server-google-maps 是一个 MCP 服务器，旨在为 AI 模型提供强大的地理空间能力。它通过 Google Maps API 提供了一系列工具，使 AI 能够访问位置信息并执行复杂的地理空间分析。

该服务器提供诸如地址坐标转换、逆地理编码、地点搜索、地点详情查询、距离矩阵计算和海拔数据查询等工具。AI 模型可以利用这些工具，无缝集成位置感知功能，从而增强其在位置相关任务中的表现。例如，AI 可以使用此服务器来优化物流路线、分析房地产市场趋势或提供个性化的位置感知推荐。

server-google-maps 通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 与 AI 模型交互，易于集成到现有的 MCP 生态系统中。通过 Docker 或 NPX 部署，开发者可以快速启动并运行此服务器，并通过简单的 API 密钥配置即可开始使用。它为开发者提供了一种高效、安全的方式，将 Google Maps 的强大功能引入到他们的 AI 应用中。

地理编码与逆地理编码

server-google-maps 提供了强大的地理编码和逆地理编码功能，允许AI模型在地址和地理坐标之间进行转换。地理编码工具 maps_geocode 接收一个地址字符串作为输入，返回该地址的经纬度坐标、格式化地址和地点ID。逆地理编码工具 maps_reverse_geocode 则相反，接收经纬度坐标作为输入，返回对应的格式化地址、地点ID和地址组成部分。这项功能对于需要理解或生成与位置相关信息的AI模型至关重要。

例如，一个客户服务AI可以利用地理编码功能将用户输入的地址转换为坐标，从而确定离用户最近的门店位置。或者，一个旅游规划AI可以使用逆地理编码功能，根据用户提供的坐标，生成该位置的详细地址描述，方便用户了解周边环境。技术实现上，这两个工具直接调用Google Maps Geocoding API，并通过MCP协议将结果返回给客户端。

地点搜索与详细信息查询

该服务器提供地点搜索 maps_search_places 和地点详细信息查询 maps_place_details 功能，使AI模型能够发现并理解特定地点的相关信息。maps_search_places 允许AI模型根据文本查询搜索地点，并可选择指定位置和搜索半径，返回地点名称、地址和位置信息。maps_place_details 则允许AI模型通过地点ID获取更详细的信息，包括名称、地址、联系方式、评分、评论和营业时间。

例如，一个餐厅推荐AI可以使用 maps_search_places 查找用户附近符合特定条件的餐厅（例如，“提供素食的咖啡馆”），然后使用 maps_place_details 获取这些餐厅的详细信息，如用户评价和营业时间，从而为用户提供更个性化的推荐。技术实现上，这些工具利用Google Maps Places API，并通过MCP协议进行数据传输。

距离矩阵计算

server-google-maps 提供的距离矩阵计算功能 maps_distance_matrix 允许AI模型计算多个起点和终点之间的距离和所需时间。该工具接收起点和终点数组作为输入，并可选择指定出行模式（驾车、步行、自行车或公共交通），返回距离和时间矩阵。这项功能对于物流优化、路线规划和出行预测等应用场景至关重要。

例如，一个物流优化AI可以使用 maps_distance_matrix 计算不同仓库到多个配送地点的距离和预计送达时间，从而优化配送路线，降低运输成本。或者，一个出行规划AI可以根据用户提供的起点和终点，以及不同的出行模式，计算出行时间和距离，帮助用户选择最佳出行方案。技术实现上，该工具调用Google Maps Distance Matrix API，并通过MCP协议将结果返回。