IP Geolocation MCP Server 是一款模型上下文协议服务器，旨在为 AI 模型提供 IP 地址的地理位置信息。它通过 ipinfo.io API 获取 IP 地址的详细信息，包括位置、组织和国家/地区等。该服务器的核心价值在于使 AI 模型能够根据用户的 IP 地址推断其大致地理位置，从而实现更精准的个性化服务和内容推荐。

该解决方案通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 与 AI 模型无缝集成。开发者只需配置 IPINFO_API_TOKEN 环境变量，即可轻松地将 IP 地理位置信息集成到 AI 应用中。例如，在 Claude desktop 中，只需简单配置 claude_desktop_config.json 文件即可使用。它提供了一个名为 get_ip_details 的工具，接收 IP 地址作为输入，并返回包含详细信息的 IPDetails 对象。这使得 AI 模型能够根据用户所在位置提供定制化的响应，极大地提升了用户体验。

IP地址地理位置解析

mcp-server-ipinfo 的核心功能是根据提供的IP地址，利用 ipinfo.io API 获取详细的地理位置信息。该服务器接收一个IP地址作为输入，然后调用 ipinfo.io API，返回与该IP地址相关的地理位置数据，包括但不限于：经纬度坐标、城市、地区、国家以及所属组织机构等信息。这些信息对于AI模型来说，可以作为上下文信息，帮助模型更好地理解用户请求的地理位置相关性，从而提供更精准、个性化的服务。例如，一个电商AI模型可以根据用户的IP地址判断其所在城市，然后推荐当地的特色商品或服务。技术实现上，该功能通过 Python 编写，并使用 Pydantic 模型来规范输出数据的格式，确保数据的一致性和易用性。

上下文感知增强

该服务器通过提供IP地址相关的地理位置信息，显著增强了AI模型的上下文感知能力。AI模型可以利用这些信息来理解用户所处的地理环境，从而更好地理解用户的意图和需求。例如，一个天气预报AI模型可以根据用户的IP地址自动获取其所在城市的天气信息，而无需用户手动输入。此外，这些地理位置信息还可以用于内容过滤和个性化推荐。例如，一个新闻推荐AI模型可以根据用户的IP地址判断其所在国家，然后推荐当地的新闻内容。这种上下文感知能力对于提高AI模型的智能化水平和服务质量至关重要。技术实现上，该服务器可以通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 等多种方式与AI模型进行交互，具有良好的灵活性和可扩展性。

用户网络信息识别

除了地理位置信息，mcp-server-ipinfo 还可以提供与IP地址相关的网络信息，例如所属组织机构（ASN）。这些信息可以帮助AI模型识别用户的网络环境，从而更好地理解用户的行为模式和偏好。例如，一个安全AI模型可以根据用户的IP地址判断其是否来自已知的恶意网络，从而采取相应的安全措施。此外，这些网络信息还可以用于用户画像和行为分析。例如，一个广告推荐AI模型可以根据用户的IP地址判断其所属行业，然后推荐相关的广告内容。技术实现上，该服务器依赖于 ipinfo.io API 提供准确的网络信息，并定期更新数据以确保信息的时效性。

集成优势

mcp-server-ipinfo 易于集成到现有的 MCP 生态系统中，特别是与 Claude desktop 等客户端。通过简单的配置，开发者可以将该服务器添加到 claude_desktop_config.json 文件中，并设置必要的环境变量（如 IPINFO_API_TOKEN）。这种无缝集成简化了开发流程，降低了使用门槛。此外，该服务器支持多种传输机制，包括标准输入/输出和 HTTP/SSE，使其能够与各种类型的 AI 模型进行交互。这种灵活性使得开发者可以根据自己的需求选择最合适的集成方式。通过提供清晰的集成文档和示例代码，mcp-server-ipinfo 进一步降低了集成难度，加速了 AI 模型的开发和部署。