вычисляет статистику индексов для Point, MultiPoint, Polygon или MultiPolygon за период дат. Используйте это, чтобы проверить подозрительный участок, сравнить зоны или оценить полосы испытаний. * **Поставщики:** Sentinel-2, Landsat 4, 5, 7, 8, 9 и Planet. * **Индексы:** 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 и NDYI. #### Топография и рельеф `searchTopographyDatasets` находит слои рельефа, доступные для поля. Используйте это, чтобы объяснить движение воды, риск эрозии, холодные участки и закономерности урожайности, которые не показывает одна только съёмка. * **Слои:** DEM, уклон, экспозиция, отмывка рельефа, комбинированная отмывка рельефа, TPI, TRI и шероховатость. * **Фильтры:** хозяйство, поле, UUID конкретных топографических карт и статус `СОХРАНЕНО`, `ВЫПОЛНЕНО`, `ОШИБКА`, или `ПУСТО`. * **Проекции:** `идентификаторы`, `сводку`, `статистику`, и `полную`, как и в других поисках. Требуется фильтр по хозяйству или полю, поскольку топографические карты принадлежат полям. Показатели рельефа напрямую поступают в `generateEquationMap`. Сочетайте уклон с почвой и снимками, чтобы размещать известкование и дренажные работы, сокращать норму высева на эродированных гребнях или задавать переменную глубину обработки почвы. Топографические карты также можно отправлять в John Deere как Maps Layers для контекста в кабине. #### Агрономия на основе уравнений `generateEquationMap` применяет прозрачные формулы к нескольким слоям и сохраняет результат как карту. * **Входные переменные** могут использовать индексы съёмки, атрибуты почвы, данные урожайности, данные по внесению, топографию, карты зон и карты по уравнениям. * **Пробный прогон** по умолчанию `true`. Он проверяет синтаксис на тестовых значениях перед генерацией. * **Поддержка NumPy** позволяет использовать условную логику с такими функциями, как `np.where` и `np.isnan`. Выберите ручную сетку или сетку AB-линии. Сетки AB-линии используют рабочую ширину машины, поворотные полосы, секции, длину внесения и радиус разворота. Это согласует карты-задания с фактическими полевыми работами. Поддерживаются следующие назначения `ОБЩЕЕ`, `ПОСЕВ`, `УДОБРЕНИЕ`, `ОПРЫСКИВАНИЕ`, и `ОРОШЕНИЕ`. #### Геометрия и доступ к растровым данным | Инструмент | Назначение | | --------------- | ------------------------------------------------------ | | `fetchGeoJson` | Получить FeatureCollection GeoJSON по URL GeoPard WFS | | `getGeoMapUrls` | Получить URL отрисованных карт для визуальной проверки | ### Зоны и дифференцированное внесение | Инструмент | Назначение | | --------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------- | | `saveZonesMap` | Создаёт зоны из геометрий Polygon или MultiPolygon с необязательными нормами и цветами | | `assignZonesMapRates` | Назначает нормы до трёх продуктов для существующей карты | У каждого продукта есть название, единица нормы и необязательная цена за единицу. Одна карта может включать нормы MAP, карбамида и семян. Поддерживаются метрические и имперские единицы массы, объёма, количества семян, валюты на площадь и глубины обработки почвы. {% hint style="warning" %} `assignZonesMapRates` обновляет существующую карту. Первый вызов возвращает предварительный просмотр сравнения норм. GeoPard вносит изменения только после явного подтверждения. {% endhint %} ### Качество данных урожайности | Инструмент | Назначение | | ------------------------------- | -------------------------------------------------------------------- | | `cleanCalibrateYieldDataset` | Очистить и откалибровать набор данных урожайности | | `generateSyntheticYieldDataset` | Создать слой урожайности, когда данные фактической уборки недоступны | **Параметры очистки** включают автоочистку, фильтры по минимуму/максимуму атрибутов, сигма-фильтры и протокол USDA. Рабочий процесс USDA поддерживает настройки урожайности, влажности, скорости, времени, ширины прохода и перекрытия, специфичные для культуры. **Параметры калибровки** могут быть нацелены на среднее значение по полю или на общий итог. Они могут ограничивать значения заданным диапазоном. Их также можно калибровать по траектории машины с настраиваемым сглаживанием. Синтетическая урожайность поддерживает кукурузу, силосную кукурузу, сою, пшеницу, хлопок, рис, ячмень, овёс, сорго, канолу, подсолнечник, рапс и рожь. Задайте целевое среднее значение или итог, год уборки и дату. {% hint style="info" %} Очистка и калибровка урожайности требуют предполётной проверки. Проверьте статистику набора данных и подтвердите неоднозначные целевые атрибуты до запуска корректировок. {% endhint %} ### Планы отбора почвенных проб `generateSamplingPlan` создаёт или обновляет `СЕТКА` и `ЗОНА` планы для поля. * **Размещение:** GeoPard Core Line, Optimized Coverage, NZ или W-образные схемы. * **Маршрутизация:** Маршрутизация по зонам или умное упорядочивание по зонам. * **Отбор проб:** Задайте количество точек на зону, глубину и технику Core или Composite. Выберите методы анализа, включая Olsen, Bray, Mehlich, DTPA, почвенный углерод, нитрат по профилю почвы, влажность, гранулометрию, растительную ткань, отбор проб зерна, обследование посевов, оросительную воду и навоз. Шаблоны этикеток обеспечивают единообразие планов и отправок в лабораторию. Планы обновляются или создаются. Ассистент может корректировать существующие точки или маршруты без создания дубликатов. ### Экспорт и техника | Инструмент | Назначение | | ------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- | | `Экспорт данных` | Экспортирует карты зон и карты по уравнениям в виде загружаемого архива | | `exportToJohnDeereAsFiles` | Отправить экспортированный архив в John Deere Operations Center | | `exportToJohnDeereAsMapsLayers` | Отправить сущность GeoPard как Maps Layer | | `createJohnDeereWorkPlan` | Создать WorkPlan для посева или внесения по карте-заданию | | `importJohnDeereData` | Запустить асинхронный импорт из John Deere в GeoPard | Экспортировать как `SHAPEFILE_MULTIPOLYGON`, `SHAPEFILE_POLYGON`, или `ISOXML`. Геометрии опытных делянок можно включать без перекрытия норм родительской зоны. Maps Layers поддерживают зоны, уравнения, снимки, почву, урожайность и топографию. Это даёт операторам полезный визуальный контекст вместе с картами-заданиями. ### Навигация и сеанс | Инструмент | Назначение | | -------------- | --------------------------------------------------------------------------- | | `buildAppUrl` | Создать глубокую ссылку на хозяйство, поле, группу активов или набор данных | | `parseAppUrl` | Извлечь контекст из URL приложения GeoPard | | `clearSession` | Очистить данные сеанса | Глубокие ссылки поддерживают итоговую проверку. Откройте точную карту в GeoPard перед полевой операцией. ### Типичный рабочий процесс 1. **Определите контекст.** Найдите хозяйство и поле. Перечислите доступные слои. 2. **Оцените неоднородность.** Вычислите статистику индексов. Просмотрите статистику почвы, рельефа и урожайности. 3. **Сформируйте карту-задание.** Проверьте уравнение. Сгенерируйте карту по уравнению или зоны с нормами. 4. **Проверьте и экспортируйте.** Проверьте карту-задание, затем экспортируйте её или отправьте в John Deere. 5. **Учитесь после уборки.** Очистите данные урожайности. Сравните их с данными по внесению. Уточните логику на следующий сезон. Этот рабочий процесс помогает направлять ресурсы туда, где они дают наилучшую отдачу. Он также сокращает время между анализом и выполнением работ в поле. ### Примеры запросов * *Для поля X покажите статистику NDVI Sentinel-2 за последние 60 дней. Покажите, где неоднородность максимальна.* * *Перечислите топографические карты для поля X. Используйте уклон и TPI, чтобы объяснить полосы низкой урожайности в уборке 2025 года.* * *Постройте азотное уравнение на основе NDVI и органического вещества почвы. Проверьте его, затем создайте сетку 20 м.* * *Создайте карту внесения удобрений по четырём зонам для поля X. Используйте нормы MAP 120, 100, 85 и 70 кг/га. Покажите предварительный просмотр перед сохранением.* * *Очистите набор данных урожайности кукурузы за 2025 год с использованием протокола USDA. Откалибруйте общий итог до 1 240 тонн.* * *Создайте план отбора проб по зонам с тремя кернами на зону, глубиной 20 см, Mehlich3 и умной маршрутизацией.* * *Отправьте карту-задание в мою организацию John Deere как WorkPlan.* ### Предохранительные меры * **Доступ в рамках области.** Доступ на основе OAuth учитывает права каждого пользователя. * **Подтверждение.** Деструктивные записи требуют предварительного просмотра и явного одобрения. * **Пробные прогоны.** Уравнения проверяются перед генерацией карты. * **Предполетные проверки.** Исправления урожайности требуют просмотренной статистики и подтверждённых атрибутов. * **Ваши данные остаются вашими.** GeoPard форматирует ваши данные для рассуждений. Вы сохраняете право собственности и контроль. {% hint style="warning" %} GeoPard MCP поддерживает принятие решений. Он не заменяет локальную агрономическую экспертизу. Перед внесением проверьте нормы, уравнения и единицы измерения по планам культур, анализам почвы, этикеткам и местным требованиям. {% endhint %} ### Связанные страницы * [Подключить GeoPard MCP](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/podklyuchit-geopard-mcp.md) * [Проверить подключение GeoPard MCP](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/proverit-podklyuchenie-geopard-mcp.md) * [Оптимальная глубина обработки почвы](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/optimalnaya-glubina-obrabotki-pochvy.md) * [Объяснить закономерности вегетации](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/obyasnit-risunok-vegetacii.md) * [Очистить и откалибровать данные урожайности](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/ochistka-i-kalibrovka-dannykh-urozhainosti.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/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/vozmozhnosti-geopard-mcp.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.