
amap route planning agent
基于自然语言交互的智能路径规划系统,集成高德地图API和GPT-4,提供便捷的出行规划服务。
Repository Info
About This Server
基于自然语言交互的智能路径规划系统,集成高德地图API和GPT-4,提供便捷的出行规划服务。
Model Context Protocol (MCP) - This server can be integrated with AI applications to provide additional context and capabilities, enabling enhanced AI interactions and functionality.
Documentation
🗺️ 智能路径规划助手 (amap-route-planning-agent)
一个基于自然语言交互的智能路径规划系统,集成了高德地图API和GPT-4,为用户提供便捷的出行规划服务。
✨ 功能特性
🎯 核心功能
- 自然语言交互:支持中文对话式路径规划
- 智能意图识别:自动识别用户的路径规划需求
- 多城市支持:支持全国范围内的路径规划
- 多种出行方式:
- 🚶♂️ 步行导航(距离≤1.5km)
- 🚇 公共交通(距离>1.5km)
- 实时路况:基于高德地图实时数据
- 智能纠错:支持地址错误纠正
🚀 技术特性
- 现代化架构:FastAPI + Streamlit 双服务架构
- AI驱动:集成GPT-4进行智能分析
- MCP协议:使用Model Context Protocol连接高德地图服务
- 会话管理:支持多轮对话和上下文记忆
- 容错机制:完善的错误处理和重试机制
🚀 快速开始
环境要求
- Python 3.8+
- pip 包管理器
- 高德地图API密钥
- OpenAI API密钥
1. 克隆项目
git clone
cd amap-route-planning-agent
2. 创建虚拟环境
# Windows
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1
# macOS/Linux
python -m venv venv
source venv/bin/activate
3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
4. 配置环境变量
创建 .env 文件:
AMAP_API_KEY=your_amap_api_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
5. 启动服务
python app.py
服务启动后访问:
- 前端界面: http://localhost:8501
- API文档: http://localhost:8000/docs
📖 使用指南
基本用法
- 打开前端界面 http://localhost:8501
- 在对话框中输入路径规划需求,例如:
- "从莲花山到壹方城怎么走"
- "我想从深圳北站到华强北"
- "从广州塔到珠江新城地铁站的路线"
交互示例
用户: 从莲花山到壹方城怎么走
助手:
🗺️ 路径规划结果
📍 起点:莲花山 (深圳市福田区)
📍 终点:壹方城 (深圳市宝安区)
📏 距离:约15.2公里
🚇 推荐公共交通路线:
1. 步行至莲花山公园站 (3分钟)
2. 乘坐地铁2号线 → 福田站 (8分钟)
3. 换乘地铁1号线 → 宝安中心站 (25分钟)
4. 步行至壹方城 (5分钟)
⏱️ 总用时:约41分钟
💰 预计费用:7元
高级功能
地址纠错
如果系统识别的地址有误,您可以直接纠正:
用户: 不对,我说的是宝安区的壹方城
助手: 明白了!我来重新为您规划到宝安区壹方城的路线...
多轮对话
系统支持上下文记忆,可以进行多轮对话:
用户: 从莲花山到壹方城怎么走 助手: [提供路线规划] 用户: 如果开车呢? 助手: [提供驾车路线]
🔧 API 接口
路径规划接口
POST /route
Content-Type: application/json
{
"user_input": "从莲花山到壹方城怎么走",
"session_id": "optional_session_id"
}
城市确认接口
POST /confirm_city
Content-Type: application/json
{
"session_id": "session_id",
"city_input": "深圳"
}
详细API文档请访问:http://localhost:8000/docs
📁 项目结构
amap-route-planning-agent/
├── app.py # 应用启动器
├── route_agent_api.py # FastAPI后端主文件
├── streamlit_app.py # Streamlit前端界面
├── requirements.txt # 依赖包列表
├── .env.example # 环境变量模板
├── README.md # 项目说明文档
└── docs/ # 文档目录
└── project_intro.html # 项目介绍页面
🛠️ 核心组件
1. SimpleRouteAgent (route_agent_api.py)
智能路径规划核心类,包含:
- 意图识别:分析用户输入的真实意图
- 地址解析:将自然语言转换为具体地址
- 路径规划:调用高德地图API生成路线
- 结果格式化:生成用户友好的输出
2. Streamlit前端 (streamlit_app.py)
提供简洁的Web界面:
- 聊天式交互界面
- 实时响应显示
- 会话状态管理
- 一键清除功能
3. FastAPI后端 (route_agent_api.py)
提供RESTful API服务:
- 异步处理机制
- CORS跨域支持
- 完整的错误处理
- 详细的日志记录
🤝 贡献指南
欢迎贡献代码!请遵循以下步骤:
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建 Pull Request
📋 开发计划
近期计划
- 支持更多出行方式(驾车、骑行)
- 添加路线偏好设置(最快、最短、最少换乘)
📄 许可证
本项目基于 MIT 许可证开源 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
🙏 致谢
- 高德地图开放平台 - 提供地图数据和API服务
- OpenAI - 提供GPT模型支持
- FastAPI - 现代化的Python Web框架
- Streamlit - 简洁的数据应用框架
⭐ 如果这个项目对您有帮助,请给我们一个星标!
作者: haojiefang
Quick Start
Clone the repository
git clone https://github.com/haojiefang/amap-route-planning-agentInstall dependencies
cd amap-route-planning-agent
npm installFollow the documentation
Check the repository's README.md file for specific installation and usage instructions.
Repository Details
Recommended MCP Servers
Discord MCP
Enable AI assistants to seamlessly interact with Discord servers, channels, and messages.
Knit MCP
Connect AI agents to 200+ SaaS applications and automate workflows.
Apify MCP Server
Deploy and interact with Apify actors for web scraping and data extraction.
BrowserStack MCP
BrowserStack MCP Server for automated testing across multiple browsers.
Zapier MCP
A Zapier server that provides automation capabilities for various apps.