OpenStreetMap MCP Server 是一款 MCP 服务器，旨在通过位置服务和地理空间数据增强大型语言模型（LLM）的能力。它为LLM提供与OpenStreetMap数据交互的工具，从而实现各种基于位置的应用。该服务器支持地址地理编码、反向地理编码、查找附近地点、获取路线指引、搜索特定类别地点、建议最佳会面地点、探索区域信息、定位学校、分析通勤方案、查找电动汽车充电站、进行社区宜居性分析以及查找停车设施等功能。

通过与AI模型的无缝集成，开发者可以利用这些工具构建智能应用，例如房地产决策支持、通勤优化和位置感知型聊天机器人。该服务器通过标准输入/输出进行通信，并提供了示例客户端和详细的集成指南，方便开发者快速上手并将其集成到现有的MCP生态系统中。OpenStreetMap MCP Server的核心价值在于简化了LLM与地理空间数据的交互，从而释放了位置智能的巨大潜力。

地理编码与逆地理编码

OpenStreetMap MCP Server 提供了强大的地理编码和逆地理编码功能，允许 AI 模型将文本描述的地址或地名转换为精确的地理坐标（经度和纬度），反之亦然。地理编码通过 geocode_address 工具实现，它接收地址字符串作为输入，返回包含经纬度和其他相关信息的结构化数据。逆地理编码则通过 reverse_geocode 工具实现，接收经纬度坐标作为输入，返回对应的地址信息。这项功能极大地增强了 AI 模型理解和处理位置信息的能力，使得模型可以基于地理位置进行推理和决策。

例如，一个房地产 AI 应用可以使用地理编码功能将用户输入的“北京市朝阳区建国门外大街”转换为经纬度坐标，然后在地图上标记该位置，并结合其他工具查找附近的学校、医院等设施。反过来，一个旅游 AI 助手可以使用逆地理编码功能，根据用户当前位置的经纬度坐标，提供附近的景点、餐馆等信息。

周边地点搜索与兴趣点发现

该服务器提供 find_nearby_places 工具，使 AI 模型能够根据给定的地理位置和半径，搜索附近的各类兴趣点（POI）。用户可以指定搜索的类别，例如餐馆、咖啡馆、学校、医院等，并限制返回结果的数量。此功能对于构建基于位置的服务至关重要，例如推荐系统、本地搜索应用等。

例如，一个智能助手可以利用此功能，根据用户当前位置和“咖啡馆”类别，快速找到附近的咖啡馆列表，并提供评分、营业时间等信息。一个车载导航系统可以使用此功能，在用户行驶过程中，实时搜索附近的加油站或停车场，并提供导航指引。技术上，该功能依赖于 OpenStreetMap 数据库中丰富的兴趣点数据，并通过高效的空间索引技术实现快速搜索。

路线规划与导航

OpenStreetMap MCP Server 提供了 get_route_directions 工具，允许 AI 模型获取两点之间的路线规划信息，包括详细的转弯指示、距离和预计行驶时间。该功能支持多种交通方式，例如驾车、步行、骑行等，并可以根据实时交通状况进行调整。这使得 AI 模型能够为用户提供个性化的导航服务，优化出行路线。

例如，一个物流 AI 系统可以使用此功能，为配送员规划最佳的配送路线，并实时更新路线以避开拥堵路段。一个旅游规划 AI 可以根据用户的出发地和目的地，提供多种交通方式的路线选择，并比较不同方案的优劣。技术上，该功能依赖于复杂的路径规划算法和 OpenStreetMap 的道路网络数据。

技术实现

OpenStreetMap MCP Server 的核心功能基于 Python 开发，并利用了多个开源库，例如用于地理数据处理的 geopandas 和用于 HTTP 通信的 fastapi。服务器通过标准输入/输出（stdio）或 HTTP/SSE 协议与 MCP 客户端进行通信，实现了与 AI 模型的无缝集成。为了提高性能，服务器使用了缓存机制，将常用的地理数据和路线规划结果存储在内存中，减少了对 OpenStreetMap 数据库的访问次数。此外，服务器还支持并发处理多个请求，提高了整体的吞吐量。