mcpField
V
Valencia Smart City MCP Server

Valencia Smart City MCP Server

本地服务
github.com/sosanzma地图与出行076 周前更新

关于 Valencia Smart City MCP Server

Valencia Smart City MCP Server 为 Claude 和其他大模型提供 Valencia 城市数据,可查询交通、Valenbisi 单车、空气质量和天气,并支持搜索与分析。

主要功能

  1. 01实时交通状态与拥堵概览
  2. 02道路路段搜索
  3. 03Valenbisi 单车及站点状态
  4. 04空气质量读数、站点搜索与地图数据
  5. 05当前、预报及历史天气

适用场景

  1. 01出行前查看 Valencia 的交通拥堵
  2. 02查找有可用单车的 Valenbisi 站点
  3. 03比较各监测站的污染物水平
  4. 04查看 Valencia 天气预报或历史天气

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 Valencia 交通、单车共享、空气质量和天气数据工具,可与 Claude Desktop 等兼容客户端配合使用。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

瓦伦西亚智慧城市 MCP 服务

为 Claude 和其他大模型提供西班牙瓦伦西亚的实时交通、共享单车、空气质量和天气数据。

功能

  • 瓦伦西亚各地的实时交通状况
  • Valenbisi 单车站点可用情况
  • 城市监测站的空气质量数据
  • Open-Meteo API 提供的天气数据(当前、预报和历史数据)
  • 交通拥堵分析
  • 搜索特定道路、单车站点或空气质量信息

演示

查看 Claude Desktop 中 MCP 的实时演示:

空气质量: Claude MCP 空气质量演示对话

共享单车与 Valenbisi: Claude MCP Valenbisi 演示对话

交通: Claude MCP 交通演示对话

天气: Claude MCP 天气演示对话

此共享对话演示了 Claude 如何通过 MCP 访问和分析瓦伦西亚的实时城市数据。

要求

  • Python 3.10+
  • Claude Desktop 或其他兼容 MCP 的客户端
  • 互联网连接

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/sosanzma/SmartCityMCP.git
cd SmartCityMCP

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

工具

服务提供以下工具:

交通工具
  • get_traffic_status

    • 获取当前路段的交通状况
    • 输入:state_filter(可选,integer[])— 按交通状态代码筛选
    • 返回:包含交通状态的路段列表
  • get_congestion_summary

    • 获取瓦伦西亚当前交通拥堵情况的摘要
    • 返回:包括拥堵路段和占比在内的统计数据
  • search_road_segment

    • 按名称搜索特定路段
    • 输入:name_query(string)— 不区分大小写的搜索词
    • 返回:符合条件的路段列表及其当前状态
共享单车工具
  • find_available_bikes

    • 查找有可用单车的站点
    • 输入:
      • min_bikes(integer,默认值:1)— 所需的最少单车数量
      • near_address(string,可选)— 要搜索其附近的地址
    • 返回:符合条件的站点列表及可用情况
  • get_bike_station_status

    • 获取单车站点的详细状态
    • 输入:station_id(string,可选)— 指定站点
    • 返回:包括可用单车数和空闲车位数在内的详细状态
空气质量工具
  • get_air_quality_summary

    • 获取瓦伦西亚各地的空气质量概况
    • 返回:污染物水平和空气质量评级的统计摘要
  • find_nearest_air_station

    • 查找距离给定坐标最近的空气质量监测站
    • 输入:
      • latitude(float)— 纬度坐标
      • longitude(float)— 经度坐标
    • 返回:最近监测站的详情,包括距离和当前读数
  • get_station_data

    • 获取空气质量监测站的详细信息
    • 输入:station_name(string)— 要搜索的名称(部分匹配)
    • 返回:符合条件的监测站的详细污染物数据
  • get_pollutant_levels

    • 获取所有监测站中特定污染物的水平
    • 输入:pollutant(string)— 污染物类型(so2、no2、o3、co、pm10、pm25)
    • 返回:指定污染物的测量值及统计数据
  • get_air_quality_map

    • 获取用于绘图的空气质量监测站地理空间数据
    • 返回:包含质量评级和污染物水平的位置数据
天气工具
  • get_current_weather

    • 获取瓦伦西亚的当前天气状况
    • 返回:当前天气数据,包括温度、湿度、风速和天气描述
  • get_weather_forecast

    • 获取瓦伦西亚的天气预报
    • 输入:days(整数,默认值:3)——预报天数(1-7)
    • 返回:所请求时段内的逐小时天气预报
  • get_historical_weather

    • 获取瓦伦西亚的历史天气数据
    • 输入:
      • start_date(字符串)——开始日期,格式为 YYYY-MM-DD
      • end_date(字符串)——结束日期,格式为 YYYY-MM-DD
    • 返回:指定时段的历史天气数据
  • get_daily_weather_summary

    • 获取瓦伦西亚的每日天气摘要
    • 输入:day_offset(整数,默认值:0)——日期偏移量(0=今天,1=明天,以此类推)
    • 返回:每日天气摘要,包括最低值、最高值和平均值

Claude Desktop 集成

将以下内容添加到你的 claude_desktop_config.json(在 Windows 上通常位于 %APPDATA%\Claude,在 macOS 上通常位于 ~/Library/Application Support/Claude):

{
  "mcpServers": {
    "valenciaSmartCity": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "valencia_traffic_mcp.py"]
    }
  }
}

也可以直接通过以下方式安装:

mcp install valencia_traffic_mcp.py --name "Valencia Smart City"

开发

直接运行服务:

# Run with MCP Inspector for development
mcp dev valencia_traffic_mcp.py

# Run directly (stdio transport)
python valencia_traffic_mcp.py

示例查询

  • “瓦伦西亚现在的交通状况如何?”
  • “瓦伦西亚市中心有哪些拥堵的街道?”
  • “市政厅附近哪里能找到 Valenbisi 自行车?”
  • “瓦伦西亚今天的空气质量如何?”
  • “瓦伦西亚哪些区域的污染水平最高?”
  • “离火车站最近的空气质量监测站在哪里?”
  • “显示瓦伦西亚各地的 NO2 水平”
  • “瓦伦西亚本周的天气预报是什么?”
  • “瓦伦西亚明天会下雨吗?”
  • “瓦伦西亚上周的气温是多少?”
  • “今天适合在瓦伦西亚骑行吗?”

数据来源

此服务连接到以下数据源:

  • 瓦伦西亚开放数据平台:

    • 交通数据:estat-transit-temps-real-estado-trafico-tiempo-real
    • 自行车站点:valenbisi-disponibilitat-valenbisi-disponibilidad
    • 空气质量:estacions-contaminacio-atmosferiques-estaciones-contaminacion-atmosfericas
  • Open-Meteo API:

    • 当前天气数据
    • 天气预报
    • 历史天气数据

许可证

MIT

评论

支持 Markdown

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。