Arcade MCP Camino

Camino MCP服务器

MCP（模型上下文协议）服务器 Camino AI API，使用Arcade MCP Server框架构建。该服务器为AI代理提供位置智能、空间推理和路线规划功能。

特性

此MCP服务器将所有Camino API端点公开为工具：

• search_place -使用自由格式或结构化查询搜索地点
• query -将自然语言查询转换为Overpass QL以发现POI
• spatial_relationship -计算点之间的距离、方向和行进时间
• place_context -获取有关位置的上下文感知信息（附近的地方、天气等）
• journey_planner -多航路点行程规划与路线优化
• get_route -使用几何图形和图像在两点之间进行详细布线

安装

先决条件

• windows用户：必须使用WSL（Linux的Windows子系统）-请参阅 CLAUDE.md 详情
• Python 3.10+
• 紫外线 包管理器
• A. Camino API键

设置

1. 克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/arcade-mcp-camino.git
cd arcade-mcp-camino/camino_server

1. 安装依赖项：

uv sync

1. 创建一个 .env 使用您的Camino API密钥文件：

CAMINO_API_KEY=your-api-key-here

用法

使用克劳德桌面（Windows通过WSL）

添加到您的Claude桌面配置(%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "camino_server": {
      "command": "wsl",
      "args": [
        "bash", "-c",
        "cd /mnt/c/Users/YOUR_USERNAME/path/to/arcade-mcp-camino/camino_server && uv run python -m camino_server.server"
      ],
      "env": {
        "CAMINO_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

使用克劳德桌面（macOS/Linux）

{
  "mcpServers": {
    "camino_server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "python",
        "-m",
        "camino_server.server"
      ],
      "cwd": "/path/to/arcade-mcp-camino/camino_server",
      "env": {
        "CAMINO_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

独立

直接运行服务器：

uv run python -m camino_server.server

示例用法

在Claude Desktop中配置后，您可以提出以下问题：

• “查找埃菲尔铁塔附近的咖啡店”
• “从时代广场到中央公园的距离和旅行时间是多少？”
• “计划一次从酒店到博物馆，再到餐厅的旅程”
• “请为我提供坐标40.7589，-73.9851附近的背景信息”
• “找到从旧金山到洛杉矶的路线”

业绩说明

• 这 query 端点处理复杂的天桥API查询和人工智能排名可能需要30-60秒
• 其他端点通常在1-5秒内响应
• 使用 mode="basic" 更快、免费的查询或 mode="advanced" 以获得增强的网络丰富结果

故障排除

看 CLAUDE.md 常见问题和解决方案，包括：

• 视窗 fcntl 模块错误
• 返回类型验证错误
• 查询终结点超时问题

API文档

API完整文档可在以下网址获取：https://getcamino.ai/docs

许可证

麻省理工学院