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MCP Weather Server

MCP Weather Server

ローカル
github.com/SarveshChandakメディア・デザイン080 週間前に更新

MCP Weather Server について

National Weather Service API から米国の気象警報と予報を取得する MCP サーバーです。場所ごとの気象データを必要とするクライアント向けです。

主な機能

  1. 01米国の州ごとの有効な警報を取得
  2. 02緯度・経度から予報を取得
  3. 03National Weather Service API を利用
  4. 04stdio トランスポートに対応

活用シーン

  1. 01米国の州の有効な気象警報を確認
  2. 02指定座標の天気予報を取得

MCP 対応

MCP クライアントに気象警報と予報のツールを提供し、クエリに応じた呼び出しに対応します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

MCP Weather Server

このプロジェクトは、MCP(Model Context Protocol)フレームワークを使用して構築された天気サーバーです。National Weather Service(NWS)APIを使用して、米国内の特定の場所の気象警報や予報を取得するツールを提供します。

Features

  • 気象警報の取得:米国の特定の州で発令中の気象警報を取得します。
  • 天気予報の取得:特定の緯度と経度の詳細な天気予報を取得します。

Installation

  1. リポジトリをクローンします:
    git clone <repository-url>
    
  2. プロジェクトディレクトリに移動します:
    cd MCP Server/weather
    
  3. 依存関係をインストールします:
    pip install -r requirements.txt
    

Usage

サーバーの実行

MCP 天気サーバーを起動します:

python weather.py

サーバーとクライアントが同じマシン上にある場合は、stdio トランスポートを使用します:

uv run weather.py
ツール
1. 気象警報の取得

get_alerts ツールを使用して、米国の州で発令中の気象警報を取得します。

引数:

  • state:米国の州を表す2文字のコード(例:カリフォルニア州は CA、ニューヨーク州は NY)。

例:

{
  "tool": "get_alerts",
  "args": {
    "state": "CA"
  }
}
2. 天気予報の取得

get_forecast ツールを使用して、特定の場所の詳細な天気予報を取得します。

引数:

  • latitude:場所の緯度(例:ロサンゼルスは 34.0522)。
  • longitude:場所の経度(例:ロサンゼルスは -118.2437)。

例:

{
  "tool": "get_forecast",
  "args": {
    "latitude": 34.0522,
    "longitude": -118.2437
  }
}
LLM による自動呼び出し

これらのツールは、必要に応じてクライアントを介して言語モデル(LLM)から自動的に呼び出されるように設計されています。クライアントはユーザーの問い合わせに基づいて、サーバーとシームレスに連携し、気象警報や予報を取得できます。

Contributing

プロジェクトの改善に役立つ課題やプルリクエストをお気軽に送信してください。

License

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。