mcpField
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Requirements:

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github.com/rairai77其他184 周前更新
代码仓库

关于 Requirements:

一个 MCP 客户端，集成天气工具和本地 LLM。通过 Ollama 和自定义模型连接 weatherapi.com 提供的天气数据。

主要功能

  1. 01weatherapi.com 数据集成
  2. 02Ollama 本地 LLM 支持
  3. 03自定义模型配置
  4. 04环境变量管理

适用场景

  1. 01本地天气查询应用
  2. 02离线 AI 天气助手开发

详细介绍

要求：

  • uv 用于依赖管理
  • weatherapi.com 密钥

设置：

  • 将 .example.env 复制到 .env 并添加天气 API 密钥
  • 使用 modelfile 和 llama3.1:8b 作为基础创建名为 llama3.1-tool:8b 的自定义 ollama 模型

使用：

ollama serve
uv run main.py

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。