Инфраструктура открытых городских данных GitHub adm-iola

Проект Йолташ

Новая схема работы с городскими данными для эпохи ИИ-агентов

ИИ-агента сегодня может собрать почти любой человек. Но агенту нужны не догадки большой языковой модели, а точные, актуальные и структурированные данные.

Йолташ создает такую среду: городские данные собираются в Цифровом мозге, приводятся к единому виду и становятся доступны сайтам, сервисам, разработчикам и ИИ-агентам через контролируемые интерфейсы.

ИИ не должен угадывать. ИИ должен работать с проверенными городскими данными.

Почему старой схемы уже недостаточно

Городская информация обычно лежит в разных местах: в ГИС, реестрах, таблицах, PDF-документах, ведомственных системах, на сайтах и в отдельных базах. Формально данные могут быть открыты, но для ИИ-агента они часто не готовы к работе.

Чтобы агент мог использовать такие источники, разработчику приходится писать парсеры, загрузчики, анализаторы, индексы, RAG-системы и программы для очистки и сопоставления данных. Это сложно, долго и каждый раз делается заново.

Как сейчас

  • данные разбросаны по разным системам;
  • для каждого источника нужна отдельная обработка;
  • агент может ошибаться или угадывать;
  • разработчик вынужден собирать свой технический слой.

Как в Йолташе

  • данные готовятся в едином городском ядре;
  • объекты очищены, сопоставлены и структурированы;
  • агент подключается к готовому MCP-серверу;
  • ответ строится на проверенном источнике.

Цифровой мозг - ядро Йолташа

Цифровой мозг - это живая система данных городского округа «Город Йошкар-Ола». Она хранит сведения об объектах городской инфраструктуры, организациях, адресах, территориях, учреждениях и связанных с ними данных.

64 слоя данных уже сформированы внутри Цифрового мозга
12,3 млн записей об объектах городского округа «Город Йошкар-Ола»
обновления данные периодически подтягиваются из ГИС, реестров и сервисов

Цифровой мозг подключается к НСПД, ФИАС, ГИС ЖКХ, ЕГРЮЛ и другим государственным информационным системам, реестрам и источникам. Данные обновляются, очищаются, сопоставляются и приводятся к единой структуре.

Как к данным подключаются сайты, люди и ИИ-агенты

FastAPI

Простой способ отдавать данные сайтам и приложениям. Например, страница сайта администрации может получать список школ из Цифрового мозга, а не хранить его вручную в верстке.

MCP-сервер

Мост между ИИ-агентом и городскими данными. Агент получает разрешенные инструменты: найти объект, открыть карточку, проверить адрес, получить нужное поле.

IOLA CLI

Локальный помощник в командной строке. Пользователь пишет обычным языком, а CLI обращается к городским данным, API, MCP и подключенным сервисам.

В CLI могут работать локальные модели, российские LLM и зарубежные LLM. Функционал можно расширять новыми tools и skills.

Skills

Навыки для конкретных задач. Skill объясняет агенту, как работать со школами, детскими садами, почтой, файлами, диском или новым городским слоем.

Что уже открыто

Публичный MCP-сервер сейчас содержит первые два тестовых слоя: школы и детские сады. Это стартовая публикация для запуска и проверки схемы. В дальнейшем будут подключаться другие слои Цифрового мозга.

школы детские сады адреса контакты ИНН проверка фактов
Один источник.
Данные готовятся в Цифровом мозге один раз и используются на сайте, в API, MCP, CLI и skills.
Меньше ручной работы.
Создателю ИИ-агента не нужно писать парсеры и собирать RAG-слой для каждого источника.
Больше доверия к ответам.
Агент работает не по памяти модели, а через разрешенный интерфейс к актуальным городским данным.