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天气MCP工具

一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器，通过wttr.in API提供实时天气信息，适用于开发者学习MCP系统和天气数据集成。

  • by Namangarg-01
  • Shell
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Namangarg-01/Mcp-server-weather-tool

使用说明

气象MCP工具🌤️

模型上下文协议（MCP）服务器，使用 wttr.in API该项目是在了解MCP系统的学习阶段创建的。

📖 关于本项目

这是一个定制的MCP工具，演示了构建MCP服务器的核心概念。工具：

  1. 需要一个 位置 作为用户输入（字符串格式）
  2. 使用构造天气API URL wttr.in
  3. 获取实时温度和天气数据
  4. 将格式化结果返回给MCP客户端（Claude）

🎓 主要学习内容

  • ✅ 如何创建自定义MCP工具 -了解MCP服务器架构和工具注册
  • ✅ 使用MCP检查器 -部署前在本地测试和调试MCP工具
  • ✅ 将MCP工具与Claude连接 -配置通过 .config 与Claude Desktop集成的文件
  • ✅ 使用FastMCP -使用装饰器简化MCP服务器创建
  • ✅ 异步Python模式 -对非阻塞I/O操作使用async/await

🌟 特性

  • 🌤️ 实时天气信息 适用于全球任何地点
  • 🌍 不需要API密钥 -使用免费的wttr.in服务
  • 🔧 易于MCP集成 使用克劳德桌面
  • ⚡ 快速轻便 -使用Python内置的urllib
  • 📚 初学者友好的代码库 -非常适合学习MCP概念
  • 🎯 生产就绪 -一个命令设置和执行

📋 先决条件

  • Python 3.8或更高版本
  • 互联网连接 （获取天气数据）
  • 克劳德桌面 （可选，用于集成）

不需要API密钥！ ✨

🚀 快速开始

选项1：自动设置（推荐）

窗户：

setup.bat
run.bat

Linux/Mac：

chmod +x setup.sh run.sh
./setup.sh
./run.sh

选项2：手动设置

  1. 克隆存储库
   git clone https://github.com/Namangarg-01/Mcp-server-weather-tool.git
   cd Mcp-server-weather-tool
  1. 创建虚拟环境
   python -m venv .venv
   
   # Activate:
   # Windows:
   .venv\Scripts\activate
   # Linux/Mac:
   source .venv/bin/activate
  1. 安装依赖项
   pip install -r requirements.txt
  1. 运行服务器
   python main.py

💻 用法

MCP检验员测试

在连接到Claude之前，请在本地测试您的工具：

# Install MCP Inspector (one-time)
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

# Run inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector python main.py

这将打开一个web界面，您可以在其中：

  • 查看可用工具
  • 测试 check_weather 功能
  • 实时查看请求/响应

连接到克劳德桌面

要将此MCP服务器与Claude Desktop一起使用，请更新配置文件：

配置文件位置：

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

添加此配置：

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/Users/YourName/Desktop/Mcp-server-weather-tool/main.py"]
    }
  }
}

重要提示：

  • 使用 绝对路径 到 main.py
  • 替换 YourName 使用您的实际用户名
  • 使用正斜杠 / 即使在Windows上

在更新之后， 重新启动克劳德桌面.

在Claude中使用

连接后，问克劳德：

"What's the weather in London?"
"Check the temperature in Tokyo"
"Tell me about the weather in Paris, France"
"How's the weather in Mumbai right now?"

Claude将自动使用您的MCP工具获取实时天气数据！ 🎉

🔍 运作原理

架构概述

User Query → Claude Desktop → MCP Server → wttr.in API → Response
                  ↓              ↓              ↓
              (stdio)      check_weather()   HTTP GET

代码流

  1. 用户询问Claude 关于天气
  2. Claude调用MCP工具 带位置参数
  3. MCP服务器 通过stdio接收请求
  4. check_weather() 工具 被调用
  5. get_weather() 功能:
    • URL对位置进行编码
    • 构造wttr.in URL
    • 通过HTTP获取天气数据
  6. 返回响应 致克劳德
  7. 克劳德格式 并向用户显示

关键组件

main.py -MCP服务器

@mcp.tool()
async def check_weather(location: str) -> Dict[str, Any]:
    """Get weather info for specific location."""
    return get_weather(location)

工具/weather.py -天气费彻

def get_weather(location: str) -> dict:
    """Fetches weather using wttr.in API"""
    url = f"https://wttr.in/{location}?format=3"
    # Returns: "London: ⛅️  +15°C"

📁 项目结构

Mcp-server-weather-tool/
├── tools/
│   └── weather.py          # Weather fetching logic
├── main.py                 # MCP server entry point
├── requirements.txt        # Python dependencies
├── .gitignore             # Git ignore rules
├── setup.bat              # Windows setup script
├── setup.sh               # Linux/Mac setup script
├── run.bat                # Windows run script
├── run.sh                 # Linux/Mac run script
├── Screenshot 2026-02-13 205352.png
└── README.md              # This file

🐛 故障排除

服务器无法启动

错误： ModuleNotFoundError: No module named 'mcp'

# Reinstall dependencies
pip install -r requirements.txt

克劳德无法连接

错误： MCP server not responding

  1. 检查路径是否正确 claude_desktop_config.json 是 绝对的
  2. 验证Python是否可访问： python --version
  3. 配置更改后重新启动Claude Desktop
  4. 手动检查服务器运行情况： python main.py

无法获取天气数据

错误： urllib.error.URLError

  • 检查您的互联网连接
  • 尝试访问https://wttr.in/London在浏览器中
  • 服务可能暂时关闭

MCP检查员问题

# If npx command not found, install Node.js first
# Then install inspector globally:
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

🚀 未来的增强功能

要添加的潜在功能：

  • []多日预报支持
  • []天气警报和警告
  • []历史天气数据
  • []支持坐标（纬度/经度）
  • []缓存经常请求的位置
  • []单位转换（摄氏度↔ 华氏温度）
  • []更详细的天气信息（湿度、风、气压）

🤝 贡献

这是一个学习项目，欢迎投稿！

如何做出贡献：

  1. 分叉存储库
  2. 创建特征分支： git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 进行更改
  4. 使用MCP检查员进行彻底测试
  5. 承诺： git commit -m 'Add amazing feature'
  6. 推： git push origin feature/amazing-feature
  7. 打开拉取请求

贡献领域：

  • 文档改进
  • 错误处理增强功能
  • 其他天气特征
  • 测试和错误修复
  • 性能优化

📄 许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。

📧 联系

Garg。

🙏 致谢

  • 边学习边构建 模型上下文协议（MCP）
  • 气象数据由 wttr.in
  • 多亏了 Anthropic 用于Claude和MCP文档
  • 特别感谢 FastMCP 用于简化MCP服务器创建的库

📊 项目统计

  • 语言： Python 3.8+
  • 依赖关系： 2（mcp、fastmcp）
  • 代码行： ~50
  • 设置时间： <2分钟
  • 所需API密钥： 0 ✨

由...制作❤️ 在MCP学习过程中

天气检查愉快！ 🌤️

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