这篇文章将带你深入了解滴滴在AI领域的最新尝试——AI小滴和滴滴MCP。通过作者的亲身体验，你将发现打车可以变得如此简单、高效和个性化。从智能的出行方案推荐到一键叫车的便捷，滴滴的这些新功能不仅提升了用户体验，也展现了AI在日常生活中的巨大潜力。

事情是这样的，在群里看到滴滴卷入 AI 大战的消息。

来了兴趣，点开文章，拿到邀请码，抢先体验了一波。

说句实话，这是我目前体验最简洁和丝滑的 AI 出行助手，当然也可以叫 AI 打车助手了。

所以，我觉得有必要来写写。

他们给这个 Agent 起了一个简单的名字就叫 AI 小滴（还有点 AI 小弟的感觉，哈哈哈）

内测阶段，要想进入 AI 小滴，需要先在首页地址栏搜索：AI 叫车。

这时候就要用到口令了，每个得到口令的人同时可以分享自己的专属口令。

我的是：七座宽敞找小滴kd

进入 AI 小滴，首页上做了大大的几个提示，说了自己能干啥。

比如可以个性化打车和定时打车。

个性化打车这里，多了不少个性化需求，可以针对车的类型、舒适度进行描述，也可以提「又快又便宜」这样简单粗暴的需求。

这些功能原先都是在输入完目的地，需要用户进行偏好设置和选择，现在相当于用自然语言就可实现原先的能力。

我觉得比较有意思的是它能帮我查询历史行程并制定出行方案。

你只负责设定目标，Agent 会自主完成从规划到执行的全部过程。

制定出行方案才是最考验 Agent 能力的功能了。

今年我到处跑，经常就要打车，其实很多时候潜意识里会觉得打车会比坐地铁快。

几波体验和对比下来，有些城市有些时间点，打车反而最慢，比如早晚高峰。

我通常的做法是在高德中查看路线，然后稍加对比。

现在，我可以省去这些手动对比时间，直接在 AI 小滴中问：

现在去杭州萧山国际机场，打车快还是坐地铁快

可以看到，它根据我的需求，给了 3 种出行方案，在耗时和价格之间给我们自行对比选择。

作为一个合格的 Agent，不该只有方案没有结论，这个是 AI 小滴此次任务最终结论：

现在出发想最快到机场，全程打车和地铁+打车都是 69 分钟左右，打车更省心，地铁+打车能省 40 多块；纯地铁要 93 分钟，但只需 9 块。看你更在意速度还是省钱啦～

这就很给力了，我不用再动脑计算时间价格然后一顿对比，AI 给了我结论，图省心还是图省钱，就只要我自己选择就好啦。

光有方案和结论，没有具体的 Action，也不丝滑。

在 AI 小滴中，如果选择了打车方案，就能点「立即打车」，

AI 会帮锁定司机，需要我 30 s 内确认，否则将取消用车。

如果是地铁或者出行，就会调用滴滴导航服务，然后，好家伙，直接可以导航了。

所以，无论我选择哪一种方案，最终能落到的 Action 都能丝滑帮我完成。

在输入框中我比较喜欢它的联想功能，无论是预约叫车还是目的地联想，简化了输入。

以上就是我滴滴 Agent 的体验，但其实，我在几周前就已经注意到滴滴在 AI 上的偷偷发力。

我的朋友袋鼠，发现滴滴出了打车 MCP，并送了我邀请码。

我其实这段时间一直断断续续通过滴滴的这个 MCP 折腾一些有意思的玩法。

比如想做个 AI 出行助手（导航打车旅游出行于一身）

我甚至想在喵伴中结合扣子智能体，来实现用嘴叫车服务。

但最近真的超级巨多事，小孩生病、找房子搬家、出差…

不少事情都耽搁了，包括美团的 AI 小美啊，淘宝的 AI 导购都炒鸡想试想玩。

所以，没做好的东西我是不好给大家分享的，但其实滴滴 MCP，还确实有不少有意思的结合场景。

针对开发者，他们还推出了 Pro 版本，支持呼叫/取消订单，联系司机，可以直接在 AI 应用或者 Agent 中使用该 MCP 服务。

我在 Cherry Studio 中使用滴滴 MCP，就能让它帮我叫车了。

还可以直接咨询它最便宜的打车价位。

同样也可以基于出发地目的地，获取最佳出行方案：

和 AI 小滴不同，MCP 无法直接丝滑叫车，不过，当我让它帮叫车时，它能创建订单。

立马司机就给我打了个电话，我特么，真的就一键叫了车。。。

对不起了，师傅，我真的只是测试一波，没想到，真的这么快就帮我吭哧吭哧打到车了。

讲真，这里我是有点猝不及防的，我以为会像 AI 小滴一样，好歹给我留个 30 s 的确认时间吧。

但 MCP 毕竟就是 MCP，自由度更高，具体确认操作，还得业务系统做预处理。

确认都没确认直接就叫车还是有辣么一点猝不及防。（直接和自己滴滴账户关联，测试需谨慎操作哈哈哈）

滴滴 MCP 的使用方式也局简单，打开 MCP 官方主页：https://mcp.didichuxing.com

选择立即体验，输入邀请码。

如果是应用开发的话，将将 URL 中 YOUR_API_KEY 替换为申请的 MCP KEY

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

}

}

}’

也可以在 Cursor 或者 Cherry Studio 等其他终端来调试使用 MCP。

这里以 Cursor 为例，打开 Cursor，点击顶部菜单栏「设置」→「MCP，在 MCP Tools 中点击「New MCP Server」：

在打开的 mcp.json 文件中填入以下配置内容，替换 YOUR_API_KEY 为实际密钥，点击「保存」：

{

“mcpServers”: {

“didi-mcp”: {

“url”: “https://mcp.didichuxing.com/mcp-servers?key=YOUR_API_KEY”

}

}

}

回到设置页面中，此时服务状态应显示为「已连接」，并显示可用的mcp工具

然后就可以痛快的使用了。

今天，人在杭州，云栖小镇，是被 AI 服务的一天。

一大早，用美团小美点了个外卖，然后用 AI 小滴打车从酒店去了云栖小镇。

与其说我是在体验 AI 功能，不如说是在感受一种全新的生活流。

我们正在从一个人找服务的时代，快进到一个服务找人的时代。

过去，科技给了我们功能各异的锤子，让我们自己去敲钉子；现在，AI Agent 则像一个贴心的管家，默默地帮你搞定一切，然后把最终确认权交到你手上。

这背后最核心的变化，其实是信任的建立。

未来的 AI 智能不是让你眼花缭乱，而是让你安心偷懒。

当你还在为打车还是坐地铁纠结时，它已经把最优解连同一键出发的按钮打包送到了你面前。

这种确定性和丝滑感，一旦习惯了，可能就真的回不去了。