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MCP Server · 地图位置

AI Trip Planner

基于LangChain和高德地图的多智能体行程规划系统,提供景点、酒店、天气和预算的实时规划服务。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python实时天气位置天气

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作者 / 组织
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选型结论

AI Trip Planner 属于地图位置类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

地图位置

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

🧳 AI 旅行助手(AI Trip Planner)

这是一个入门级的agent项目,非常适合新手来了解agent和mcp的原理及应用,并且代码非常简洁,对于刚入门的新手很友好

基于 LangChain1.1 + FastAPI + 高德地图 MCP Server 的多智能体行程规划系统 输入目的地 + 日期,30 秒生成「可落地」的详细旅行计划(景点/酒店/天气/预算)

🌟 功能亮点

维度说明
✅ 多智能体景点搜索 / 天气查询 / 酒店推荐 / 行程规划 四 Agent 并行,互不串台
✅ 真实数据100% 调用高德地图官方 API,拒绝幻觉
✅ 高颜值输出每日 2-3 景点 + 三餐 + 酒店 + 门票/餐饮/住宿预算,支持折叠
✅ 实时天气出发当天自动拉取 7 日预报,穿衣建议同步给出
✅ 自定义偏好「多博物馆」「避开人流」「亲子友好」等自然语言直接提需求

🏗️ 系统架构

graph TD
    A[用户输入] --> B[FastAPI]
    B --> C{多 Agent 调度}
    C --> D[景点 Agent]
    C --> E[天气 Agent]
    C --> F[酒店 Agent]
    C --> G[预算 Agent]
    D & E & F & G --> H[LangChain DeepSeek]
    H --> I[前端 Markdown/HTML]

##🛠️ 技术栈

  • 后端:FastAPI + Uvicorn + Pydantic v2
  • AI 框架:LangChain 1.1 + langchain-mcp-adapters
  • LLM:DeepSeek(通义千问/DeepSeek API 双兼容)
  • 地图服务:高德地图 Web 服务 API(POI + 天气)
  • 前端:Tailwind CDN + 原生 JS(零构建)
  • 并发:SSE 流式输出,每秒实时刷新

📦 一键本地部署

# 1. 环境
conda create -n trip python=3.11 -y && conda activate trip

# 2. 依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 密钥(复制后填真实 key)
cp .env.example .env

# 4. 启动
uvicorn trip_planner.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# 5. 访问
# 前端 http://127.0.0.1:5500(Live Server 或双击 index.html)
# API 文档 http://127.0.0.1:8000/docs

📋 项目结构

ai-trip-planner/
├── trip_planner/           # 核心包
│   ├── main.py            # FastAPI 入口
│   ├── trip_planner_agent.py # 多 Agent 编排
│   ├── schemas.py         # Pydantic 模型
│   ├── prompts.py         # 系统提示词
│   └── index.html         # 前端单页
├── my_llm.py              # LLM 初始化
├── env_utils.py           # 环境变量
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

文件/目录功能描述
trip_planner/存放旅行规划核心逻辑和相关组件的目录。
trip_planner/trip_planner_agent.py实现了整个应用框架的多智能体核心逻辑。
trip_planner/schemas.py使用 Pydantic 定义所有输入、输出和内部数据的数据格式。
trip_planner/prompts.py集中管理和配置系统中各个 Agent 的系统提示词(System Prompts)。
trip_planner/index.html项目的前端页面文件。
trip_planner/main.py基于 FastAPI 框架构建的 API 主入口文件。
my_llm.py用于配置和初始化大型语言模型 (LLM) 访问参数。
env_utils.py环境变量加载工具,负责读取和处理项目配置。
requirements.txtPython 项目所需的依赖库列表。
.env环境变量模板文件。重要: 使用前需要复制并根据实际环境填写配置。
README.md项目说明文档(当前文件)。

快速开始

  • 创建并激活虚拟环境(推荐)

conda create -n trip_planner python==3.11 conda activate trip_planner

  • 安装依赖

pip install -r requirements.txt

  • 配置环境变量

在.env文件里配置自己的APIKey: - 高德地图 Key 申请地址:https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/key - 通义千问 API:https://help.aliyun.com/zh/dashscope/

  • 启动后端

python main.py 或使用 uvicorn main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000

  • 打开前端

- 可以下载vscode插件Live Server - 或者直接在浏览器打开 index.html 文件,访问http://127.0.0.1:5500


🔑 密钥申请 2 分钟

平台地址免费额度
高德地图https://lbs.amap.com/dev/key每日 1 万次
通义千问https://dashscope.console.aliyun.com100 万 token

拿到 key 后直接写 .env:

AMAP_KEY=你的高德key
DEEPSEEK_KEY=你的deepseek-key

🧪 示例请求

curl -X POST http://localhost:8000/plan \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "destination": "成都",
        "days": 3,
        "transport": "高铁",
        "hotel_level": "舒适型",
        "extra": "多安排火锅和熊猫基地"
      }'

返回 SSE 流,每秒推送 Markdown 片段,前端实时渲染。


🙏 致谢

  • 高德地图 MCP Server 提供稳定工具集
  • DeepSeek 开源模型降低幻觉率
  • LangChain 官方 1.2 文档 & 社区

如果帮到你,给个 Star 支持一下吧 🚀

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

多智能体Python本地部署行程规划实时天气预算管理高德地图

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

地址与坐标转换

把地址转成经纬度,或按坐标反查位置。

路线与距离

算行程时间、规划多点路线。

天气与出行

查天气和预警,按条件安排行程。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在地图位置场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

AI Trip Planner 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

AI Trip Planner 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

AI Trip Planner 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

AI Trip Planner 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

AI Trip Planner 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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