背景
MCP (Model Completion Protocol) 协议已成为AI行业标准化通信协议，支持大型语言模型(LLMs)以统一接口调用外部工具和服务。最近迎来协议生态爆发期。各大厂商的深度接入，不仅大幅提升功能可玩性，更确立了该协议作为AI服务互联的事实标准地位。
百度地图作为国内首家兼容MCP协议的地图服务商，现已全面支持通过MCP协议接入其核心API。此集成方案为开发者提供了在AI应用中轻松调用地图服务的能力，无需复杂的底层开发。
百度地图MCP优势
- 一键接入：通过简单配置即可在AI应用中使用地图能力
- 功能全面：提供8个核心地图API，满足大多数地理信息需求
- 轻量级集成：支持NPX快速部署，无需复杂开发
功能列表
百度地图MCP Server目前提供以下核心API：
| 功能 |
API接口 |
应用场景 |
| 地理编码 |
geocoder_v2 |
将地址文本转换为经纬度坐标 |
| 逆地理编码 |
reverse_geocoding_v3 |
将经纬度坐标转换为结构化地址 |
| 地点检索 |
place_v2_search |
搜索周边或特定区域的POI信息 |
| 地点详情 |
place_v2_detail |
获取特定POI的详细信息 |
| 批量算路 |
routematrix_v2_driving |
计算多个起终点对之间的行车距离和时间 |
| 路线规划 |
directionlite_v1 |
提供驾车、步行、骑行和公交路线规划 |
| 天气查询 |
weather_v1 |
查询指定城市的实时天气和预报 |
| IP定位 |
location_ip |
根据IP地址获取大致位置信息 |
快速入门
申请百度地图API密钥
在使用百度地图MCP Server前，您需要获取API密钥(AK)：
- 访问百度地图开放平台官网
- 创建开发者账号并登录
- 在控制台中创建一个服务端AK
- 保存生成的API密钥，后续配置中将会使用
通过NPX集成
最简单的使用方式是通过NPX命令行工具快速部署MCP Server：
配置步骤
- 打开支持MCP的应用程序配置界面(如Claude for Desktop、Cherry等AI应用)
- 进入开发者设置(Developer)部分
- 找到并点击”Edit Config”按钮打开配置文件
- 将以下配置添加到文件中:
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| {
"mcpServers": {
"baidu-map": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@baidumap/mcp-server-baidu-map"
],
"env": {
"BAIDU_MAP_API_KEY": "您申请的AK"
}
}
}
}
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配置完成后，AI应用将能够直接调用百度地图的各项功能，如路线规划、地点搜索等。
开发者集成
Java应用集成示例
以下是在Java应用中集成百度地图MCP Server的完整示例：
添加依赖
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| <dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-mcp</artifactId>
<version>1.0.0-beta2</version>
</dependency>
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集成代码
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ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey("您的AI模型API密钥")
.modelName("qwen-max-latest")
.baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
.logRequests(true)
.logResponses(true)
.build();
McpTransport transport = new StdioMcpTransport.Builder()
.command(List.of("npx", "-y", "@baidumap/mcp-server-baidu-map"))
.environment(Map.of("BAIDU_MAP_API_KEY", "您的百度地图AK"))
.build();
McpClient mcpClient = new DefaultMcpClient.Builder()
.transport(transport)
.logHandler(new DefaultMcpLogMessageHandler())
.build();
ToolProvider toolProvider = McpToolProvider.builder()
.mcpClients(List.of(mcpClient))
.build();
Bot bot = AiServices.builder(Bot.class)
.chatLanguageModel(model)
.toolProvider(toolProvider)
.build();
try {
Result<String> chat = bot.chat("从大兴机场到北邮南门怎么走？大概需要多久");
System.out.println(chat.getValue());
} finally {
mcpClient.close();
}
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实际应用示例
PIG AI平台中的集成演示
