Name: 天气数据服务
Author: datavtar

使用说明

MCP云服务器

使用FastMCP构建的模型上下文协议（MCP）服务器，通过服务器发送事件（SSE）公开全面的天气工具、资源和提示。专为在Google Cloud Run上部署而设计。

特性

美国天气（NWS）：警报、预报、每小时预报、当前状况、雷达站、飓风跟踪
全球天气（Open Meteo）：全球天气预报、空气质量、紫外线指数、海洋条件
地理编码（提名）：将地址转换为坐标，反之亦然
公用事业：日出/日落时间、天气比较、综合总结
MCP资源：天气词汇表、气象站列表、国家警报摘要
MCP提示：旅行天气、恶劣天气分析、服装建议、户外活动适合性
苏格兰和南方能源公司运输：使用服务器发送的事件进行实时MCP通信
云运行就绪：已配置为Google Cloud Run部署

快速开始

地方发展

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run server
python server.py

服务器启动于 http://localhost:8080 默认情况下。设置 PORT 环境变量来改变它。

Docker部署

# Build image
docker build -t mcp-cloud-server .

# Run container
docker run -p 8080:8080 mcp-cloud-server

谷歌云运行部署

使用部署脚本（推荐）：

# Basic deployment
python gcp_deploy.py --project-id <PROJECT_ID>

# Custom region and service name
python gcp_deploy.py -p <PROJECT_ID> -r europe-west1 -s weather-mcp

# Redeploy without rebuilding
python gcp_deploy.py -p <PROJECT_ID> --skip-build

或者手动使用gcloud：

# Build and push to Google Container Registry
gcloud builds submit --tag gcr.io/<PROJECT_ID>/mcp-server

# Deploy to Cloud Run
gcloud run deploy mcp-server \
    --image gcr.io/<PROJECT_ID>/mcp-server \
    --platform managed \
    --region <REGION> \
    --allow-unauthenticated

替换 <PROJECT_ID> 使用您的GCP项目ID和 <REGION> 与您的首选地区（例如。， us-central1).

MCP检验员测试

# Test local server
npx @modelcontextprotocol/inspector \
    npx -y @modelcontextprotocol/server-sse-client \
    --url http://localhost:8080/sse

# Test deployed server
npx @modelcontextprotocol/inspector \
    npx -y @modelcontextprotocol/server-sse-client \
    --url https://<SERVICE_URL>/sse

替换 <SERVICE_URL> 使用您的Cloud Run服务URL（例如。， mcp-server-xxxxx.us-central1.run.app).

MCP工具

美国天气（NWS API）

工具	说明
`get_alerts`	获取美国某个州的天气警报
`get_forecast`	获取美国位置的多日预报
`get_hourly_forecast`	获取每小时预测（未来24小时）
`get_current_conditions`	从最近的车站获取当前状况
`get_radar_stations`	列出附近的雷达站
`get_active_hurricanes`	获得活跃的热带风暴/飓风

全球天气（Open Meteo）

工具	说明
`get_global_forecast`	全球7天天气预报
`get_global_hourly`	每小时预测（全球）
`get_air_quality`	空气质量指数和污染物
`get_uv_index`	紫外线指数现状及预测
`get_marine_forecast`	波高、方向、周期

地理编码（提名）

工具	说明
`geocode_location`	将地名/地址转换为坐标
`reverse_geocode`	将坐标转换为地址

公用事业

工具	说明
`get_sunrise_sunset`	任何日期的日出/日落时间
`compare_weather`	比较两个地点的天气
`get_weather_summary`	综合天气概述

MCP资源

资源URI	描述
`weather://glossary`	天气术语定义
`weather://stations/{state}`	列出美国各州的气象站
`weather://alerts/national`	美国所有活动警报摘要

MCP提示

提示	描述
`travel_weather`	两地之间的旅行天气简报
`severe_weather_summary`	美国一州的恶劣天气分析
`clothing_recommendation`	根据天气穿什么
`outdoor_activity`	天气适合活动吗？

客户端集成

Claude桌面应用程序

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sse-client",
        "--url",
        "https://<SERVICE_URL>/sse"
      ]
    }
  }
}

替换 <SERVICE_URL> 使用您的Cloud Run服务URL，然后重新启动Claude Desktop。

开发包

pip install mcp

import asyncio
from mcp.client.sse import sse_client
from mcp.client.session import ClientSession

SERVER_URL = "https://<SERVICE_URL>/sse"

async def main():
    async with sse_client(SERVER_URL) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()

            # List available tools
            tools = await session.list_tools()
            for tool in tools.tools:
                print(f"- {tool.name}: {tool.description}")

            # Call a tool
            result = await session.call_tool("get_global_forecast", {
                "latitude": 28.6139,
                "longitude": 77.2090
            })
            print(result.content[0].text)

asyncio.run(main())

Types/Node.js SDK

npm install @modelcontextprotocol/sdk

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { SSEClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/sse.js";

const client = new Client({ name: "weather-client", version: "1.0.0" });
const transport = new SSEClientTransport(
  new URL("https://<SERVICE_URL>/sse")
);

await client.connect(transport);

// List tools
const tools = await client.listTools();

// Call a tool
const result = await client.callTool("geocode_location", {
  query: "Tokyo, Japan"
});

使用的API

所有API都是免费的，不需要API密钥：

美国国家气象局API -美国天气数据
开放天气 -全球天气、空气质量、海洋数据
提名 -地理编码（OpenStreetMap）
Sunrise-Sunset.org -日出/日落时间