简介
MCP（Model Context Protocol）是一种开放协议，标准化了应用程序向大语言模型提供上下文的方式。你可以把它理解为 AI 应用的 USB-C 端口：就像 USB-C 统一了设备连接标准一样，MCP 让 AI 模型能方便地接入各种数据源和工具。
在架构上，MCP 包含主机（如 IDE、AI 工具）、客户端（与服务器保持 1:1 连接）、服务器（轻量级程序，通过协议公开功能）以及本地或远程的数据源。通过这种模式，我们可以轻松地将高德地图等外部服务集成到 AI 工作流中。
环境准备
运行示例前，请确保满足以下基础条件：
- Node.js 版本：建议 >= 18.20.4，旧版本可能无法执行
npx命令。 - API Key：需申请高德地图的
AMAP_MAPS_API_KEY，获取地址参考 高德地图 MCP 服务文档。
Python SDK 实现
我们使用 Python 官方 SDK 来构建客户端。首先安装依赖：
pip install mcp
核心逻辑在于初始化 StdioServerParameters 并启动会话。这里的关键是配置环境变量传递 API Key，并通过 npx 调用高德提供的 MCP Server。
import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
# 配置服务器参数
server_params = StdioServerParameters(
command="npx",
args=["-y", "@amap/amap-maps-mcp-server"],
env={"AMAP_MAPS_API_KEY": "your_api_key_here"} # 替换为实际 Key
)
async def run():
# 建立通信通道
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
# 列出可用工具
tools = await session.list_tools()
print("工具列表:", tools)
# 调用天气查询工具
result = await session.call_tool(
"maps_weather",
arguments={"city": "福州"}
)
print("调用结果:", result)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(run())
注意代码中的 env 字典，这是传递敏感信息给子进程的标准方式。实际运行时，如果 API Key 无效，call_tool 会返回错误信息，调试时请留意控制台输出。
Java SDK 实现
如果你更习惯 Java 开发，MCP 也提供了对应的 SDK。目前推荐使用 0.8.x 版本，迁移指南可参考 官方文档。
依赖引入
<dependency>
<groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
<artifactId>mcp</artifactId>
<version>0.8.1</version>
</dependency>
代码示例
Java 端支持同步客户端调用，代码结构如下：
import io.modelcontextprotocol.client.McpClient;
import io.modelcontextprotocol.client.transport.ServerParameters;
import io.modelcontextprotocol.client.transport.StdioClientTransport;
import io.modelcontextprotocol.spec.McpSchema;
public class JunitTest {
public void test() {
// 构建传输参数
ServerParameters params = ServerParameters.builder("npx")
.args("-y", "@amap/amap-maps-mcp-server")
.addEnvVar("AMAP_MAPS_API_KEY", "your_api_key_here")
.build();
StdioClientTransport transport = new StdioClientTransport(params);
McpSyncClient client = McpClient.sync(transport).build();
client.initialize();
// 获取工具列表
McpSchema.ListToolsResult toolsList = client.listTools();
System.out.println("工具列表:" + toolsList);
// 调用天气接口
McpSchema.CallToolResult mapsWeather = client.callTool(
new McpSchema.CallToolRequest("maps_weather", Map.of("city", "福州"))
);
System.out.println("调用结果:" + mapsWeather.content());
}
}