DiDi MCP Server

为你的 AI Agent 接入滴滴出行的网约车与地图服务能力。

概览

DiDi MCP Server 基于 Model Context Protocol 标准，通过 Streamable HTTP 协议向 AI Agent 暴露滴滴出行的核心能力。工具由 Agent 框架在运行时自动发现和调用，开发者只需完成接入配置即可。

能力范围

网约车服务

地图服务

环境与端点

建议开发阶段始终使用调试环境。详见 调试模式。

快速开始

第一步：获取 API Key

1. 使用已注册的滴滴个人账号登录开发者控制台

   新手机号需先在滴滴出行 App 或小程序完成注册

2. 在控制台激活个人 MCP Key，并升级成 Pro 版本用户

第二步：验证连通性

将 YOUR_MCP_KEY 替换为你的 MCP Key，发送以下请求获取工具列表，收到包含工具定义的 JSON 响应即表示接入成功：

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

第三步：在 Agent 中配置

在你的 Agent 框架中添加以下 MCP Server 配置，框架会自动完成工具发现和调用：

• URL：https://mcp.didichuxing.com/mcp-servers?key=YOUR_MCP_KEY
• Type：streamable_http

协议规范

• 传输协议：Streamable HTTP
• 消息格式：JSON-RPC 2.0
• Content-Type：application/json; charset=utf-8

响应结构

工具响应分两类结构，Agent 框架会自动处理调用和解析，开发者在设计 Agent 行为时需了解字段语义：

打车工具（taxi_*）返回双通道响应：

地图工具（maps_*）仅返回 content[0].text，值为 JSON 字符串，需解析后使用，无 structuredContent。

核心约束

Agent 在调用工具前必须遵守以下约束，否则将触发参数校验错误或业务异常。

约束 1：数字参数必须用字符串传递

所有经纬度参数必须加引号，传入字符串类型，否则触发错误码 -32010：

❌  "from_lat": 39.916527
✅  "from_lat": "39.916527"

约束 2：坐标必须通过工具获取，不得假设

所有经纬度坐标必须先通过 maps_textsearch 实时获取，不能使用模型训练数据中的记忆坐标：

用户："从国贸到三里屯"
  → 必须调用 maps_textsearch("国贸", "北京市")   获取起点坐标
  → 必须调用 maps_textsearch("三里屯", "北京市") 获取终点坐标
  → 再调用 taxi_estimate 或路线规划工具

约束 3：坐标格式为「经度,纬度」

所有工具的坐标格式统一为 lng,lat（经度在前，纬度在后）：

✅  "116.397128,39.916527"  （lng,lat）
❌  "39.916527,116.397128"  （lat,lng）

约束 4：下单前必须获取用户确认

taxi_create_order 调用后立即产生真实订单，调用前必须向用户展示车型和价格并等待明确确认，禁止自动下单。

工具参考

网约车服务

taxi_estimate — 车型预估

查询当前可用车型与价格预估。下单前必须先调用此工具，返回的 traceId 是创建订单的必要参数。

参数

⚠️ 所有坐标参数均为字符串类型。

关键返回字段

⚠️ traceId 有时效性，获取后应立即进入用户确认流程并下单，避免过期（过期后需重新调用 taxi_estimate）。

字段名对照

Agent 建议提示词

帮我看看从望京 SOHO 打车到国贸大概多少钱

现在叫专车去机场要多少钱

taxi_create_order — 创建订单 ^Pro

直接通过 API 创建打车订单，系统自动完成发单流程。调用后立即产生真实订单，请谨慎调用。

⚠️ 调用前必须满足以下两个条件：

1. 已调用 taxi_estimate 并获取有效的 traceId（traceId 有时效性，过期需重新预估）
2. 已向用户展示车型和价格，并收到明确确认，禁止自动下单

参数

关键返回字段

Agent 建议提示词

确认下单快车

好的，帮我叫专车吧

taxi_query_order — 查询订单状态 ^Pro

查询订单当前状态、司机信息和行程进度。生产环境中需循环轮询直至终止状态。

参数

订单状态与轮询策略

以下为 Agent 需处理的主要状态，实际状态码不限于此：

司机接单时（statusCode: 1）的关键返回字段

Agent 建议提示词

查一下我的订单到哪了

司机来了吗，还需要等多久

taxi_cancel_order — 取消订单 ^Pro

取消指定订单。行程中及完单后不支持取消。

参数

关键返回字段

Agent 建议提示词

我不打车了，帮我取消订单

取消刚才的订单

taxi_get_driver_location — 获取司机位置 ^Pro

获取司机当前实时经纬度。仅在有进行中订单时有效。

参数

关键返回字段

建议获取坐标后调用 maps_regeocode 转换为可读地址展示给用户。

Agent 建议提示词

司机现在在哪

帮我看看司机离我还有多远

taxi_generate_ride_app_link — 生成打车链接

生成跳转到滴滴 App 的深度链接，用户点击后在 App 内完成下单操作。适用于不需要全程 API 托管下单的场景。需要滴滴出行 App 7.1.2 及以上版本。

参数

Agent 建议提示词

生成一个从北京西站到国贸的打车链接

我想自己在 App 里下单，帮我生成一下链接

地图服务

maps_textsearch — 地点搜索

根据关键词和城市搜索 POI，返回名称、地址和坐标。是所有需要坐标操作的必要前置步骤。

参数

关键返回字段

content[0].text 为 JSON 数组字符串，解析后每个元素包含：

Agent 建议提示词

搜索"望京 SOHO"的位置，获取坐标

注意事项

• 多结果时默认取第一个，或询问用户确认

maps_regeocode — 逆地理编码

将经纬度坐标转换为可读的地址描述。常用于将司机位置转化为人类可理解的地址。

参数

Agent 建议提示词

把坐标 116.397128,39.916527 转换成地址告诉我

maps_place_around — 周边搜索

搜索指定坐标周边的 POI，适用于「附近有没有…」类场景。

参数

Agent 建议提示词

找一下我附近 1 公里内的加油站

北京西站周边有哪些酒店

maps_direction_driving — 驾车路线

规划驾车通行方案，返回路线、时间和距离。

参数

Agent 建议提示词

开车从北京西站到国贸要多久

帮我规划一下从公司驾车回家的路线

maps_direction_transit — 公交 / 地铁路线

规划综合公交、地铁通行方案。

参数

Agent 建议提示词

坐地铁从望京 SOHO 去三里屯怎么走

从北京西站到首都机场坐公交怎么去

maps_direction_walking — 步行路线

规划步行通行方案，返回路线和步行时间。

参数

Agent 建议提示词

从酒店步行到最近的地铁站要走多久

maps_direction_bicycling — 骑行路线

规划骑行通行方案，适用于单车出行场景。

参数

Agent 建议提示词

骑共享单车从公司到地铁站需要多少分钟

工作流程

完整叫车流程

用户："帮我叫个车去国贸"

1. 地址解析 — maps_textsearch 分别搜索起点和「国贸」的坐标

   ⚠️ 未提供起点时，必须先询问用户，不得推测

2. 价格预估 — taxi_estimate 传入起终点坐标，获取可用车型和价格，保存返回的 traceId

3. 用户确认 向用户展示车型列表与价格，等待明确选择

   ⚠️ 必须等用户明确回复，禁止自动下单

4. 创建订单 — taxi_create_order 传入 product_category 和 estimate_trace_id（即 traceId），保存返回的 orderId

5. 状态跟踪 — taxi_query_order 传入 orderId，按状态表建议的间隔轮询，直至终止状态

路线规划流程

用户："怎么从北京西站去首都机场？"

先调用 maps_textsearch × 2 获取起终点坐标，再根据用户出行意图选择工具：

对话参考示例

用户： 帮我叫个车去国贸

Agent： 请问您现在在哪里？

用户： 望京 SOHO

Agent： (调用 maps_textsearch("望京SOHO", "北京市")、maps_textsearch("国贸", "北京市")、taxi_estimate(...))

价格预估（望京 SOHO → 国贸）

车型	预估费用
特惠快车	约 73 元
快车	约 75 元
专车	约 132 元
豪华车	约 316 元

请选择车型：

用户： 快车

Agent： (调用 taxi_create_order(product_category="1", estimate_trace_id="..."))

订单已创建

• 订单号：qoxxxxxxxxiD
• 路线：望京 SOHO → 国贸
• 车型：快车 · 约 75 元
• 账号尾号：1155

正在为您匹配司机，我会及时更新状态…

位置信息处理规则

调试模式

调试环境提供完整的 Pro 功能体验，返回 Mock 数据，不产生真实订单，不影响真实账户。

调试端点： https://mcp.didichuxing.com/mcp-servers-sandbox?key=YOUR_MCP_KEY

ℹ️ 使用调试环境时，需将配置文件中的端点 URL 替换为上述调试端点（添加 -sandbox 后缀）。

各工具调试行为

taxi_query_order 调试序列

调试环境按查询次数依次返回不同状态，用于模拟完整订单生命周期，创建新订单后计数自动重置：

错误处理

错误码参考

版本日志