🌦️ MCP Weather Scraper

🌦️ MCP Weather Scraper

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) の実験的な実装です。** OpenAI** 経由の軽量な LLM と FastAPI を使用して、公開されているウェブソースからリアルタイムの天気情報を取得し、構造化します。LLM がツールとどのように連携し、構造化されていないウェブデータの取得や推論を行うインテリジェントなエージェントとして機能できるかを探ることを目的としています。

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🚀 主な機能

• ✅ ブラウザー検索による天気情報のスクレイピングに対応した、MCP 準拠のサーバー
• ✅ OpenAI LLM（例：gpt-3.5-turbo）との連携
• ✅ FastAPI サーバーが、呼び出し可能な MCP ツールとして天気情報を提供
• ✅ パフォーマンスに優れた selectolax による HTML の自動解析
• ✅ LLM が構造化されていないウェブコンテンツを、構造化スキーマに抽出
• ✅ ユーザー操作用の Streamlit アプリのフロントエンド
• ✅ functools.lru_cache を使ったレスポンスのキャッシュ

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🧠 始める前に復習しましょう

このリポジトリで押さえておきたい 5 つの概念

🧩 概念	🔍 概要	⚙️ 重要な理由
Model Context Protocol (MCP)	LLM のツール呼び出し用の新しいプロトコル	構造化された AI エージェント間の通信を実現します
Uvicorn	Python ウェブアプリ向けの高速 ASGI サーバー	FastAPI ベースの MCP サーバーをホストします
Selectolax	高速な HTML パーサー	天気データを効率よくスクレイピングし、抽出します
functools.lru_cache	関数呼び出しをキャッシュする Python 組み込みデコレーター	データの再取得を避けてパフォーマンスを向上させます
Token Usage Metrics (OpenAI)	LLM の呼び出しで使用されたトークン数に関する情報	コストの追跡やプロンプト設計の最適化に役立ちます

💡 Python や API に詳しい方でも、これらのツールは最先端の AI スタックエンジニアリングを支えるものなので、ぜひ簡単に確認してみてください！

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📊 トークン使用量とパフォーマンス指標

Streamlit UI には、次の情報が表示されるようになりました。

• ⏱️ 応答時間
  天気情報の取得と処理にかかった時間

• 🧠 プロンプトトークン
  LLM のプロンプトで使用されたトークン数

• 💬 完了トークン
  LLM のレスポンスで生成されたトークン数

• 🔢 合計トークン数
  リクエストあたりのトークン総数。コストの追跡に役立ちます

これらは各結果カードの下に、見やすく表示されます。

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🖥️ Streamlit アプリのプレビュー

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必要条件

• Python 3.9 以上
• requirements.txt に記載された依存関係

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🛠️ セットアップ

1. リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/your-username/mcp_weather_scraper.git
   cd mcp_weather_scraper
   

2. 仮想環境を作成して有効化する

   python -m venv .venv
   .venv\Scripts\activate  # On Windows
   

3. 依存関係をインストールする

   pip install -r requirements.txt
   

4. 環境変数を設定する ルートディレクトリに .env ファイルを作成し、OpenAI API キーを追加します

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   

5. サーバーを起動する

   uvicorn server:app --reload
   

   サーバーは http://localhost:8000 で利用できます。 API ドキュメントには、次の URL からアクセスできます。
   • Swagger UI： http://localhost:8000/docs
   • ReDoc： http://localhost:8000/redoc
6. リクエストを送信する

   python client.py
   

   または

   curl -X POST http://localhost:8000/weather -H "Content-Type: application/json" -d '{"location": "Seattle"}'
   

   このスクリプトは、次のペイロードで POST リクエストを送信します。

   {
     "location": "Seattle"
   }
   

   サーバーは、次のような天気データを JSON 形式で返します。

   {
     "location": "Seattle",
     "temperature": "15°C",
     "humidity": "80%",
     "air_quality": "Good",
     "condition": "Cloudy"
   }
   

📦 フォルダー構成

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📁 mcp_weather_scraper/
│
├── assets/
│   └── streamlit_screenshot.png
├── server.py          # MCP-compatible tool server
├── client.py          # MCP client that interacts with model + tools
├── data_models.py     # Pydantic schemas for request/response
├── utils.py           # HTML cleaning, scraping, etc.
├── requirements.txt
└── .env

📄 ライセンス

This project is licensed under the MIT License.