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地图服务器

使用模型上下文协议（MCP）和OpenAI代理集成的三个地图相关服务器的完整实现，提供地理编码、路线计算和天气查询功能。

  • by alialakbar47
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
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使用说明

HW5：具有模型上下文协议的地图服务器

使用模型上下文协议（MCP）和OpenAI代理集成的三个地图相关服务器的完整实现。

🚀 快速入门（Docker-推荐）

  1. 创建 .env 文件:

    [System.IO.File]::WriteAllText("$PWD\.env", "OPENAI_API_KEY=your-key-here`n", [System.Text.Encoding]::UTF8)

  2. 运行自动演示 （6个预编程查询）：

    docker-compose up agent

  3. 运行交互模式 （键入您自己的问题）：

    docker-compose run --rm agent

就是这样！自动演示将显示所有服务器功能。

📁 项目结构

HW5/
├── servers/
│   ├── geocoding_server.py    # Address ↔ coordinates, place search (3 operations)
│   ├── routing_server.py      # Routes, distances, nearby POIs (3 operations)
│   └── weather_server.py      # Current & forecast weather (3 operations)
├── tests/
│   ├── test_geocoding.py      # 9 tests
│   ├── test_routing.py        # 9 tests
│   └── test_weather.py        # 8 tests
├── agent_demo.py              # OpenAI agent integration
├── Dockerfile                 # Container definition
├── docker-compose.yml         # 4 services: agent, demo, test, dev
├── requirements.txt           # Python dependencies
├── .env                       # API keys (you create this)
├── summary.md                 # MCP concepts (required deliverable)
└── reflection.md              # Lessons learned (required deliverable)

🎯 每台服务器做什么

服务器 操作 示例
地理编码 geocode, reverse_geocode, search_places “埃菲尔铁塔在哪里？”
路由 calculate_route, distance_matrix, find_nearby “纽约到洛杉矶有多远？”
天气 get_weather, weather_forecast, location_weather_info “东京的天气怎么样？”

总计：3台服务器上的9次操作，26次单元测试

💻 本地设置（无Docker）

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Create .env file
echo OPENAI_API_KEY=your-key-here > .env

# Run demo
python agent_demo.py

🧪 运行测试

码头工人: docker-compose run --rm test
本地: pytest

所有26项测试都应通过（API调用需要互联网）。

🐳 Docker命令

# Automated demo (shows all features)
docker-compose up agent

# Interactive mode (type your questions)
docker-compose run --rm agent

# Run tests
docker-compose run --rm test

# Shell access
docker-compose run --rm dev

# Rebuild after changes
docker-compose build

# Cleanup
docker-compose down

💡 要尝试的示例查询

  • “巴黎的天气怎么样？”
  • “从纽约到洛杉矶有多远？”
  • “查找埃菲尔铁塔附近的咖啡店”
  • “自由女神像的地址是什么？”
  • “给我看东京的7天天气预报”
  • “计算从伦敦到曼彻斯特的路线”

自动演示（选项1）运行以下6个查询：

  1. 埃菲尔铁塔地理编码
  2. 反向地理编码巴黎坐标
  3. 纽约到洛杉矶的距离
  4. 巴黎天气预报
  5. 东京7天天气预报
  6. 埃菲尔铁塔附近的咖啡馆

🔧 故障排除

之后无法键入 docker-compose up agent? → Use docker-compose run --rm agent 用于交互式输入

.env编码错误？ → 使用UTF-8重新创建：

[System.IO.File]::WriteAllText("$PWD\.env", "OPENAI_API_KEY=your-key-here`n", [System.Text.Encoding]::UTF8)

测试失败？ → 检查互联网连接（API需要访问）
→ 验证Python 3.11+
→ 重新安装： pip install -r requirements.txt

Docker构建失败？ → 确保Docker桌面正在运行
→ Try: docker-compose build --no-cache

🛠️ 技术

  • Python 3.11：异步/等待，aiohttp
  • OpenAI API：函数调用（GPT-4）
  • Docker/作曲：多用途集装箱
  • pytest：使用pytest asyncio进行单元测试
  • 应用程序编程接口：OpenStreetMap提名（地理编码），Open Meteo（天气）

更多的信息：参见 summary.md MCP概念和 reflection.md 在开发过程中吸取的经验教训。

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