AI导哈

天气数据处理服务

一个集成了天气数据采集、调度、存储和展示的全栈服务，支持通过API和Web界面进行交互。

  • by YorkIsMine
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 YorkIsMine/mcp-test

使用说明

气象MCP服务器+代理+Web用户界面

该项目已集成为一个堆栈：

  • FastMCP 使用MCP工具的服务器，
  • FastAPI 后端+内置最小前端
  • CLI/daemon 代理 openai-agents,
  • SQLite中的默认存储（可选JSON后端）。

建筑

  • src/weather_mcp/client.py -外部Weather API的HTTP客户端。
  • src/weather_mcp/tools.py --MCP工具(get_weather, schedule, run_scheduled_jobs, get_weather_summary 和博士。).
  • src/weather_mcp/scheduler_store.py --存储/调度程序(scheduled_jobs, weather_records)+JSON回退。
  • src/weather_agent/web.py --FastAPI端点+UI仪表板。
  • src/weather_agent/daemon.py -24/7 DAEMON，定期运行Due Jobs。
  • src/weather_agent/service.py -为OpenAI Agent+MCP运行时聊天。

MCP工具

get_weather

输入：

  • city 或 latitude/longitude
  • units （默认） metric)

行为：

  • 通过外部API获取天气
  • 使答案正常化，
  • 将Snapshot保存到Storage中，
  • 返回JSON：
{
  "location": "Warsaw, Mazowieckie, Poland",
  "temperature": 12.3,
  "feels_like": 10.8,
  "humidity": 81,
  "wind_speed": 4.2,
  "condition": "пасмурно",
  "source": "open-meteo",
  "collected_at": "2026-03-12T10:00:00+00:00",
  "units": "metric"
}

schedule

输入：

  • target (get_weather)
  • params （论据为 get_weather)
  • mode: once | interval | cron
  • run_at （为） once)
  • every_seconds 或 every （为） interval)
    • 支持秒和分钟： 300, 90s, 5m, 2 минуты
  • cron （为） cron)
  • enabled
  • timezone

返回：

{
  "job_id": "...",
  "target": "get_weather",
  "mode": "interval",
  "next_run_at": "...",
  "status": "scheduled"
}

run_scheduled_jobs

  • 从存储中提取Due Jobs，
  • 执行 get_weather,
  • 保存结果，
  • 数 next_run_at,
  • 返回执行结果。

get_weather_summary

过滤器：

  • location
  • date_from
  • date_to

组件：

  • 记录_计数
  • 最低/最高/平均温度
  • 平均湿度
  • top_条件
  • 观测周期

Web API+用户界面

启动：

uv run weather-web

打开： http://127.0.0.1:8008

UI包括：

  • 手动呼叫 get_weather,
  • 创建Schedule，
  • 启动Due Jobs，
  • 浏览Jobs，
  • 数据库清理（Jobs+Records）
  • 查看Records，
  • 地点/时期摘要。

UI注释：

  • 时区以秒和分钟为单位（300, 90s, 5m);
  • 将请求发送到聊天室后，并在对时间表进行操作后，列出当前活动列表 jobs 自动更新。

可用的Endpoints：

  • POST /api/weather
  • POST /api/schedule
  • POST /api/schedules/run-due
  • GET /api/schedules
  • GET /api/records
  • GET /api/summary
  • POST /api/storage/clear
  • POST /api/chat
  • GET /healthz

24/7剧本

  1. 创建时间表（schedule）通过UI或MCP。
  2. 启动daemon：
uv run weather-summary-daemon
  1. DAEMON循环调用 run_scheduled_jobs 然后打印报告。

存储

默认SQLite：

  • scheduled_jobs
  • weather_records

JSON Backend选项：

  • 单一JSON文件（Jobs+Records）

配置（.env）

见E/CN.4/Sub.2/2000/SR.1。 .env.example关键变量：

  • OPENAI_API_KEY
  • OPENAI_MODEL
  • WEATHER_API_KEY
  • WEATHER_API_BASE_URL
  • WEATHER_GEOCODING_URL
  • WEATHER_STORAGE_BACKEND (sqlite/json)
  • DATABASE_URL
  • WEATHER_JSON_PATH
  • SCHEDULER_TICK_SECONDS
  • SCHEDULER_MAX_JOBS
  • SUMMARY_DAEMON_POLL_SECONDS
  • SUMMARY_DAEMON_MAX_JOBS
  • APP_TIMEZONE

局部起动

uv sync
cp .env.example .env
# заполнить OPENAI_API_KEY

uv run weather-mcp-server
# или
uv run weather-web
# или
uv run weather-agent
# или
uv run weather-summary-daemon

测试和镜头

uv run ruff check .
uv run pytest

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