Emap Labs MCP Server

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INFRAESTRUCTURA DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA · EUSKADI → EUROPA

Laboratorio de datos e IA detrás de emap: datasets urbanos versionados, búsqueda semántica, RAG geoespacial y benchmarks de retrieval en español y euskera. emap es el producto y el primer consumidor de todo lo que sale de aquí.

EN: Open geographic-retrieval benchmark (Spanish/Basque) and versioned urban mobility datasets for the Basque Country. Reproducible in three commands.

Benchmark · MCP · Reproducir · Datasets · Ética · Citar

Benchmark de retrieval ES/EU

Corpus dorado de 139 casos de búsqueda geográfica hiperlocal sobre 22 capas (fuentes, aseos, parking, transporte, DEA, farmacias, bibliotecas, cimas…) en español y euskera, con split held-out estricto (54 casos que jamás se usan para calibrar) y casos de abstención (answerable: false — el retriever que inventa, falla). El euskera se coteja con Itzuli, el traductor neuronal del Gobierno Vasco — no es euskera artificial de traducción automática sin revisar.

Resultados en producción (k=5, 2026-08-05):

e5-large es el modelo desplegado en producción. La calibración es τ=0.80/tie=0.01 (propiedad del par modelo+corpus, no heredable).

Hallazgo central: la brecha del euskera no era del idioma, era del modelo. Con MiniLM la etapa semántica apenas aportaba en EU; con e5-large el held-out ES sube de 58% a 73% (+15) y el EU de 63% a 71% (+8).

Suite extendida post-v0.2.0: 76 heldout con nuevas capas y edge cases, 64% global. Informe completo —metodología, coste/latencia, limitaciones—: BENCHMARK.md; lecciones del harness: evals/README.md.

emap desde tu agente (MCP)

El primer servidor MCP de movilidad hiperlocal: existen MCPs genéricos de GTFS y de OSM, pero ninguno expone inteligencia de movilidad local a agentes — búsqueda semántica bilingüe ES/EU, contexto de lugar, rutas multimodales con infraestructura propia y el monte en transporte público. Cinco herramientas (mcp/):

{ "mcpServers": { "emap": {
    "command": "/ruta/a/emap-labs/.venv/bin/python",
    "args": ["/ruta/a/emap-labs/mcp/server.py"] } } }

Toda respuesta lleva attribution (ODbL + GTFS + CC-BY-4.0). Criterio de aceptación cumplido y verificado por protocolo: "¿dónde dejo la bici cerca de San Mamés?" → aparcabicis a 47 m, con atribución.

Reproducir en tres comandos

git clone https://github.com/r3tr0eth/emap-labs && cd emap-labs
pip install -r evals/requirements.txt
python evals/run.py --retriever hybrid --lang eu --split heldout

Autocontenido: el snapshot de datos vive en evals/data/ (el mismo que usa el CI, con gates de regresión en cada push). Cada JSON de evals/results/ versiona la configuración exacta (modelo, τ, tie-window) con la que se obtuvo.

Datasets

Release v0.2 (2026-08-05): 22 capas / 27.515 POIs de movilidad e infraestructura urbana de Euskadi — fuentes, aseos, parking, aparcabicis, carga eléctrica, desfibriladores, playas, farmacias, bibliotecas, deporte, restaurantes, alojamiento, camping, espacios naturales, cimas, bancos, papeleras, reciclaje, refugios, buzones, teléfonos y paradas multi-red (metro, Euskotren, Cercanías, Bilbobus, Bizkaibus). Cobertura expandida a toda Bizkaia. Detalle y metadatos: releases/RELEASE-NOTES.md. Cada dataset declara fuente, licencia, fecha y cobertura estimada solo cuando es honestamente estimable. Pipelines reproducibles en datasets/.

Estructura

evals/      corpus dorado ES/EU, harness, resultados versionados
datasets/   pipelines de datasets propios (places, barrios, scores)
service/    servicio semántico (FastAPI + fastembed, corre en VPS propio)
releases/   releases versionadas de datasets
docs/       roadmap, ética de datos, informes de cobertura

Principios

• DATOS ANTES QUE MODELOS — no se entrena ni fine-tunea nada en este horizonte.
• NO SE FINGE — lo que no se puede medir se omite; los evals premian decir "no lo sé".
• DOGFOODING — nada cuenta como hecho hasta que emap lo usa en producción.
• ES/EU EN PARIDAD — el euskera se escribe, no se traduce.

Regla de decisión: cada desarrollo debe mejorar emap, ser reutilizable, publicable como open source o vendible. Si no cumple ninguna, no se hace.

Ética y limitaciones

docs/ETICA-DATOS.md es regla dura, no aspiración: se describe la infraestructura, jamás a las personas. Limitaciones declaradas: sesgo de mapeo OSM (Bilbao mejor cubierto que la periferia — se declara en coverage.notes de cada dataset), corpus sintético escrito por una persona (las consultas reales anonimizadas lo sustituirán), y umbrales calibrados solo sobre dev — por eso el held-out manda.

Cómo citar

Si usas el benchmark, el corpus o los datasets, cita el repositorio (GitHub: Cite this repository, desde CITATION.cff):

@software{emaplabs2026,
  author  = {Jiménez, Gaizka},
  title   = {EMAP Labs: geographic retrieval benchmark and mobility
             datasets for the Basque Country (Spanish/Basque)},
  year    = {2026},
  doi     = {10.5281/zenodo.21282784},
  url     = {https://github.com/r3tr0eth/emap-labs},
   version = {0.2.0}
}

Agradecimientos

Datos de OpenStreetMap y Open Data Euskadi. Euskera del corpus cotejado con Itzuli (Gobierno Vasco). Embeddings servidos con fastembed.

Licencias

• Código: Apache-2.0.
• Corpus de evaluación propio (evals/*.yaml, docs): CC-BY-4.0 — atribución "EMAP Labs".
• Datos derivados: lo derivado de OpenStreetMap mantiene ODbL; lo derivado de Open Data Euskadi mantiene CC-BY-4.0 con atribución al portal. Cada dataset declara su fuente y licencia en sus metadatos.