openrndt

Nota: strumento in evoluzione — aiutaci a migliorarlo aprendo issue o condividendo feedback.

CLI Python e libreria per accedere al Repertorio Nazionale dei Dati Territoriali (RNDT) — pensata per essere orchestrata da un'AI.

Il modo giusto di trovare dati territoriali con l'AI. I modelli linguistici capiscono bene le domande, ma inventano nomi di dataset e URL di servizi WMS/WFS che non esistono. Il pattern corretto è usare l'AI per comporre interrogazioni al catalogo ufficiale, non per generare i riferimenti. openrndt è il layer di esecuzione di quel pattern: l'AI decide cosa cercare, openrndt interroga il RNDT e restituisce metadati e URL reali, verificabili.

Al meglio con un'AI. openrndt funziona benissimo da solo, ma dà il massimo se guidato da un agente AI: la CLI è progettata per essere composta, interrogata e orchestrata passo passo. Per un'esperienza guidata — scoperta delle codelist, ricerca con filtri progressivi, dettaglio del metadato, risorse scaricabili — abbinala alla Agent Skill rndt-explorer inclusa in questo repo. I principi di design sono nella sezione Per agenti AI.

Stato: v2.0 — read-only.

Cos'è il RNDT

Il Repertorio Nazionale dei Dati Territoriali è il catalogo ufficiale italiano dei metadati geografici (ISO 19115/19139). Espone REST API per cercare e scaricare i metadati.

Installazione

Da PyPI

uv tool install openrndt
# oppure, senza installazione persistente:
uvx openrndt --help

Da locale (per sviluppo o versioni non ancora pubblicate)

git clone https://github.com/ondata/openrndt.git
cd openrndt

# CLI globale: venv isolato, eseguibile in PATH
uv tool install .

# Aggiornamento dopo modifiche al codice
uv tool install --reinstall .

# Disinstallazione
uv tool uninstall openrndt

Per sviluppo (modifiche con ricarica immediata)

git clone https://github.com/ondata/openrndt.git
cd openrndt
uv sync
uv run openrndt --help

Uso

# Ricerca testuale
openrndt search --q "catasto" --num 5

# Filtro per bounding box (Piemonte sud)
openrndt search --q "cartografia" --bbox 7,44,8,45 --num 10

# Profilo GIS (campi essenziali). Senza --format l'output diventa una tabella
openrndt search --q "catasto" --profile gis --num 10

# Profilo QGIS (CSV con colonne URL servizi + bbox separata)
openrndt --format csv search --q "catasto" --profile qgis --num 10

# Cosa pubblica un ente (campo analizzato: case-insensitive)
openrndt search --org "comune di torino" --num 10

# Filtri temporali avanzati (aggiornamento + pubblicazione)
openrndt search --q "catasto" --updated-from 2024-01-01 --published-from 2020-01-01 --num 10

# Export footprint bbox in GeoJSON (EPSG:4326)
openrndt footprints --q "catasto" --num 50 > footprints.geojson

# Per categoria tematica ISO 19115
openrndt search --data-category planningCadastre --num 5

# Singolo metadato
openrndt get age:D_E973_MARSAGLIA

# Estrai e verifica endpoint WMS/WFS/download di un metadato
openrndt resources age:D_E973_MARSAGLIA

# XML ISO 19139 grezzo
openrndt get age:D_E973_MARSAGLIA --xml > meta.xml

# Codelist disponibili (no rete)
openrndt discover

La bbox viene controllata prima della chiamata: quattro valori numerici, longitudini fra -180 e 180, latitudini fra -90 e 90, xmin < xmax e ymin < ymax. Una bbox malformata esce con codice 2 e un messaggio esplicito, invece di essere ignorata dall'API e restituire l'intero catalogo:

openrndt search --bbox "11.2,44.4,11.5"
# `bbox` richiede quattro valori xmin,ymin,xmax,ymax (ricevuti 3: '11.2,44.4,11.5').

Il timeout HTTP per singolo tentativo è configurabile con --timeout (default 30s); con i retry su timeout/5xx (3 tentativi) il caso peggiore è ~3x questo valore:

openrndt --timeout 5 search --q "catasto" --num 5

Per sapere quale versione è installata:

openrndt --version

Tutti i comandi accettano --format json (default), --format table, --format csv. Unica eccezione al default: search --profile ... senza --format esplicito esce in table, dato che i preset di colonne valgono solo per gli output tabellari. Per search c'è anche --format compact: una riga NDJSON per record con i soli campi ad alto segnale (id, title, org, type, category, updated, indexed, open, license, url, resources), pensata per agenti AI e pipe a basso consumo di token:

openrndt --format compact search --q "stato chimico dei fiumi" --num 3

Ecco una riga reale (uno dei tre record):

{"id": "arpa_ve:StatoChimicoFiumi_DGR1856", "title": "Stato chimico fiumi 2010-2013 (DGR 1856/2015)", "org": "ARPAV - U.O. Transizione Digitale e ICT", "type": "dataset", "category": "inlandWaters", "updated": "2017-12-20T00:00:00Z", "indexed": "2026-04-25T15:55:59.587Z", "open": false, "license": null, "url": "https://geodati.gov.it/geoportal-catalog/rest/metadata/item/arpa_ve%3AStatoChimicoFiumi_DGR1856/html", "resources": ["WFS", "WMS"]}

open, license e url servono a chi deve riusare o citare il dato. open e license riportano quello che l'ente ha dichiarato nel campo isOpendata, senza normalizzarlo: license può essere CC BY 4.0 come un intero paragrafo di disclaimer, e open: false significa che l'ente non l'ha dichiarato lì, non che il dato sia chiuso (misurato su 3000 record: il campo è presente sul 72%, che scende al 55% escludendo l'Agenzia delle Entrate, e in un terzo dei casi contiene il solo marcatore opendata). url è il permalink della scheda sul portale, da mettere in nota quando si cita la fonte. In --format table url non viene stampata, open esce come sì/no e license è troncata: in csv e compact restano intere.

updated è la data della scheda di metadato (apiso_Modified_dt), la stessa su cui filtrano --updated-from/--updated-to; indexed è l'istante in cui il catalogo ha indicizzato il record (sys_modified_dt) e non dice nulla né sul dato né sulla scheda. Attenzione se leggi il JSON grezzo dell'API (--format json): lì il campo top-level updated è quello di indicizzazione, mentre la data della scheda sta in _source.apiso_Modified_dt.

Ricerca per ente

--org cerca la frase su apiso_OrganizationName_txt, campo analizzato: non conta il maiuscolo, né l'ordine dei token, né gli apostrofi.

openrndt search --org "comune di torino" --num 5      # 269 record, solo Comune di Torino
openrndt search --org-exact "Comune di Torino"        # confronto esatto su EnteResponsabile_s

Evita le wildcard su contact_organizations_s: sono case-sensitive (*bologna* → 0, *Bologna* → 112) e pescano ogni record che nomina quel territorio, anche di altri enti.

Se --org non trova nulla, la CLI interroga il catalogo e ti mostra i nomi di ente realmente presenti che somigliano a quello cercato — utile perché molti comuni non pubblicano in proprio e i loro dati stanno sotto un ente sovraordinato:

$ openrndt search --org "comune di bologna"
Nessun risultato per la ricerca.
Suggerimenti: enti simili presenti in catalogo: Citta' metropolitana di Bologna | Regione Emilia-Romagna

Se resources è [] il record non linka servizi fruibili: recupera il dettaglio con get <id> e guarda _source.links_s (spesso il download è dietro un portale dell'ente, non un link diretto).

Esempi verificati

Tutti gli esempi qui sotto sono stati eseguiti live contro il catalogo reale il 2026-08-09: i comandi riportano output veri, gli URL rispondono 200, i layer esistono. I totali cambiano perché il catalogo cresce — sono il conteggio di quel giorno, non una promessa.

1. Dal tema al GeoPackage: dati vettoriali scaricati in ~5 secondi

Il caso più comune per un tecnico GIS: serve il dato, non il metadato.

# 1. trova il record con un servizio WFS (la colonna resources lo dice subito)
openrndt --format compact search --q "stato chimico dei fiumi" --num 3
# → arpa_ve:Stato_Chimico_Fiumi_DGR_3_2022 … resources: ["WFS", "WMS"]

# 2. estrai gli endpoint del record
openrndt --format json resources arpa_ve:Stato_Chimico_Fiumi_DGR_3_2022 --no-check
# WFS  http://gaia.arpa.veneto.it/geoserver/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetCapabilities
# WMS  http://gaia.arpa.veneto.it/geoserver/ows?service=wms&version=1.3.0&request=GetCapabilities

# 3. scarica il layer vettoriale in GeoPackage (open source, apribile in QGIS)
ogr2ogr -f GPKG stato_fiumi.gpkg \
  "WFS:https://gaia.arpa.veneto.it/geoserver/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetCapabilities" \
  geonode:Stato_Chimico_Fiumi_DGR_3_2022 -nlt PROMOTE_TO_MULTI
# → stato_fiumi.gpkg (585 KB) pronto per QGIS, in ~2 secondi

Nota onesta: la scheda cataloga l'endpoint in http, il servizio risponde con un redirect a https che ogr2ogr segue da solo (per questo resources senza --no-check segnala 301, non 200).

2. L'uso del suolo in QGIS: un WMS con 7 annate (più il 1853)

Un solo URL da incollare in QGIS per avere l'uso del suolo dell'Emilia-Romagna dal 1976 a oggi, e in più l'uso storico del 1853.

openrndt search --q "uso del suolo WMS" --num 20

Il record r_emiro:2016-04-01T154419 ("Uso del Suolo (WMS)") pubblica:

http://servizigis.regione.emilia-romagna.it/wms/uso_del_suolo?request=GetCapabilities&service=WMS

In QGIS: Aggiungi layer WMS/WMTS → questo URL. I layer coprono le annate 2020, 2017, 2014, 2008, 2003, 1994, 1976 più l'uso storico 1853 (punti e poligoni) — confermato dal GetCapabilities del servizio.

3. Il catasto urbano come layer: WMS del Comune di Torino

openrndt search --q "catasto" --num 10

Tra i risultati c'è il Catasto Urbano 1:1500 - Geo-servizio WMS con URL verificato (HTTP 200):

https://geomap.reteunitaria.piemonte.it/ws/siccms/coto-01/wmsg01/wms_sicc17bis_catasto_urbano?service=WMS&version=1.1.1&request=getCapabilities

4. Le ortofoto più fresche d'Italia: la 2024 di Regione Lombardia

openrndt --format csv search --q "ortofoto" --profile qgis --num 100

Il profilo qgis produce un CSV con la colonna wms_url già pronta: qui sotto tre servizi verificati (HTTP 200) da incollare in QGIS:

Ente	Dato	URL WMS
Regione Lombardia	Ortofoto 2024	https://www.cartografia.servizirl.it/arcgis5/services/BaseMap/Ortofoto2024/ImageServer/WMSServer?request=GetCapabilities&service=WMS
Regione Sardegna	Ortofoto	https://webgis.regione.sardegna.it/geoserverraster/ows?service=wms&version=1.3.0&request=GetCapabilities
Regione Piemonte	Ortofoto (mapproxy)	https://geomap.reteunitaria.piemonte.it/mapproxy/service?service=WMS&version=1.3.0&request=getCapabilities

5. Il reticolo idrografico in vettoriale (non un'immagine)

Per interrogare e modificare i dati serve un WFS, non un WMS.

openrndt --format compact search --q "reticolo idrografico" --num 50

Due servizi verificati (HTTP 200, risposta in ~3s):

• ARPA Veneto — http://gaia.arpa.veneto.it/geoserver/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetCapabilities
• ISPRA — http://sdi.isprambiente.it/geoserver/hy/wfs?service=wfs&version=2.0.0&request=GetCapabilities

In QGIS: Aggiungi layer WFS → URL → scegli il feature type. Da CLI, lo stesso flusso dell'esempio 1 (ogr2ogr) scarica il layer in GeoPackage.

6. Tutti i WMS di un tema INSPIRE in 10 secondi

Quanti servizi WMS pubblicano gli enti italiani su un tema? Un one-liner.

openrndt --format json search --q 'INSPIRETheme_s:Idrografia' --num 862 \
  | jq -r '.results[].links[]? | select(.dctype=="WMS") | .href' | sort -u > wms_idrografia.txt
wc -l wms_idrografia.txt
# 108 endpoint WMS unici, estratti in ~10 secondi

7. Cosa copre la mia area di studio

Bounding box + parola chiave: dalla cartografia odierna al Ducato di Modena 1821.

openrndt --format json search --q "edificato" --bbox "11.2,44.4,11.5,44.6" --num 10
# total: 44 (2026-08-09)

Nel riquadro bolognese ci sono il Database Topografico Regionale (edifici, unità volumetriche, falde) e cartografie storiche esposte come WMS, per esempio:

Carta storica del Ducato di Modena - 1821 (WMS)
→ https://servizigis.regione.emilia-romagna.it/wms/Ducato_modena_1821?request=GetCapabilities&service=WMS   (HTTP 200)

Nota: il filtro bbox è per sovrapposizione: include i dataset a copertura regionale che toccano l'area (per questo il totale è 44, non "quelli di Bologna").

8. I dati del mio comune: 4 dataset, con il contatto per il riuso

Il caso dell'ufficio comunale: cosa pubblica chi gestisce il mio territorio, e a chi scrivere per il riuso.

openrndt --format compact search \
  --q "(Bologna OR bolognese) AND AmbitoTerritoriale_s:Locale" \
  --bbox 11.2,44.4,11.5,44.6 --num 10
# total: 4 — tutti della Città metropolitana di Bologna:
#   Infrastrutture CMBO · Fermate SFM CMBO · Tracciato linee ferroviarie CMBO · Tracciato strade provinciali CMBO

Il dettaglio di un record dà anche il punto di contatto per chiedere aggiornamenti o il riuso:

openrndt get <id> | jq -r '._source | "\(.EnteResponsabile_s) | \(.PuntoDiContattoEmail_s)"'
# Citta' metropolitana di Bologna | segreteria.pianificazione@cittametropolitana.bo.it

Trucco che fa la differenza: col solo bbox si prendono 2.789 record (molti dichiarano una bbox nazionale, rumore); aggiungendo AmbitoTerritoriale_s:Locale e una parola chiave del territorio si arriva a 4 record precisi.

Qui la ricerca è per territorio e non per ente perché il Comune di Bologna non pubblica in proprio: openrndt search --org "comune di bologna" dà 0 e ti indica chi pubblica davvero (Citta' metropolitana di Bologna, Regione Emilia-Romagna). Dove l'ente c'è, --org è la via diretta: openrndt search --org "comune di torino" → 269 record.

9. Solo open data: 268 dataset sulle frane, con licenza

openrndt --format compact search --q "frane AND isOpendata:*" --num 10
# total: 268 (2026-08-09) — inventari IFFI, rilievi post-alluvione 2023, pericolosità…

Per una licenza specifica si filtra sul valore: --q 'frane AND isOpendata:"CC BY 4.0"'. Il dettaglio del record riporta la licenza esatta in isOpendata e apiso_AccessConstraints_s.

10. Dati, licenza e citazione della fonte per un articolo

ISPRA pubblica "Popolazione a rischio alluvioni" con licenza CC-BY-4.0: riutilizzabile citando la fonte.

openrndt get ispra_rm:01IdroHazard_DT | jq \
  '{licenza: ._source.isOpendata, ente: ._source.EnteResponsabile_s, email: ._source.PuntoDiContattoEmail_s}'
# licenza: "Dato concesso con licenza CC-BY-4.0"
# ente:    Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale
# email:   sinaservice@isprambiente.it

Citazione d'esempio: "Fonte: ISPRA — Popolazione a rischio alluvioni, CC-BY 4.0". I dati sono esposti come WFS su sdi.isprambiente.it e si scaricano con ogr2ogr come nell'esempio 1.

11. Il catalogo sulla mappa: footprint in GeoJSON

Vedi a colpo d'occhio quali dataset coprono la tua area, direttamente in QGIS.

openrndt footprints --q "frane AND isOpendata:*" --num 268 > frane_footprints.geojson

footprints esporta una FeatureCollection EPSG:4326 con le bbox dei record (id, title, org, type, resources): trascina il file in QGIS e ogni poligono è un dataset, con i dati essenziali negli attributi.

Uso come libreria Python

from openrndt import search, get_item, get_item_xml, ItemNotFoundError

# Ricerca
results = search(q="catasto", num=5)
for r in results["results"]:
    print(r["id"], r["title"])

# Filtro per categoria e bbox
results = search(data_category="planningCadastre", bbox="7,44,8,45", num=10)

# Dettaglio singolo metadato
item = get_item("age:D_E973_MARSAGLIA")
print(item["_source"]["title"])

# XML ISO 19139
xml = get_item_xml("age:D_E973_MARSAGLIA")

# Gestione ID inesistente
try:
    item = get_item("id_inesistente")
except ItemNotFoundError:
    print("metadato non trovato")

Le funzioni propagano le eccezioni httpx: httpx.HTTPStatusError per le risposte 4xx/5xx e httpx.ConnectError / httpx.TimeoutException per i problemi di rete. I retry interni coprono i timeout e i 5xx (3 tentativi), mentre gli errori di connessione/DNS (ConnectError) vengono propagati subito. Tutte derivano da httpx.HTTPError, comodo per catturarle insieme:

import httpx
from openrndt import search

try:
    results = search(q="catasto")
except httpx.HTTPError as exc:
    print(f"richiesta fallita: {exc}")

Il base URL è configurabile via variabile d'ambiente o parametro:

from openrndt.config import set_base_url
set_base_url("https://mio-mirror.example.com/RNDT")

Per agenti AI

L'utente primario di questa CLI è un agente che legge stdout e compone i comandi passo passo. Da qui i principi di design (sul modello di opensdmx):

• Output strutturato, mai oggetti Python. Default JSON su stdout; --format table per la lettura umana, --format csv per i risultati tabellari, --format compact (NDJSON, una riga per record) per scremare molti risultati a basso costo.
• In modalità JSON, stdout contiene solo JSON. Errori e avvisi vanno su stderr: si può fare pipe diretta in jq.
• Errori leggibili e self-contained: mai stack trace. Un errore di rete o HTTP produce un messaggio comprensibile su stderr ed exit code 1, non un traceback.
• Exit code chiari. 0 successo, 1 errore (rete, HTTP, ID inesistente), 2 parametri non validi.
• Niente formati ambigui. get <id> --format csv (dettaglio non tabellare) fallisce con un messaggio esplicito invece di restituire output vuoto.

La skill rndt-explorer — esplorazione guidata

Il repo include una Agent Skill per Claude Code: skills/rndt-explorer/. Guida l'agente attraverso 4 fasi: scoperta delle codelist (offline), ricerca con filtri progressivi, lettura del dettaglio, individuazione delle risorse scaricabili (WMS, WFS, download diretto). Include workflow pronti e verificati per casi d'uso reali — dall'operatore GIS che vuole un layer per QGIS al data journalist che deve scaricare i dati, verificarne la licenza e citare la fonte.

Installazione (dopo aver installato la CLI):

git clone https://github.com/ondata/openrndt.git
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r openrndt/skills/rndt-explorer ~/.claude/skills/

Da quel momento Claude Code attiva la skill da solo quando chiedi dati territoriali italiani — «mi serve il catasto della mia zona», «trova un WMS con le ortofoto della Sardegna» — senza che tu debba nominarla.

Riferimenti

• Pagina ufficiale REST API: https://geodati.gov.it/geoportale/eng/strumenti-en/rest-api
• Spec completa (sito di test Esri Geoportal Server, non produzione): https://gpt.geocloud.com/geoportal3/api/gpt_api.json
• Documentazione raccolta nella cartella ref/.

Licenza

MIT.