Python 调用高德地图 MCP 服务查询天气示例

注意：实际运行时请将 your_api_key_here 替换为你申请的真实 Key。运行脚本后，你会看到返回的天气数据结构，这证明连接已成功建立。

Java 客户端实现

如果你更习惯 Java 生态，也可以直接使用官方提供的 Java SDK。这里以 JUnit 测试为例展示同步调用方式。

依赖配置

在 pom.xml 中添加：

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

代码示例

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", "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());
    }
}

小结

通过上述示例，我们可以看到 MCP 协议如何简化了 AI 应用与外部服务的集成。无论是 Python 还是 Java，核心流程都是初始化连接、列出工具、然后调用具体接口。在实际项目中，你可以根据业务需求封装这些调用逻辑，让大模型更智能地获取实时天气数据。