@maptec/mcp-server-node

Maptec的webapi服务已全面兼容MCP协议。 Maptec MCP Server支持10个LBS服务能力，包含了地点检索、周边检索、输入提示、地点详情、地理编码、逆地理编码、路线规划、距离矩阵、轨迹纠偏、IP定位。

环境变量

| 变量 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | MAPTEC_API_KEY | — | 必填，mp_1_... 格式 | | MAPTEC_BASE_URL | https://api.maptec.cn | WebAPI 地址 | | MAPTEC_TIMEOUT_MS | 30000 | HTTP 超时（毫秒） |

快速开始

1. 注册账号并申请 AK

前往 Maptec 开发者中心 注册账号，创建应用并申请 API Key（AK，mp_1_... 格式）。

2. 安装 npm 包

npm i @maptec/mcp-server-node

3. 在 Cursor 中配置 MCP

以 Cursor 为例，在其 MCP 配置中加入以下内容，填入上一步申请的 API Key 后保存，进入 Settings → MCP → Reload：

{
  "mcpServers": {
    "maptec": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@maptec/mcp-server-node"],
      "env": {
        "MAPTEC_API_KEY": "mp_1_YOUR_KEY",
        "MAPTEC_BASE_URL": "https://api.maptec.cn"
      }
    }
  }
}

确认 maptec 为绿点 Connected，展开可见 10 个 Tool。

上述 mcpServers 为 MCP stdio 通用配置，Claude Desktop、Cline、Windsurf 等支持 MCP 的客户端同样适用，差异仅在于配置文件位置与重载方式。

4. 应用场景示例：第三方智能体调用 MCP 查询美食

除 Cursor 等 IDE 外，任何支持 MCP 的第三方智能体（如基于 LangChain、OpenAI Agents SDK、Claude Agent、或自研 Agent 框架）都可通过官方 MCP 客户端以 stdio 方式拉起本服务，把 10 个 LBS Tool 暴露给大模型自动编排。下面以「查询美食」为例。

第三方 Agent 接入（stdio 启动 + 传入 API Key）：

以官方 MCP TypeScript SDK 为例，Agent 在初始化时以子进程方式拉起 MCP Server，随后 listTools() 拿到工具清单交给大模型：

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "npx",
  args: ["-y", "@maptec/mcp-server-node"],
  env: {
    MAPTEC_API_KEY: "mp_1_YOUR_KEY",
    MAPTEC_BASE_URL: "https://api.maptec.cn",
  },
});

const client = new Client({ name: "food-finder-agent", version: "1.0.0" });
await client.connect(transport);

// 交给大模型：把工具清单作为 function/tool 列表
const { tools } = await client.listTools();

// 大模型决定调用某个工具时：
const result = await client.callTool({
  name: "map_search_nearby",
  arguments: { query: "火锅", locationLimit: { center: { latitude: 1.3048, longitude: 103.8318 }, radius: 2000 }, resultLimit: 5, region: "SG" },
});

Python 智能体同理：用 mcp 官方库的 stdio_client + ClientSession，command/args/env 与上方一致。

用户提问（发给第三方智能体）：

我在新加坡乌节路附近，想找评分高的火锅店，推荐几家，并告诉我从这里去最近一家怎么走。

Agent 编排流程：

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant LLM as 智能体大模型
    participant MCP as Maptec MCP
    U->>LLM: 找乌节路附近评分高的火锅店并给出路线
    LLM->>MCP: map_search_geocode(乌节路)
    MCP-->>LLM: 坐标
    LLM->>MCP: map_search_nearby(火锅, center, resultLimit)
    MCP-->>LLM: POI 列表(placeId...)
    LLM->>MCP: map_search_places(placeId)
    MCP-->>LLM: 店铺详情
    LLM->>MCP: map_routes_directions(origin, destination, walking)
    MCP-->>LLM: 步行路线
    LLM-->>U: 自然语言推荐 + 导航

关键工具调用示例：

1. map_search_geocode 把地址转为坐标：

{
  "address": "乌节路, 新加坡",
  "region": "SG"
}

2. map_search_nearby 以坐标为中心检索周边火锅店：

{
  "query": "火锅",
  "locationLimit": {
    "center": { "latitude": 1.3048, "longitude": 103.8318 },
    "radius": 2000
  },
  "resultLimit": 5,
  "region": "SG"
}

3. map_search_places 取 Top 店铺详情，placeId 来自上一步结果：

{
  "placeId": "PLACE_ID_FROM_NEARBY",
  "language": "zh-CN",
  "region": "SG"
}

4. map_routes_directions 规划到最近一家的步行路线：

{
  "origin": { "latitude": 1.3048, "longitude": 103.8318 },
  "destination": { "latitude": 1.3021, "longitude": 103.8360 },
  "mode": "walking"
}

Agent 最终回答示例：

已为你找到乌节路附近 3 家评分较高的火锅店：

1. 海底捞火锅（ION Orchard）— 评分 4.6，营业至 22:30，步行约 6 分钟；
2. 小龙坎老火锅（313@Somerset）— 评分 4.5，营业至 23:00，步行约 9 分钟；
3. 谭鸭血老火锅（Orchard Central）— 评分 4.4，营业至 22:00，步行约 11 分钟。

最近的是海底捞（ION Orchard），从你当前位置沿乌节路向东步行约 450 米、6 分钟即可到达。

以上全部由大模型自动调用 MCP 工具完成，用户无需关心任何接口参数。

Tool 列表

| Tool | 说明 | |------|------| | map_search_text | 关键字检索 | | map_search_nearby | 周边检索 | | map_search_suggest | 输入提示 | | map_search_places | 地点详情 | | map_search_geocode | 地理编码 | | map_search_reverse | 逆地理编码 | | map_routes_directions | 路线规划 | | map_matrix_distance | 距离矩阵 | | map_track_snap_to_roads | 轨迹纠偏 | | map_location_ip | IP 定位 |

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