Python 调用高德地图 MCP 服务查询天气实战

运行后，控制台会打印出当前可用的工具列表以及天气查询的具体返回数据。注意 env 中的 AMAP_MAPS_API_KEY 需要替换为你实际申请的密钥，否则请求会失败。

Java 客户端参考

如果你更习惯使用 Java，逻辑基本一致。这里提供一个基于 McpSyncClient 的同步调用示例，适合集成到现有项目中：

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;

public class WeatherTest {
    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();
        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());
    }
}

在 Maven 中引入依赖即可：

<dependency>
    <groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
    <artifactId>mcp</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

小结

通过上述代码可以看出，无论是 Python 还是 Java，接入 MCP 的核心流程都是相似的：配置传输参数、初始化会话、调用工具。这种标准化的接口设计大大降低了 AI 应用集成外部服务的门槛。在实际开发中，建议将 API Key 等敏感信息放入环境变量管理，避免硬编码在代码中。