Python 实现 MCP 客户端调用高德地图天气查询示例

注意，这里使用了异步上下文管理器 (async with)，这是处理 I/O 操作的标准做法。call_tool 方法需要指定工具名称和参数字典，返回的结果通常包含状态信息和具体内容。

Java 客户端实现

如果你更习惯使用 Java，官方也提供了相应的 SDK。在 Maven 项目中引入依赖：

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

Java 端同样支持同步和异步模式。以下是一个基于 JUnit 的测试示例，展示了如何构建客户端并调用工具：

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());
    }
}

在实际使用中，建议关注 SDK 的版本迁移指南，因为协议规范可能会随时间更新。通过这种方式，我们可以快速将外部地理信息服务集成到 AI 工作流中，无需重复造轮子。