mcp-google-map

让 AI 智能体一键调用 Google Maps，实时获取地理数据并做出位置决策。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 92 🐛 待处理 2 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 489
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可免费自部署使用，但需自行承担Google Maps API调用费用。

项目预览

mcp-google-map 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队cablate
GitHubhttps://github.com/cablate/mcp-google-map
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费自部署使用，但需自行承担Google Maps API调用费用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-skill,agent-tools,ai,ai-agent,codex-plugin,geocoding,geospatial,google-maps,google-maps-api,local-seo,mcp,mcp-server,model-context-protocol,places-api,routes-api,streamable-http,travel-planning,typescript
GitHub 星标★ 489
上线时间2025-02-22 00:00:00
代码更新2026-10-22
仓库体积26.0 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

mcp-google-map 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，为 AI 智能体提供全面的 Google Maps API 集成能力。它解决了 LLM 无法直接访问实时地理数据的问题，将 Google Maps 的地点搜索、地理编码、路线规划、距离计算等能力封装成标准化的 MCP 工具，让 AI 代理能够以自然语言交互的方式调用地图服务。项目采用 TypeScript 编写，核心能力包括地点搜索与详情、地理编码与逆地理编码、路线规划、距离矩阵计算等，并内置了 LLM 处理逻辑，能对地图查询结果进行智能解析和结构化输出。通过 MCP 协议，它可以无缝接入 Claude、Cursor 等支持 MCP 的 AI 应用，使智能体具备真实世界的地理空间感知和导航决策能力。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 489

使用教程

难度：入门 约 25 分钟 部署方式：全局安装 5 步

环境要求

  • Node.js 18+
  • 地图服务密钥

安装与启动步骤

  1. 1先自检

    它有诊断命令，先确认密钥与网络通。

    npx -y @cablate/mcp-google-map doctor

  2. 2试一次地理编码

    最基础的调用。

    npx -y @cablate/mcp-google-map exec geocode '{"address":"Tokyo Tower"}'

  3. 3试一次地点搜索

    按自然语言查地点。

    npx -y @cablate/mcp-google-map exec search-places '{"query":"quiet cafes in Kyoto"}'

  4. 4试路线规划

    带交通方式。

    npx -y @cablate/mcp-google-map exec directions '{"origin":"Tokyo Station","destination":"Tokyo Skytree","mode":"transit"}'

  5. 5批量处理

    地址多时用批处理。

    npx @cablate/mcp-google-map batch-geocode -i addresses.txt -o results.json

如何确认成功

自检通过后能完成一次地理编码与一次路线规划，返回的坐标与预计耗时与地图页面上一致

注意事项

  • 它把地图平台的能力包成一组只读工具，供智能体查询地点与路线。
  • 只读设计，不会修改地图数据。
  • 批量地理编码适合清洗地址表。
  • 使用受地图服务条款限制，注意缓存与展示要求。

核心亮点

  • 基于 MCP 标准协议，可无缝接入 Claude、Cursor 等主流 AI 应用，集成成本低
  • 覆盖 Google Maps 核心 API（地点、地理编码、路线、距离矩阵），功能全面
  • 内置 LLM 处理逻辑，能自动解析和格式化地图查询结果，输出结构化数据

不足之处

  • 依赖 Google Maps API 密钥，需要付费使用，且在国内网络环境下访问受限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • AI 助手提供本地商家推荐、餐厅搜索等位置服务
  • 物流或出行类智能体进行路线规划和距离计算
  • 地理数据分析工具中实现地址转坐标或坐标转地址

替代项目

mcp-server-openapi、mcp-google-places、mcp-geolocation

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