气象数据自然语言查询系统

🌤️ 气象MCP助手——气象数据的自然语言接口

气象MCP助理 是一个对话式人工智能系统，旨在理解有关历史天气观测的自然语言查询。由...驱动 OpenAI GPT-4o 并得到a的支持 MongoDB 数据集，该项目演示了如何构建一个智能代理，该代理可以解释气象查询，并使用自定义的结构化见解进行响应 FastMCP 框架。

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📌 特性

• 自然语言接口：用简单的英语提问（例如，“1984年1月5日KLAX的温度是多少？”）
• FastMCP集成：自动将用户查询映射到结构化工具功能。
• MongoDB天气数据集：从丰富的历史天气观测数据中提取数据。
• OpenAI GPT-4o集成：处理工具选择和自然语言格式化。
• 坚固的工具：支持查询台站元数据、温度、风、气压和摘要。
• 命令行交互：通过终端界面实时查询。

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📁 项目结构

• main.py --核心代理逻辑、FastMCP设置和天气工具
• db_connection.py --MongoDB连接测试和示例数据预览
• env.py --通过以下方式安全地加载环境变量 .env
• .env -（创建此）API密钥和MongoDB凭据
• requirements.txt --整个系统的Python依赖关系

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🧠 系统说明

这是一个由以下部分组成的智能助手：

• FastMCP：语言模型驱动的应用程序的自定义工具编排框架
• OpenAI包装器：与GPT-4o接口，用于工具选择和输出生成
• MongoDB连接：从数据库中检索结构化天气数据 sample_weatherdata，收藏 data
• 注册工具:
  • get_station_metadata
  • get_temperature_at_time
  • get_wind_data
  • get_pressure_trend
  • get_all_stations_summary

每个工具都处理一个特定的数据请求，并返回一个干净的响应，供LLM格式化。

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