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Weather MCP Server

Weather MCP Server

ローカル
github.com/devilcoder01メディア・デザイン2462 週間前に更新
リポジトリ

Weather MCP Server について

Weather MCP Server は、FastAPI と MCP フレームワークで構築された簡易な天気 MCP サーバーで、AI アシスタントに天気データを提供します。データソースには WeatherAPI を使用しており、基本的な天気情報を必要とする開発者に適しています。

主な機能

  1. 01現在の天気と1〜14日間の予報
  2. 02過去の天気データ
  3. 03気象警報と大気質情報
  4. 04天文データと地点検索
  5. 05タイムゾーン情報とスポーツイベント

活用シーン

  1. 01AI アシスタントに都市の週間予報を問い合わせ
  2. 02地点ごとの大気質と気象警報を確認
  3. 03日の出、日没、月齢などの天文データを取得

MCP 対応

このプロジェクトは MCP サーバーであり、現在の天気、予報、大気質などの天気関連ツールを MCP クライアントに提供します。

#weather-api#mcp-server#weather-mcp-server

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。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "weather-mcp-server-devilcoder01": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y @smithery/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@smithery/cli

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

Weather MCP Server

Trust Score smithery badge

FastAPI と MCP フレームワークで構築された、天気データ用の Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このサーバーは、AI アシスタントが現在の気象状況、予報、大気質データなどを取得するために利用できる、さまざまな天気関連ツールを提供します。

機能

  • 現在の気象状況
  • 天気予報（1～14 日間）
  • 過去の気象データ
  • 気象警報
  • 大気質情報
  • 天文データ（日の出、日の入り、月の満ち欠け）
  • 場所の検索
  • タイムゾーン情報
  • スポーツイベント

必要条件

  • Python 3.13+
  • uv パッケージマネージャー
  • WeatherAPI API キー

インストール

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で Claude Desktop に Weather Data Server を自動的にインストールするには：

npx -y @smithery/cli install @devilcoder01/weather-mcp-server --client claude
手動インストール

  1. このリポジトリをクローンします：

    git clone https://github.com/yourusername/Weather_mcp_server.git
cd Weather_mcp_server

  2. uv を使って依存関係をインストールします：

    uv venv
uv pip install -e .

  3. プロジェクトのルートに WeatherAPI キーを記載した .env ファイルを作成します：

    WEATHER_API_KEY=your_api_key_here

使い方

サーバーを起動します：

python main.py

サーバーはデフォルトで http://localhost:8000 で起動します。

ライセンス

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。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

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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。