Python 实现 MCP 客户端调用高德地图天气查询 | 极客日志

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Python 实现 MCP 客户端调用高德地图天气查询

MCP 协议标准化 AI 应用上下文提供方式。架构包含主机、客户端、服务器及数据源。本文演示使用 Python SDK 连接高德地图 MCP 服务器，通过 npx 运行服务端并调用 maps_weather 工具获取城市天气信息。同时提供 Java SDK 集成示例，展示依赖配置与同步客户端调用流程。需申请 AMAP_MAPS_API_KEY 并配置环境变量。

监控大屏发布于 2026/2/240 浏览

Python 实现 MCP 客户端调用高德地图天气查询

MCP 简介

MCP 是一种开放协议，它标准化了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。

架构

MCP 主机：希望通过 MCP 访问数据的程序，例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具
MCP 客户端：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端
MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能
本地数据源：MCP 服务器可以安全访问的您的计算机文件、数据库和服务
远程服务：MCP 服务器可通过互联网（例如通过 API）连接到的外部系统

高德地图 MCP 客户端示例

Node 环境准备

Node 下载：https://nodejs.org/zh-cn/download

注：Node 版本 >= 18.20.4，版本太低无法执行 npx 命令。

高德地图 MCP 服务 Tools 列表

高德地图文档（申请 AMAP_MAPS_API_KEY）：https://lbs.amap.com/api/mcp-server/summary

{
  "tools": [
    {
      "description": "根据城市名称或者标准 adcode 查询指定城市的天气",
      "inputSchema": {
        "properties": {"city": {"type": "string", "description": "城市名称或者 adcode"}},

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pip install mcp

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, types
from mcp.client.stdio import stdio_client

server_params = StdioServerParameters(
    command="npx",
    args=["-y", "@amap/amap-maps-mcp-server"],
    env={"AMAP_MAPS_API_KEY": "xxxxx"}
)

async def run():
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            tools = await session.list_tools()
            print("工具列表:", tools)
            result = await session.call_tool("maps_weather", arguments={"city": "福州"})
            print("调用结果:", result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(run())

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.modelcontextprotocol.sdk/mcp -->
<dependency>
    <groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
    <artifactId>mcp</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

implementation("io.modelcontextprotocol.sdk:mcp:0.8.1")

import io.modelcontextprotocol.client.McpClient;
import io.modelcontextprotocol.client.McpSyncClient;
import io.modelcontextprotocol.client.transport.ServerParameters;
import io.modelcontextprotocol.client.transport.StdioClientTransport;
import io.modelcontextprotocol.spec.McpSchema;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import java.util.Map;

public class JunitTest {
    @Test
    public void test() {
        ServerParameters params = ServerParameters.builder("npx")
                .args("-y", "@amap/amap-maps-mcp-server")
                .addEnvVar("AMAP_MAPS_API_KEY", "xxxxx")
                .build();
        StdioClientTransport transport = new StdioClientTransport(params);
        McpSyncClient client = McpClient.sync(transport).build();
        client.initialize();
        McpSchema.ListToolsResult toolsList = client.listTools();
        System.out.println("工具列表:" + toolsList);
        McpSchema.CallToolResult mapsWeather = client.callTool(new McpSchema.CallToolRequest("maps_weather", Map.of("city", "福州")));
        System.out.println("调用结果:" + mapsWeather.content());
    }
}