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基于 Model Context Protocol（MCP）的后端实现，提供 Trips、Wishlists、Places 等资源的管理、工具执行以及 AI 助手交互能力，通过 /mcp HTTP 接口对外暴露给 MCP 客户端，支持本地 Ollama 模型、URL 导入、地理编码、天气等数据服务，适合作为 LLM 客户端的上下文与功能提供端。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务实现，提供地理资源、地理工具和提示模板的注册与执行，面向向LLM客户端提供标准化的上下文信息、数据访问和外部功能调用能力，通过 JSON-RPC 进行通信并支持通过 STDIO/WebSocket等传输协议的上下文服务。

基于 Model Context Protocol 的后端服务，使用 OpenCage 地理编码 API 提供正向/反向地理编码和 API 使用状态查询，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行交互。

为AI应用提供地理空间智能服务的MCP服务器，集成了Mapbox全套API功能

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，为大语言模型提供精确的OpenStreetMap地理空间功能，包括地理编码、路线规划、地点搜索、周边分析和电动汽车充电站查询。

提供基于MCP协议的位置服务，通过工具调用实现地址解析、地理编码、距离计算及拜仁旅游活动查询。

为大型语言模型（LLM）提供地理数据格式转换和地理编码能力的MCP服务器。

通过 MCP 协议为 LLM 提供 Yandex 地图的地理编码、逆地理编码和地图渲染功能。

基于MCP协议，提供高德地图API工具的Python MCP服务器，支持地理编码、天气查询、路径规划等功能。

此项目演示了如何使用 Genkit 和 MCP 协议，通过 Google Maps API 为 LLM 提供地理位置信息查询等工具。

基于 MCP 协议的高德地图服务，提供地理编码、逆地理编码、天气查询、路径规划等地图工具。

基于Model Context Protocol的MCP服务器，集成Kakao地图API，提供韩国地区的地理编码、地址搜索和路径规划等本地化服务。

演示如何使用 Spring AI 构建 MCP 服务器，提供地理编码和时区查询工具，供 LLM 客户端调用。

地理编码和地图生成MCP服务器，通过Geoapify API将地址转换为GPS坐标并生成地图图像，为LLM应用提供地理信息工具。

Geo是一个MCP服务器，提供地理编码工具，如地址查询、反向地理编码和距离计算，帮助LLM理解位置信息。

Google Maps MCP 服务器提供地理编码、地点搜索、路线规划等地图相关的工具，使LLM能够查询和利用地理位置信息。

Mapbox MCP Server为LLM应用提供地图相关的地理编码、导航和矩阵计算等工具，通过Model Context Protocol协议与客户端通信，方便LLM应用集成地图服务能力。