滴滴出行MCP - AI时代的智能出行助理

随着AI助手功能的不断扩展，我们看到越来越多的服务开始拥抱MCP（Model Context Protocol）协议。继Anthropic、OpenAI等AI公司推出MCP支持后，国内互联网巨头也开始加入这一生态。今天，滴滴出行正式发布了自己的MCP服务器（目前处于 beta 版本），让AI助手能够直接调用滴滴的打车服务。

滴滴出行 MCP 官网 - https://mcp.didichuxing.com/

这意味着什么？想象一下，你只需要告诉AI助手"帮我从公司叫一辆车到机场"，AI就能自动获取价格预估，甚至生成打车链接让你一键下单。这种无缝的服务集成正在重新定义我们与AI助手的交互方式。

滴滴MCP服务器概览

核心功能

滴滴MCP服务器目前提供两个主要功能：

1. maps_textsearch - 查询地址的详细地理位置信息

2. wyc_estimate - 查看可用车型和预估价格

• 支持特快快车、特惠快车、快车、优享、专车、豪华车等多种车型
• 提供实时价格预估

• 支持跳转到滴滴出行App或微信小程序
• 可指定特定车型品类
• 兼容滴滴出行App 7.1.2及以上版本

技术规格

• 接入地址: https://mcp.didichuxing.com/mcp-servers
• 协议支持: Streamable HTTP，基于JSON-RPC 2.0
• 鉴权方式: URL查询参数携带API Key
• 数据格式: JSON

作为统一大语言模型访问外部资源与工具接口的开源协议，MCP受到开源社区的巨大关注。 近期我也发布了一套【MCP极简入门课程系列】。文字版本发布在小木头的AI星球。

欢迎扫码加入星球，进入专栏学习。

课程的视频版本发布在B站课堂，同名课程 👉 【MCP极简入门】https://www.bilibili.com/cheese/play/ss635342154

快速开始指南

1. 获取API Key

首先需要成为滴滴开发者：

1. 使用已注册的滴滴个人账号登录控制台 https://mcp.didichuxing.com/
2. 新用户需先在滴滴出行App/小程序完成注册
3. 在控制台获取个人 API Key

2. 基础调用示例

让我们看一个获取工具列表的示例：

curl -X "POST" "https://mcp.didichuxing.com/mcp-servers?key=YOUR_API_KEY" \     -H 'Content-Type: application/json; charset=utf-8' \     -d '{  "jsonrpc": "2.0",  "method": "tools/list",  "id": 1,  "params": {    "_meta": {      "progressToken": 1    }  }}'

3. 价格预估调用

{  "jsonrpc": "2.0",  "method": "tools/call",  "id": 2,  "params": {    "name": "wyc_estimate",    "arguments": {      "from_lng": "116.397128",      "from_lat": "39.916527",      "from_name": "天安门广场",      "to_lng": "116.584362",      "to_lat": "39.883750",      "to_name": "首都国际机场"    }  }}

在ChatOllama中集成滴滴MCP

现在让我们演示如何在ChatOllama中集成滴滴MCP服务器。

配置步骤

1. 安装ChatOllama

   参考 https://github.com/sugarforever/chat-ollama 文档完整安装。

2. 配置MCP服务器

   在ChatOllama的设置页中中添加滴滴MCP服务器，参考以下截图：

   

实际使用演示

让我们通过几个实际场景来演示滴滴MCP的使用：

场景1：价格预估

在 ChatOllama 中新建一个对话，输入：

帮我查一下从北京站到首都机场的打车价格

你应该能看到类似如下截图的回复。

场景2：生成打车链接

继续提问：

好的，帮我生成一个快车的打车链接，我到T3。

你应该能看到在回复中给出了打车链接。

在微信中点击链接，即可跳转到滴滴出行 App 完成订单的后续操作。

技术亮点分析

1. 无缝集成体验

滴滴MCP服务器的设计充分考虑了用户体验：

• 标准化的JSON-RPC 2.0协议确保了与各种AI助手的兼容性
• 简洁的API设计降低了集成门槛
• 支持流式通信，提供更好的响应体验

2. 丰富的车型支持

目前支持的车型包括：

• 特快快车 - 性价比之选
• 特惠快车 - 经济实惠
• 快车 - 标准选择
• 优享 - 舒适体验
• 专车 - 高端服务
• 豪华车 - 奢华享受

3. 智能价格预估

通过实时数据分析，提供准确的价格区间预估，帮助用户做出明智的选择。

应用场景展望

滴滴MCP服务器的推出开启了许多有趣的应用场景：

1. 智能出行助手

• "明天早上8点的会议，帮我安排从家到公司的车"
• "下班后直接去机场，帮我比较一下各种车型的价格"

2. 企业差旅管理

• 集成到企业OA系统，自动处理员工出行需求
• 根据差旅政策自动选择合适的车型

3. 旅游规划助手

• "帮我规划北京一日游的交通路线和费用"
• 结合景点信息，提供最优的出行方案

总结

滴滴MCP服务器的发布标志着国内互联网服务开始深度拥抱AI生态。通过标准化的MCP协议，滴滴将自己的核心服务能力开放给AI助手，这不仅提升了用户体验，也为整个行业树立了一个很好的示例。

随着更多服务提供商加入MCP生态，我们可以期待看到更加智能、更加便捷的AI助手体验。未来，也许我们只需要一句话，AI就能帮我们安排好整个出行计划。

对于开发者来说，滴滴MCP服务器提供了一个很好的学习和实践机会。通过集成这样的服务，我们可以构建更加实用的AI应用，真正让AI技术服务于日常生活。

本文基于滴滴MCP服务器 beta 版本编写，更多技术细节请参考官方文档。

相关链接

• 滴滴开发者控制台
• MCP协议规范
• ChatOllama项目

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