AI导哈

地理打卡服务

基于高德地图LBS与MCP的时空印记服务，提供精准定位、AI文案生成、空间存储和智能推荐功能。

  • by andyzju
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 andyzju/alipay-time-records-mcp

使用说明

Alipay Geo-Memory (支小宝·时空印记)

这是一个基于高德地图 LBS 与 MCP 的"时空印记"服务，允许用户在物理世界进行数字化打卡。

核心功能

  1. 精准定位：调用高德地图 API，将用户的经纬度转化为具体的场所名称，确保打卡信息的准确性。
  2. AI 赋能：利用多模态大模型识别照片内容，结合高德返回的场所信息，自动生成高质量的打卡文案。
  3. 空间存储：将图片、文案、精确坐标、POI 信息存入支持 GIS 的数据库。
  4. 智能推荐：基于地理位置和语义（Tag），回答"附近有什么好玩的"。

技术栈

  • MCP Server: Python (使用 mcp SDK, fastapi, uvicorn)
  • 地理信息服务 (LBS): 高德地图 Web 服务 API (用于逆地理编码/POI 搜索)
  • 数据库: Supabase (PostgreSQL + PostGIS 扩展)
  • AI 模型: OpenAI (GPT-4o) 或 DashScope (Qwen-VL)
  • HTTP 客户端: httpx (用于请求高德 API)

安装和配置

  1. 安装依赖：

    pip install -r requirements.txt

  2. 复制 .env.example 到 .env 并填写相应配置：

    cp .env.example .env

  3. 配置数据库： 执行 schema.sql 中的 SQL 脚本初始化数据库表结构和 PostGIS 扩展。

使用方法

启动服务：

python server.py

服务提供两个主要工具：

publish_checkin

完成完整的"定位-识图-发布"链路。

参数：

  • image_base64 (string): 图片数据
  • latitude (float): 纬度
  • longitude (float): 经度
  • user_comment (string, optional): 用户随口说的话

explore_nearby

基于高德 POI 和用户数据进行语义推荐。

参数：

  • latitude (float): 纬度
  • longitude (float): 经度
  • radius (int, optional): 搜索半径，默认为500米

开发指南

项目结构：

├── amap_service.py          # 高德地图服务封装
├── server.py                # MCP服务器主文件
├── schema.sql               # 数据库结构定义
├── requirements.txt         # 项目依赖
└── .env.example             # 环境变量示例

Alipay Geo-Memory Service

This is the core service implementation for the Alipay Geo-Memory project. It provides geolocation-based check-in functionality with AI-powered content generation.

For detailed information about this project, please refer to README_ZH.md (Chinese documentation).

Core Components

  • server.py - Main FastMCP service implementation
  • tcp_server.py - TCP server wrapper for SEE connections
  • amap_service.py - AMap API integration service
  • schema.sql - Database schema definition

Quick Start

  1. Install dependencies:

    pip install -r requirements.txt

  2. Configure environment variables by copying .env.example to .env and filling in your keys

  3. Run the service:

    • Standard mode: python server.py
    • TCP mode: python tcp_server.py

Or use the provided scripts:

  • Standard mode: ./start.sh
  • TCP mode: ./start-tcp.sh

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