open-meteo-mcp-server

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概要

Open-Meteo の世界各地の気象情報を提供します。天気予報、1940 年までさかのぼる過去のデータ、海洋状況、大気質、確率アンサンブル、河川流量、気候予測に対応しています。地名で場所を検索し、時間別・日別の変数を取得して、大量の結果に対して SQL を実行できます。API キーは不要です。

ツール

ツール	説明
openmeteo_search_locations	地名から、国、地域、タイムゾーン、人口を含む優先順位付きの座標を特定します
openmeteo_get_forecast	現在の状況と、最大 16 日先までの時間別・日別予報を取得します。過去 92 日分まで指定できます
openmeteo_get_historical	再解析アーカイブから、1940 年から現在までの時間別・日別の履歴を取得します
openmeteo_get_marine	波浪、うねり、海面の状況を取得します。最大 8 日先の予報、またはアーカイブ期間を指定できます
openmeteo_get_air_quality	モデル化された CAMS の汚染物質、花粉、AQI を取得します。現在の値、最大 7 日先の予報、またはアーカイブ期間を指定できます
openmeteo_get_elevation	最大 100 組の座標について、Copernicus DEM の地形標高を取得します
openmeteo_get_ensemble	超過確率と不確実性の分析に向けて、メンバーごとのアンサンブル予報を取得します（最大 64 メンバー、最大 35 日先）
openmeteo_get_flood	GloFAS の河川流量予報（最大 210 日先）、または 1984 年以降の再解析データを取得します
openmeteo_get_climate	最大 7 つのモデルによる、バイアス補正済みの日別 CMIP6 予測を取得します（1950～2050 年）
openmeteo_dataframe_describe	DataCanvas に準備されたテーブルと列を一覧表示します
openmeteo_dataframe_query	準備されたテーブルに対して、読み取り専用の SQL SELECT を実行します
openmeteo_dataframe_drop	DataCanvas から準備済みのテーブルまたはビューを 1 つ削除します（オプトイン）

機能リファレンス

openmeteo_search_locations _tool

• 場所の名前は「Paris, France」ではなく、単独の name（「Paris」など）を指定します。任意で country（ISO 3166-1 alpha-2）と language（デフォルトは en）を指定できます。count は1～10で、デフォルトは5です。
• 各結果には、座標、IANA timezone、country / country_code、admin1 / admin2、population、feature_code が含まれます。一致する場所がない場合は no_results エラーになります。
• 上位の候補の人口が null または10万人未満の場合、notice で通知されます。これは、歴史的な別称（「Bangalore」「Calcutta」など）であることがよくあります。
• en でネイティブスクリプトの検索に一致しなかった場合は、そのスクリプトが示す言語で1回再試行されます。再試行に成功すると、その言語が effective_language に示され（上海 → zh）、結果は現地語で返されます。

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openmeteo_get_forecast _tool

• current_variables、hourly_variables、daily_variables のうち少なくとも1つを指定してください（各最大50項目）。forecast_days は1～16（デフォルトは7）、past_days は0～92（デフォルトは0）です。
• 各タイムスタンプの hourly / daily レコードと、hourly_units / daily_units が返されます。current_variables を指定すると、15分間隔のデータ（interval 900）による current オブジェクトと current_units も追加されます。
• 直近約5日間については、アーカイブのERA5コンポーネントに遅延があるため、openmeteo_get_historical より past_days を優先してください。

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openmeteo_get_historical _tool

• start_date と end_date（YYYY-MM-DD、1940-01-01以降）が必須です。また、予報ツールと同じ名前の hourly_variables / daily_variables のうち、少なくとも1つを指定してください。
• models を省略すると、Best Match（IFS HRES + ERA5 + ERA5-Land。データソースは日付によって異なります）が読み込まれます。models は最大8つ指定でき、データソースを固定できます。ERA5ファミリーは約5日遅れます。ecmwf_ifs に遅延はなく、cerra の対象範囲はヨーロッパのみです。
• 出力には models と返された date_range が含まれます。2つ以上のモデルを指定すると、各列にはモデル名のサフィックスが付きます。

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openmeteo_get_marine _tool

• 1回の呼び出しで指定できる期間は1つです。forecast_days は1～8（上流のデフォルトは7）で、past_days は0～92です。または、2022年以降にさかのぼるアーカイブ期間として start_date / end_date を指定します。両方を混在させると forecast_window_conflict エラーになり、日付を片方だけ指定すると date_range_incomplete エラーになります。
• hourly_variables / daily_variables（波高、周期、方向、うねり、海面水温）のうち、少なくとも1つを指定してください。風雨から守られた水域では波高がほぼゼロになり、陸上の地点では null が返され（地点名は notice に記載されます）、外洋以外では ocean_current_velocity が null になります。

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openmeteo_get_air_quality _tool

• 1回の呼び出しで指定できる期間は1つです。forecast_days は1～7（上流のデフォルトは5）で、past_days は0～92です。または、2022年8月以降のアーカイブ期間として start_date / end_date を指定します（us_aqi は1日後から開始します）。海洋ツールと同じく、forecast_window_conflict および date_range_incomplete の場合は拒否されます。
• current オブジェクト（interval 3600）を返す current_variables、または hourly_variables のうち、少なくとも1つを指定してください。対象はPM2.5、PM10、NO2、SO2、O3、CO、粉じん、花粉、欧州および米国のAQIです。花粉のモデルデータが提供されるのは、花粉シーズン中のヨーロッパのみです。それ以外の地域では null が返され、対象は notice に記載されます。
• data_source: "CAMS" は、すべての応答が観測所の測定値ではなく、モデルによるグリッドデータであることを示します。

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openmeteo_get_elevation _tool

• 最大100組の平行な latitudes[] / longitudes[] 配列を指定します。配列の長さが異なる場合は coordinate_count_mismatch エラーになります。
• elevations[] は入力順に並び、各要素はCopernicus DEM（約90 m）から取得した { latitude, longitude, elevation_m } です。DEMに値がない場所（緯度90度）では elevation_m が null になりますが、呼び出し全体は失敗しません。

openmeteo_get_ensemble _tool

• hourly_variables／daily_variablesの少なくとも一方が必要です。forecast_daysは1～35（デフォルトは7）、past_daysは0～92です。ほとんどのモデルは16日以内に終了します（ncep_gefs05は約34日目まで実行されます）。それ以降の列はnullになり、データが終了する箇所はnoticeに記載されます
• modelsには1つのアンサンブル名を指定します（例：ecmwf_ifs025_ensembleは51メンバー、gem_global_ensembleは21メンバー）。省略または空欄の場合はecmwf_ifs025_ensembleが選択され、modelに返されます
• 各変数は最大64メンバー分の列（temperature_2m_member01、…）として返されます。member_countにはコントロールランは含まれません。対象範囲外で地域モデルを照会すると、再試行できない入力エラーになります。グローバルモデルに切り替えてください

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openmeteo_get_flood _tool

• daily_variablesが必須です（最大20個）。すべて単位はm³/sです。river_dischargeに加え、統計値river_discharge_mean／_median／_min／_max／_p25／_p75を指定できます。これらの統計値が予測モードでばらつきを表すのは予測モードのみです（再解析ではriver_dischargeと同じ値が繰り返されます）
• 1回の呼び出しにつき、モードは1つです。forecast_daysは1～210、または1984-01-01以降の再解析期間としてstart_date／end_dateを指定します。両方を混在させるとforecast_days_conflict、日付を片方だけ指定するとdate_range_incompleteで失敗します
• 流量は、必ずしも最も近い川ではなく、5 km以内でモデル化された最も大きな川のデータを使用します。値が不自然な場合は、座標を約0.1°ずらしてください。GloFASの対象範囲外ではnullになります

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openmeteo_get_climate _tool

• start_date／end_dateは1950-01-01～2050-12-31の範囲で指定し、daily_variablesは必須です（APIは日単位のみ対応）。CMIP6のmodelsは最大7つ指定できます。例：CMCC_CM2_VHR4、MRI_AGCM3_2_S
• 2つ以上のモデルを指定すると、各変数名にモデル名が接尾辞として付きます。モデルが1つの場合、または省略した場合は、接尾辞のない名前が返されます。モデルに存在しない変数はnullになります

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openmeteo_dataframe_describe _tool

• データがスピルされた天気ツールから返されたcanvas_idを受け取ります。各テーブルのname、kind、row_count、列（名前、型、null許容性）に加え、キャンバスのexpires_atを一覧表示します
• キャンバスが無効な場合はcanvas_not_enabled、IDが不明または24時間のスライディングTTLを過ぎている場合はcanvas_not_foundで失敗します

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openmeteo_dataframe_query _tool

• canvas_idと、ステージングされたtable_nameに対する読み取り専用のSELECTを指定します。rowsには最大100行が格納されます。ただし、行幅が広く、インライン出力上限の80,000文字を超える場合は、それより少ない行数になります（値が切り詰められることはありません）。row_countは正確な合計です。ORDER BYを指定し、OFFSET <rows.length>でページングしてください
• 件数の取得に失敗するか5秒を超えると、行は引き続き返されますが、row_countは下限値となり、count_errorに理由（例：count_timeout）が記載されます
• canvas_not_enabled、canvas_not_found、missing_table、system_catalog_access（システムカタログへのアクセスは禁止されています）、またはrow_too_large（最初の1行だけで上限を超える場合。列を減らすか、left()、substr()、list_slice()で値を短くしてください）で失敗します

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openmeteo_dataframe_drop _tool

• デフォルトでは無効です。OPENMETEO_DATAFRAME_DROP_ENABLED=trueになるまでは無効として一覧表示されます
• canvas_idと、openmeteo_dataframe_describeから取得した正確なtable_nameを指定します。そのテーブルまたはビューを1つ削除し、droppedとremaining_tablesを返します。ステージングされていない名前を指定するとdropped: falseが返されるため、同じ削除を繰り返しても安全です
• canvas_not_enabled、canvas_not_found、またはinvalid_table_name（通常のSQL識別子ではない、または予約語）で失敗します

機能

@cyanheads/mcp-ts-core を基盤としており、stdio および Streamable HTTP トランスポート、切り替え可能な認証（none / jwt / oauth）、交換可能なストレージ（in-memory、filesystem、Supabase、Cloudflare KV/R2/D1）、オプションの OpenTelemetry トレースに対応した構造化ログを備えています。

Open-Meteo 固有の機能：

• 非商用利用では API キーは不要です。商用利用には Open-Meteo の有料 API ティアが必要です。
• 列指向の API レスポンスを、*_units マップを含むタイムスタンプごとのレコードに再構成します。予報とアーカイブで同じ変数名を使用します。
• 7 つの気象ツールでは DataCanvas へのスピルオーバーに対応しています。CANVAS_PROVIDER_TYPE=duckdb の場合、予算を超えた結果は DuckDB テーブルとして一時保存されます（レスポンスには canvas_id、table_name、truncated: true が含まれます）。既定の none の場合は、上限付きのプレビューを返し、truncated: true を設定します。
• 過去データ、アンサンブル、気候の各ツールにおける models は許可リストではありません。そのため、Open-Meteo が後から追加するモデルも、サーバーを更新せずに利用できます。

エージェントに使いやすい出力：

• ロケーション優先のワークフロー：openmeteo_search_locations は座標とともに IANA の timezone を返すため、あらゆる気象ツールの timezone 入力にそのまま指定できます（既定値は auto）。
• 型付きの拒否理由：variable_wrong_cadence（正しいフィールド名を示します）、request_too_large（絞り込む入力項目を示します）、rate_limited を返します。最初に再試行されるのは Too many concurrent requests のみです。
• リクエスト URL は、エラーデータにもクライアントから見えるログにも表示されません。
• データだけでは分からない情報を、レスポンスごとに 1 件の notice で知らせます。提供されない変数名、データセットの対象範囲外での null、およびスピルオーバーした行の保存先が含まれます。

はじめに

公開ホストインスタンス

公開インスタンスは https://open-meteo.caseyjhand.com/mcp で利用できます。インストールは不要です。Streamable HTTP 経由で任意の MCP クライアントを接続してください。

{
  "mcpServers": {
    "open-meteo-mcp-server": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://open-meteo.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

セルフホスト／ローカル

以下を MCP クライアントの設定ファイルに追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "open-meteo-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["@cyanheads/open-meteo-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio",
        "MCP_LOG_LEVEL": "info"
      }
    }
  }
}

または、npx を使用します（Bun は不要です）。

{
  "mcpServers": {
    "open-meteo-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cyanheads/open-meteo-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio",
        "MCP_LOG_LEVEL": "info"
      }
    }
  }
}

または、Docker を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "open-meteo-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "MCP_TRANSPORT_TYPE=stdio", "ghcr.io/cyanheads/open-meteo-mcp-server:latest"]
    }
  }
}

Streamable HTTP を使用する場合は、トランスポートを設定してサーバーを起動してください。

MCP_TRANSPORT_TYPE=http MCP_HTTP_PORT=3010 bun run start:http
# Server listens at http://localhost:3010/mcp

前提条件

• Bun v1.4.0 以降（または Node.js v24+）。
• API キーは不要です。非商用利用は無料で、API キーなしで利用できます。
• 商用利用には Open-Meteo の有料 API ティア が必要です。

インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/cyanheads/open-meteo-mcp-server.git

2. ディレクトリに移動します：

cd open-meteo-mcp-server

3. 依存関係をインストールします：

bun install

設定

すべての変数は任意です。

変数	説明	デフォルト
OPEN_METEO_API_BASE_URL	予報および標高 API のベース URL です。	https://api.open-meteo.com
OPEN_METEO_ARCHIVE_BASE_URL	過去データアーカイブ API のベース URL です。	https://archive-api.open-meteo.com
OPEN_METEO_MARINE_BASE_URL	海洋 API のベース URL です。	https://marine-api.open-meteo.com
OPEN_METEO_AIR_QUALITY_BASE_URL	CAMS 大気質 API のベース URL です。	https://air-quality-api.open-meteo.com
OPEN_METEO_GEOCODING_BASE_URL	ジオコーディング API のベース URL です。	https://geocoding-api.open-meteo.com
OPEN_METEO_ENSEMBLE_BASE_URL	アンサンブル API のベース URL です。	https://ensemble-api.open-meteo.com
OPEN_METEO_FLOOD_BASE_URL	GloFAS 洪水 API のベース URL です。	https://flood-api.open-meteo.com
OPEN_METEO_CLIMATE_BASE_URL	CMIP6 気候 API のベース URL です。	https://climate-api.open-meteo.com
CANVAS_PROVIDER_TYPE	duckdb は予算を超えた気象データの結果を DataCanvas にステージングし、データフレームツールを有効にします。none は上限付きのプレビューを返します。	none
OPENMETEO_DATAFRAME_DROP_ENABLED	true にすると openmeteo_dataframe_drop を呼び出せるようになります。それ以外の場合は無効として一覧に表示されます。	false
MCP_TRANSPORT_TYPE	トランスポート：stdio または http です。	stdio
MCP_HTTP_PORT	HTTP サーバーのポートです。	3010
MCP_SESSION_MODE	HTTP セッションモード：stateless、stateful、または auto です。	stateless
MCP_AUTH_MODE	認証：none、jwt、または oauth です。	none
MCP_LOG_LEVEL	ログレベル（debug、info、notice、warning、error）です。	info
LOGS_DIR	ログファイルのディレクトリです（Node.js のみ）。	<project-root>/logs
STORAGE_PROVIDER_TYPE	ストレージバックエンド：in-memory、filesystem、supabase、cloudflare-kv/r2/d1 です。	in-memory
OTEL_ENABLED	OpenTelemetry を有効にします。	false

任意のオーバーライドの全一覧については、.env.example を参照してください。

サーバーの実行

ローカル開発

• 本番バージョンをビルドして実行する：

  # One-time build
  bun run rebuild
  
  # Run the built server
  bun run start:http
  # or
  bun run start:stdio
  

• チェックとテストを実行する：

  bun run devcheck  # Lint, format, typecheck, security
  bun run test      # Vitest test suite
  

Docker

docker build -t open-meteo-mcp-server .
docker run --rm -p 3010:3010 open-meteo-mcp-server

Dockerfile のデフォルトは HTTP トランスポート、ステートレスセッションモードで、ログは /var/log/open-meteo-mcp-server に出力されます。OpenTelemetry のピア依存関係はデフォルトでインストールされます。省略するには、--build-arg OTEL_ENABLED=false を指定してビルドしてください。

プロジェクト構成

ディレクトリ	用途
src/index.ts	createApp() のエントリーポイントです。ツールを登録し、Open-Meteo サービスと DataCanvas を初期化します。
src/config	サーバー固有の環境変数を解析し、Zod で検証します。
src/mcp-server/tools/definitions	ツール定義（*.tool.ts）を格納します。ツールごとに 1 ファイルです。
src/mcp-server/tools	共通のツールヘルパーです。モデルカタログ、時間間隔の検証、列指向データの再構成、スピルオーバー、レスポンス通知が含まれます。
src/services/open-meteo	Open-Meteo API 用の HTTP クライアントです。リトライ、エラー分類、データ範囲不足の拒否を行います。
src/services/canvas-accessor.ts	スピルに対応するツールで共通利用する DataCanvas アクセサーです。
tests/	単体テスト、統合テスト、ファズテスト、スモークテストを格納します。

開発ガイド

開発ガイドラインとアーキテクチャルールについては、CLAUDE.md を参照してください。要点は次のとおりです。

• ハンドラーは例外をスローし、フレームワークが捕捉します。ツールのロジックで try/catch を使わないでください。
• リクエスト単位のロギングには ctx.log を、テナント単位のストレージには ctx.state を使用してください。
• 新しいツールは src/index.ts の tools[] 配列に登録してください。
• 外部 API の呼び出しはラップしてください。生データを検証し、ドメイン型に正規化してから、出力スキーマに沿って返します。不足しているフィールドを捏造してはいけません。

クレジット

気象データは Open-Meteo.com によるもので、CC BY 4.0 のライセンスで提供されています。

貢献

問題の報告を歓迎します。提出前にチェックとテストを実行してください。

bun run devcheck
bun run test

ライセンス

Apache-2.0 — 詳細は LICENSE を参照してください。