我们在上一遍文章中介绍了自己如何开发MCP Server，并通过 LangChain +DeepSeek实现实现多MCP服务的调用。文章地址：https://lowcode.blog.csdn.net/article/details/147035705
本文以调用百度地图接口为示例，介绍如何基于 LangChain +DeepSeek调用第三方的MCP服务，并给出整个示例的 Python 代码。
智能体开发平台在线体验地址：http://www.yunchengxc.com
一、MCP是什么
MCP（Model Context Protocol）是什么、使用MCP有什么好处、MCP的技术架构，这些内容在前面文章中都有介绍，本文不再重复。
二、前提条件
1、Python运行环境安装。建议使用Python3.10以上版本，本示例使用了 Python 3.12.9版本。
2、Python开发工具安装。本人是vue\Java\python多种语言开发，所以使用了 IntelliJ IDEA开发工具。读者可以根据个人习惯选择合适的Python开发工具，比如：PyCharm、VS Code。
3、注册DeepSeek，获得访问deepseek模型服务的api_key。DeepSeek的AI开放平台地址：https://platform.deepseek.com。
4、注册百度地图，获得访问百度地图服务的api_key。Baidu平台地址：https://lbsyun.baidu.com/faq/api?title=mcpserver/prepare。
三、代码实现
1、创建python工程
首先，通过开发工具创建一个python工程。这一步很简单，不再描述。
接着，激活虚拟环境。在项目根目录下，并通过以下命令创建并激活虚拟环境：
python -m venv venv #有的环境下命令是python3或者py
.\venv\Scripts\activate #windows下的激活命令
注意：如果是通过IDEA工具创建的Python工程，默认会创建并激活venv虚拟环境，就不再需要手动创建了。
2、pip安装依赖包
本示例使用langchain、LangGraph和DeepSeek，所以需要先安装依赖包。
在虚拟环境命令窗口执行：
pip install -U langchain langgraph
pip install -U langchain-deepseek
3、开发Baidu地图MCP Server
百度官方提供了地图的MCP Server，无需我们自己开发，下载官方源代码文件，导入我们的python工程即可。
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议，百度地图提供了多个核心API接口和MCP协议的对接， 涵盖逆地理编码、地点检索、路线规划等。百度地图MCP Server发布后，智能体开发者仅需简单配置，就可以在大模型中快速接入地图服务，实现查找周边地点、 规划出行路线等能力，大幅降低了智能体应用开发过程中调用地图服务相关能力的门槛，显著提升了智能体应用的开发效率。
以下是百度地图MCP Server的源码代码，命名baidu_map.py：
import os
import copy
import httpx
from asyncio import sleep
from mcp.server.fastmcp import FastMCP, Context
# 创建MCP服务器实例
mcp = FastMCP("mcp-server-baidu-maps")
# 设置API密钥，请更换为自己申请的密钥，用于调用百度地图API，获取方式请参考：https://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key
# api_key = os.getenv('BAIDU_MAPS_API_KEY')
api_key="b6QFwBcBeJSJsUlIIYSxgttpi3v4E0M7"
api_url = "https://api.map.baidu.com"
def filter_result(data) -> dict:
'''
过滤路径规划结果，用于剔除冗余字段信息，保证输出给模型的数据更简洁，避免长距离路径规划场景下chat中断
'''
# 创建输入数据的深拷贝以避免修改原始数据
processed_data = copy.deepcopy(data)
# 检查是否存在'result'键
if 'result' in processed_data:
result = processed_data['result']
# 检查'result'中是否存在'routes'键
if 'routes' in result:
for route in result['routes']:
# 检查每个'route'中是否存在'steps'键
if 'steps' in route:
new_steps = []
for step in route['steps']:
# 提取'instruction'字段，若不存在则设为空字符串
new_step = {
'distance': step.get('distance', ''),
'duration': step.get('duration', ''),
'instruction': step.get('instruction', '')
}
new_steps.append(new_step)
# 替换原steps为仅含instruction的新列表
route['steps'] = new_steps
return processed_data
@mcp.tool()
async def map_geocode(
address: str,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
地理编码服务
Description:
将地址解析为对应的位置坐标。地址结构越完整，地址内容越准确，解析的坐标精度越高。
Args:
address: 待解析的地址。最多支持84个字节。可以输入两种样式的值，分别是：
1、标准的结构化地址信息，如北京市海淀区上地十街十号【推荐，地址结构越完整，解析精度越高】
2、支持“*路与*路交叉口”描述方式，如北一环路和阜阳路的交叉路口
第二种方式并不总是有返回结果，只有当地址库中存在该地址描述时才有返回。
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/geocoding/v3/"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbsyun.baidu.com/faq/api?title=webapi/guide/webservice-geocoding
params = {
"ak": f"{api_key}",
"output": "json",
"address": f"{address}",
"from": "py_mcp"
}
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
return result
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_reverse_geocode(
latitude: float,
longitude: float,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
逆地理编码服务
Description:
根据经纬度坐标点获取对应位置的行政区划与POI信息
Args:
latitude: 纬度 (gcj02ll)
longitude: 经度 (gcj02ll)
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("There")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/reverse_geocoding/v3/"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbsyun.baidu.com/faq/api?title=webapi/guide/webservice-geocoding-abroad
params = {
"ak": f"{api_key}",
"output": "json",
"coordtype": "gcj02ll",
"location": f"{latitude},{longitude}",
"extensions_poi": "1",
"from": "py_mcp"
}
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
return result
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_search_places(
query: str,
region: str,
location: str,
radius: int,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
地点检索服务
Description:
城市内检索: 检索某一城市内（目前最细到城市级别）的地点信息。
周边检索: 设置圆心和半径，检索圆形区域内的地点信息（常用于周边检索场景）。
Args:
query: 检索关键字
region: 检索的行政区划
location: 圆形区域检索中心点
radius: 圆形区域检索半径，单位：米
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/place/v2/search"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbsyun.baidu.com/faq/api?title=webapi/guide/webservice-placeapi
params = {
"ak": f"{api_key}",
"output": "json",
"query": f"{query}",
"region": f"{region}",
"from": "py_mcp"
}
if location:
params["location"] = f"{location}"
params["radius"] = f"{radius}"
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
return result
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_place_details(
uid: str,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
地点详情检索服务
Description:
地点详情检索: 地点详情检索针对指定POI，检索其相关的详情信息。
开发者可以通地点检索服务获取POI uid。使用“地点详情检索”功能，传入uid，即可检索POI详情信息，如评分、营业时间等（不同类型POI对应不同类别详情数据）。
Args:
uid: poi的唯一标识
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/place/v2/detail"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbsyun.baidu.com/faq/api?title=webapi/guide/webservice-placeapi/detail
params = {
"ak": f"{api_key}",
"output": "json",
"uid": f"{uid}",
# Agent入参不可控，这里给定scope为2
"scope": 2,
"from": "py_mcp"
}
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
return result
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_distance_matrix(
origins: str,
destinations: str,
mode: str,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
批量算路服务
Description:
根据起点和终点坐标计算路线规划距离和行驶时间
批量算路目前支持驾车、骑行、步行
步行时任意起终点之间的距离不得超过200KM，超过此限制会返回参数错误
驾车批量算路一次最多计算100条路线，起终点个数之积不能超过100
Args:
origins: 多个起点坐标纬度,经度，按|分隔。示例：40.056878,116.30815|40.063597,116.364973【骑行】【步行】支持传入起点uid提升绑路准确性，格式为：纬度,经度;POI的uid|纬度,经度;POI的uid。示例：40.056878,116.30815;xxxxx|40.063597,116.364973;xxxxx
destinations: 多个终点坐标纬度,经度，按|分隔。示例：40.056878,116.30815|40.063597,116.364973【【骑行】【步行】支持传入终点uid提升绑路准确性，格式为：纬度,经度;POI的uid|纬度,经度;POI的uid。示例：40.056878,116.30815;xxxxx|40.063597,116.364973;xxxxx
mode: 批量算路类型(driving, riding, walking)
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/routematrix/v2/{mode}"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbsyun.baidu.com/faq/api?title=webapi/routchtout
params = {
"ak": f"{api_key}",
"output": "json",
"origins": f"{origins}",
"destinations": f"{destinations}",
"from": "py_mcp"
}
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
return result
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_directions(
model: str,
origin: str,
destination: str,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
路线规划服务
Description:
驾车路线规划: 根据起终点坐标规划驾车出行路线
骑行路线规划: 根据起终点坐标规划骑行出行路线
步行路线规划: 根据起终点坐标规划步行出行路线
公交路线规划: 根据起终点坐标规划公共交通出行路线
Args:
model: 路线规划类型(driving, riding, walking, transit)
origin: 起点坐标，当用户只有起点名称时，需要先通过地理编码服务或地点地点检索服务确定起点的坐标
destination: 终点坐标，当用户只有起点名称时，需要先通过地理编码服务或地点检索服务确定起点的坐标
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/directionlite/v1/{model}"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbs.baidu.com/faq/api?title=webapi/direction-api-v2
params = {
"ak": f"{api_key}",
"output": "json",
"origin": f"{origin}",
"destination": f"{destination}",
"from": "py_mcp"
}
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
'''
过滤非公交的导航结果，防止返回的结果中包含大量冗余坐标信息，影响大模型的响应速度，或是导致chat崩溃。
当前只保留导航结果每一步的距离、耗时和语义化信息。
公交路线规划情况比较多，尽量全部保留。
'''
if model == 'transit':
return result
else:
return filter_result(result)
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_weather(
location: str,
district_id: int,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
天气查询服务
Description:
用户可通过行政区划或是经纬度坐标查询实时天气信息及未来5天天气预报(注意: 使用经纬度坐标需要高级权限)。
Args:
location: 经纬度，经度在前纬度在后，逗号分隔 (需要高级权限, 例如: 116.30815,40.056878)
district_id: 行政区划 (例如: 1101010)
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/weather/v1/?"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbs.baidu.com/faq/api?title=webapi/weather
params = {
"ak": f"{api_key}",
"data_type": "all",
"from": "py_mcp"
}
# 核心入参，二选一
if not location:
params["district_id"] = f"{district_id}"
else :
params["location"] = f"{location}"
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
return result
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_ip_location(
# ip: str,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
IP定位服务
Description:
根据用户请求的IP获取当前的位置，当需要知道用户当前位置、所在城市时可以调用该工具获取
Args:
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/location/ip"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbs.baidu.com/faq/api?title=webapi/ip-api
params = {
"ak": f"{api_key}",
"from": "py_mcp"
}
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
return result
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_road_traffic(
model: str,
road_name: str,
city: str,
bounds: str,
vertexes: str,
center: str,
radius: int,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
实时路况查询服务
Description:
查询实时交通拥堵情况, 可通过指定道路名和区域形状(矩形, 多边形, 圆形)进行实时路况查询。
道路实时路况查询: 查询具体道路的实时拥堵评价和拥堵路段、拥堵距离、拥堵趋势等信息
矩形区域实时路况查询: 查询指定矩形地理范围的实时拥堵情况和各拥堵路段信息
多边形区域实时路况查询: 查询指定多边形地理范围的实时拥堵情况和各拥堵路段信息
圆形区域(周边)实时路况查询: 查询某中心点周边半径范围内的实时拥堵情况和各拥堵路段信息
Args:
model: 路况查询类型(road, bound, polygon, around)
road_name: 道路名称和道路方向, model=road时必传 (如:朝阳路南向北)
city: 城市名称或城市adcode, model=road时必传 (如:北京市)
bounds: 区域左下角和右上角的经纬度坐标, model=bound时必传 (如:39.912078,116.464303;39.918276,116.475442)
vertexes: 多边形区域的顶点经纬度, model=polygon时必传 (如:39.910528,116.472926;39.918276,116.475442;39.916671,116.459056;39.912078,116.464303)
center: 圆形区域的中心点经纬度坐标, model=around时必传 (如:39.912078,116.464303)
radius: 圆形区域的半径(米), 取值[1,1000], model=around时必传 (如:200)
"""
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用百度API
url = f"{api_url}/traffic/v1/{model}?"
# 设置请求参数
# 更多参数信息请参考:https://lbs.baidu.com/faq/api?title=webapi/traffic
params = {
"ak": f"{api_key}",
"output": "json",
"from": "py_mcp"
}
# 核心入参，根据model选择
match model:
case 'bound':
params['bounds'] = f'{bounds}'
case 'polygon':
params['vertexes'] = f'{vertexes}'
case 'around':
params['center'] = f'{center}'
params['radius'] = f'{radius}'
case 'road':
params['road_name'] = f'{road_name}'
params['city'] = f'{city}'
case _:
pass
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
return result
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
@mcp.tool()
async def map_poi_extract(
text_content: str,
ctx: Context
) -> dict:
"""
Name:
POI智能提取
Description:
根据用户提供的文本描述信息, 智能提取出文本中所提及的POI相关信息. (注意: 使用该服务, api_key需要拥有对应的高级权限, 否则会报错)
Args:
text_content: 用于提取POI的文本描述信息 (完整的旅游路线，行程规划，景点推荐描述等文本内容, 例如: 新疆独库公路和塔里木湖太美了, 从独山子大峡谷到天山神秘大峡谷也是很不错的体验)
"""
# 关于高级权限使用的相关问题，请联系我们: https://lbsyun.baidu.com/apiconsole/fankui?typeOne=%E4%BA%A7%E5%93%81%E9%9C%80%E6%B1%82&typeTwo=%E9%AB%98%E7%BA%A7%E6%9C%8D%E5%8A%A1
try:
# 获取API密钥
if not api_key:
raise Exception("Can not found API key.")
# 调用POI智能提取的提交接口
headers = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
submit_url = f"{api_url}/api_mark/v1/submit"
result_url = f"{api_url}/api_mark/v1/result"
# 设置上传用户描述的请求体
submit_body = {
"ak": f"{api_key}",
"id": 0,
"msg_type": "text",
"text_content": f"{text_content}",
"from": "py_mcp"
}
# 异步请求
async with httpx.AsyncClient() as client:
# 提交任务
submit_resp = await client.post(
submit_url, data=submit_body, headers=headers, timeout=10.0
)
submit_resp.raise_for_status()
submit_result = submit_resp.json()
if submit_result.get("status") != 0:
error_msg = submit_result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
map_id = submit_result.get("result", {}).get("map_id")
if not map_id:
raise Exception("Can not found map_id")
# 轮询获取结果（最多5次，间隔2秒）
result_body = {"ak": api_key, "id": 0, "map_id": map_id, "from": "py_mcp"}
max_retries = 5
for attempt in range(max_retries):
result_resp = await client.post(
result_url, data=result_body, headers=headers, timeout=10.0
)
result_resp.raise_for_status()
result = result_resp.json()
if result.get("status") == 0 and result.get("result"):
return result
elif attempt < max_retries - 1:
await sleep(2)
else:
raise Exception("Timeout to get the result")
if result.get("status") != 0:
error_msg = result.get("message", "unkown error")
raise Exception(f"API response error: {error_msg}")
except httpx.HTTPError as e:
raise Exception(f"HTTP request failed: {str(e)}") from e
except KeyError as e:
raise Exception(f"Failed to parse reponse: {str(e)}") from e
if __name__ == "__main__":
print("baidu地图服务，MCP Server启动成功")
mcp.run(transport="stdio") # 启动服务并使用标准输入输出通信注意：该MCP Server中定义了调用百度地图接口的10个方法，分别是: ['map_geocode', 'map_reverse_geocode', 'map_search_places', 'map_place_details', 'map_distance_matrix', 'map_directions', 'map_weather', 'map_ip_location', 'map_road_traffic', 'map_poi_extract']，
具体这些API接口的用处，请参考百度官方说明文档：https://lbsyun.baidu.com/faq/api?title=mcpserver/base
4、开发调用百度地图的MCP Client
通过Python开发工具，创建一个python文件，命名为baidu_map_client.py。源代码如下：
import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
# 初始化 DeepSeek 大模型客户端
llm = ChatDeepSeek(
model="deepseek-chat", # 指定 DeepSeek 的模型名称
api_key="sk-e508ba61639640848060a1a2c1ee7b17" # 替换为您自己的 DeepSeek API 密钥
)
# 解析并输出结果
def print_optimized_result(agent_response):
"""
解析代理响应并输出优化后的结果。
:param agent_response: 代理返回的完整响应
"""
messages = agent_response.get("messages", [])
steps = [] # 用于记录计算步骤
final_answer = None # 最终答案
for message in messages:
if hasattr(message, "additional_kwargs") and "tool_calls" in message.additional_kwargs:
# 提取工具调用信息
tool_calls = message.additional_kwargs["tool_calls"]
for tool_call in tool_calls:
tool_name = tool_call["function"]["name"]
tool_args = tool_call["function"]["arguments"]
steps.append(f"调用工具: {tool_name}({tool_args})")
elif message.type == "tool":
# 提取工具执行结果
tool_name = message.name
tool_result = message.content
steps.append(f"{tool_name} 的结果是: {tool_result}")
elif message.type == "ai":
# 提取最终答案
final_answer = message.content
# 打印优化后的结果
print("\n计算过程:")
for step in steps:
print(f"- {step}")
if final_answer:
print(f"\n最终答案: {final_answer}")
# 定义异步主函数
async def main():
# 创建服务器参数
server_params = StdioServerParameters(
command="python",
args=["./baidu_map.py"],
)
# 使用 stdio_client 进行连接
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
# 初始化连接
await session.initialize()
print("成功连接到MCP Server")
# 加载工具
tools = await load_mcp_tools(session)
print("加载工具完成: ", [tool.name for tool in tools])
# 创建代理
agent = create_react_agent(llm, tools)
# 循环接收用户输入
while True:
try:
# 提示用户输入问题
user_input = input("\n请输入您的问题（或输入 'exit' 退出）：")
if user_input.lower() == "exit":
print("感谢使用！再见！")
break
# 调用代理处理问题
agent_response = await agent.ainvoke({"messages": user_input})
# 打印完整响应（调试用）
# print("\n完整响应:", agent_response)
# 调用抽取的方法处理输出结果
print_optimized_result(agent_response)
except Exception as e:
print(f"发生错误：{e}")
continue
# 使用 asyncio 运行异步主函数
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())四、运行测试
先运行MCP Server，即baidu_map.py，再运行baidu_map_client.py
，在命令行窗口进行AI对话,观察日志输出结果，确定是否调用了百度地图的MCP Server服务。
提问：
从北京西站到清华大学怎么走，优先考虑地铁？
回答：
一共调用了3次百度地图服务，分别是:
map_geocode({"address": "北京西站"})
map_geocode({"address": "清华大学"})
map_directions(参数）
最后返回了完整结果。
最终答案: 从北京西站到清华大学的地铁路线如下：
1. **步行至北京西站地铁站**
- 步行约471米，大约需要6分钟。
2. **乘坐地铁9号线（国家图书馆方向）**
- 从北京西站(3西北口)上车，经过4站到达国家图书馆站。
- 预计时间：约10分钟。
3. **换乘地铁4号线大兴线（安河桥北方向）**
- 在国家图书馆站换乘地铁4号线，经过6站到达圆明园站(B东北口)。
- 预计时间：约13分钟。
4. **步行至清华大学**
- 从圆明园站步行约1.9公里，大约需要25分钟。
**总行程**
- 距离：约14.6公里
- 时间：约63分钟
- 费用：5元（地铁票价）