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MCP Server · 地图位置

MCP Gmap Time

一个基于Google Maps API的模型上下文协议(MCP)服务器,用于分析24小时内的交通模式,提供快速可视化洞察和智能通勤建议。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
PythonClaude位置天气Claude Desktop

快速开始

作者 / 组织
100shpaik
提供方
100shpaik
运行时
Python

工具数量

3

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0

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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

MCP Gmap Time 属于地图位置类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

地图位置

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

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 Python,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 3 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

驱动时间绘图仪MCP

模型上下文协议(MCP)服务器,使用谷歌地图API分析全天的交通模式,提供快速的视觉见解和建议。

受到激励 拥抱面孔MCP黑客马拉松 -用于智能通勤规划的生产就绪MCP服务器。

它做什么

  • 以15分钟为间隔分析24小时内的交通模式
  • 显示乐观/悲观/平均驾驶时间预测
  • 使用并行API请求在约4秒内完成完整分析(比顺序请求快120倍!)
  • 可与Claude Desktop、Claude Code和独立CLI配合使用
  • 生成终端ASCII图和路线图

快速开始

1.安装

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

2.设置API密钥

从获取您的Google Maps API密钥https://console.cloud.google.com/apis/credentials

启用这些API:

  • 地理编码API
  • API指南
  • 映射静态API

创建 .env 模板中的文件:

cp .env.example .env
# Edit .env and add your key:
# GOOGLE_MAPS_API_KEY=your_key_here

3.测试

./test.sh

您应该在大约4秒后看到流量分析!

______________________________________________________________________

用法

终端(最快)

./test_custom.sh

编辑 test_custom.sh 自定义:

  • 起点/终点(默认:加州大学伯克利分校埃文斯厅→ SFO)
  • 日期
  • 时间范围
  • 间隔

或者直接使用CLI:

python cli/driveplot_fast.py \
  --origin "Your Home" \
  --destination "Your Work" \
  --date 2025-11-20 \
  --start 06:00 --end 10:00 \
  --interval 15 \
  --ascii --save-map outputs/route.png --yes

使用Claude作为MCP服务器

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "drivetime-plotter": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server.server"],
      "env": {
        "GOOGLE_MAPS_API_KEY": "your_key_here"
      },
      "cwd": "/path/to/mcp-hackathon"
    }
  }
}

重新启动克劳德桌面。你现在可以问克劳德:“我什么时候从X开车到Y?”

______________________________________________________________________

运作原理

对于终端用户

  1. 跑 ./test_custom.sh
  2. 在约4秒内获得结果(并行API调用)
  3. 见两个输出:

- 彩色ANSI图 (美丽的终端可视化) - 简单文本绘图 (Claude Code使用+、o、\*字符的纯文本)

克劳德/克劳德代码

当你问“我什么时候从X开车到Y?”:

  1. 快速响应 (\10秒)**

→ 网络问题 → 稍后再试 → 默认值:30名工人→ 10 重试工人(可在代码中调整)

安装问题

运行MCP服务器时“找不到模块” → Run pip install -e . 以可编辑模式安装软件包

.sh文件上的“权限被拒绝” → Run chmod +x test.sh test_custom.sh

输出文件未保存 → Check outputs/ 文件夹已存在(自动创建) → 验证路径 --save-map 旗帜

______________________________________________________________________

成本

非常便宜!

  • 完整的24小时查询(96分):~0.001美元
  • 200美元/月免费信用=约200000次查询
  • 在开发或正常使用过程中不会达到极限

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黑客马拉松评委

我们建造了什么

用于流量分析的生产就绪MCP服务器,具有:

  • ✅ 120倍加速 (10分钟→ 4 秒通过并行处理)
  • ✅ 美丽的终端可视化 (双输出:ANSI+纯文本)
  • ✅ 人性化的人工智能行为 (考虑睡眠/工作时间表)
  • ✅ 智能重试逻辑 (当循环多轮时,只重试失败)
  • ✅ 干净、可发布的代码 (最少的必要文件,全面的文档)

关键创新

  1. 双层响应系统

- 先快速回答(\<10秒) - 根据请求进行详细分析 - 防止缓慢、压倒性的反应

  1. 人类现实约束

- 不建议凌晨2点出发 - 考虑工作时间、睡眠需求 - 实际时间窗口

  1. 双输出格式

- 终端用户彩色ANSI - Claude Code响应的简单文本(+,o,\*) - 解决ANSI渲染限制

  1. API处理稳健

- 使用ThreadPoolExecutor的并行请求 - While循环重试(不仅仅是2次) - 智能并发减少(30→10个工人) - 失败后的优雅降级

轨道

轨道1:构建MCP

这是一个完整的、可用于生产的MCP服务器,它:

  • 展示有用的工具(地理编码、eta_series、static_map)
  • 解决实际问题(通勤计划、会议日程安排)
  • 适用于Claude Desktop和Claude Code
  • 拥有出色的文档
  • 已准备好发布和使用

______________________________________________________________________

高级用法

自定义时间范围

python cli/driveplot_fast.py \
  --origin "Your Home" \
  --destination "Your Work" \
  --date 2025-11-20 \
  --start 06:00 --end 10:00 \  # Morning only
  --interval 30 \               # Every 30 min
  --ascii --yes

不同的间隔

  • 15分钟:详细分析(96个数据点,约4秒)
  • 30分钟:平衡(48分,约2秒)
  • 60分钟:快速概述(24分,约1秒)

将地图保存到输出/

python cli/driveplot_fast.py \
  --origin "Berkeley, CA" \
  --destination "San Francisco, CA" \
  --date 2025-11-20 \
  --ascii --save-map outputs/my_route.png --yes

______________________________________________________________________

安全

✅ API密钥受保护:

  • 存储在 .env (忽略)
  • 从未致力于版本控制
  • 单一事实来源
  • 易于旋转
  • 提供模板(.env.example)

✅ 没有硬编码的秘密 代码库中的任何位置

✅ 最佳实践:

  • 通过python dotenv实现环境变量
  • 代码和配置的明确分离
  • 综合.gitignore

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未来改进

扩展思路:

  • 添加Apple Maps支持(已为此构建)
  • 历史数据跟踪(比较随时间变化的交通模式)
  • 日历集成(自动建议出发时间)
  • 多路线比较(A与B)
  • 带Gradio的Web UI(用于Track 2提交)

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许可证

MIT许可证 -自由使用!

这是MCP服务器的标准许可证。请随意:

  • 用于商业项目
  • 修改和重新分发
  • 整合到闭源软件中

______________________________________________________________________

鸣谢

为 拥抱脸MCP黑客马拉松(轨道1)

使用的技术:

  • FastMCP -MCP服务器框架
  • 谷歌地图平台API -地理编码、方向、静态地图
  • 犁 -终端绘图
  • 富有的 -漂亮的终端输出
  • 线程池执行器 -并行API请求

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问题?

对于问题或疑问:

  1. 检查上面的故障排除部分
  2. 验证您的 .env 文件设置正确
  3. 跑 ./test.sh 验证安装
  4. 检查云控制台中是否启用了Google Maps API

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

交通分析Python本地部署通勤规划地图服务时间预测并行处理

支持客户端

Claude DesktopClaude

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 3 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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

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。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 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API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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7未说明未标注1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

MCP Gmap Time 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Gmap Time 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Gmap Time 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。

MCP Gmap Time 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,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。

MCP Gmap Time 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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