Python 调用高德地图 MCP 服务查询天气示例

运行后，你将看到工具列表及具体的天气返回数据。下图展示了部分输出效果：

Java 客户端实现

如果你习惯使用 Java，官方也提供了对应的 SDK。目前推荐使用 0.8.x 版本，迁移指南可参考 Java SDK 仓库。

Maven 依赖

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

代码示例

Java 端同样需要构建 ServerParameters 并创建同步客户端。逻辑与 Python 类似，但需要注意异步与同步调用的区别。

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() {
        // 构建服务端参数
        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();
        
        // 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());
    }
}

运行测试类即可验证连接是否成功。下图为 Java 端的执行示意：

总结

通过上述示例，我们完成了从环境搭建到代码调用的全过程。MCP 协议的核心价值在于解耦，它让 AI 应用无需关心底层数据源的细节，只需遵循标准协议即可调用外部能力。在实际集成时，建议关注 SDK 的版本兼容性，并做好密钥管理。