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weather

weather

本地服务
github.com/dingw1982地图与出行07 周前更新
代码仓库

关于 weather

weather 是 MCP Quickstart Resources 仓库中的精简天气 MCP 服务示例，提供五种语言版本，供开发者学习构建 MCP 服务，并将美国国家气象局的预报和警报作为工具提供。

主要功能

  1. 01提供 Python、TypeScript、Go、Rust 和 Ruby 示例
  2. 02天气预报查询工具
  3. 03天气警报查询工具
  4. 04通过 stdio 通信
  5. 05验证服务和工具响应的冒烟测试

适用场景

  1. 01学习实现天气 MCP 服务
  2. 02尝试调用预报和警报工具
  3. 03比较不同语言的服务示例

MCP 相关

提供两个 MCP 工具：get_forecast 和 get_alerts（TypeScript 中为 get-forecast 和 get-alerts），数据来自美国国家气象局 API。

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "dingw1982-weather": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dingw1982/mcp-quickstart-ts"
      ],
      "env": {
        "YOUR_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y @dingw1982/mcp-quickstart-ts
需要配置的环境变量
YOUR_API_KEY密钥Your API key for the service

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npm@dingw1982/mcp-quickstart-ts1.0.1

工具

2

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
statestring是两字母州代码（例如 CA、NY）

详细介绍

MCP 快速入门资源

五种语言的 Model Context Protocol（MCP）示例服务和客户端。这些示例配套两篇官方教程：

  • 构建 MCP 服务 – 一个简单的 MCP 天气服务，通过 US National Weather Service API 提供两个工具
  • 构建 MCP 客户端 – 一个由大模型驱动的聊天机器人 MCP 客户端，可连接任意 stdio 服务，并让 Claude 调用其工具

此仓库包含什么

每个示例都位于独立目录中，并附有自己的 README，介绍前置条件、设置方法和运行方式：

语言天气服务（MCP 服务）聊天机器人（MCP 客户端）
Pythonweather-server-pythonmcp-client-python
TypeScriptweather-server-typescriptmcp-client-typescript
Goweather-server-gomcp-client-go
Rustweather-server-rustmcp-client-rust
Rubyweather-server-rubymcp-client-ruby

所有服务都通过 stdio 通信，并提供相同的两个工具：get_forecast 和 get_alerts（在 TypeScript 中为 get-forecast 和 get-alerts）。

所有客户端都会启动一个服务、列出其工具，并进入交互式聊天循环，让 Claude 调用这些工具。Python、TypeScript 和 Ruby 客户端需要提供服务脚本的路径；Go 和 Rust 客户端则需要提供要运行的命令及其参数。

注意：这些示例客户端需要 ANTHROPIC_API_KEY 才能运行。未提供密钥时，每个客户端仍会连接并列出服务的工具，然后退出，因此你可以在没有凭据的情况下验证 MCP 连接。

你可以跨语言自由组合，例如，Python 客户端可以驱动 TypeScript 服务。每个客户端的 README 都列出了其支持的服务启动方式。

tests 目录包含在 CI 中对这些示例运行的冒烟测试。有关测试的运行方式，请参阅 tests/README.md。

前置条件

每个示例只需要相应语言的工具链。若要在整个仓库中工作（例如，运行冒烟测试），你需要：

  • Node.js 24+ 和 npm
  • Python 3.10+ 和 uv
  • Go 1.25+
  • Rust 1.88+ 和 Cargo
  • Ruby 3.4+ 和 Bundler

运行测试

./tests/smoke-test.sh

冒烟测试会验证每个服务都能启动并响应 MCP 请求（包括根据各工具声明的 schema 验证结构化工具结果），还会验证 Python、TypeScript 和 Ruby 客户端能连接到模拟服务并列出工具。测试通过 GitHub Actions 在每个拉取请求上自动运行。

贡献

欢迎贡献。提交更改的步骤：

  1. Fork 仓库，并从 main 创建一个分支。
  2. 进行更改。示例应保持精简——它们旨在讲解协议，而非提供生产级服务。
  3. 如果更改了某个示例的行为、设置或依赖项，请相应更新该示例的 README。
  4. 运行 ./tests/smoke-test.sh，并确保测试通过。
  5. 针对 main 发起拉取请求，说明更改内容及原因。

请遵循以下惯例，这些惯例与更广泛的 Model Context Protocol 贡献指南一致：

  • 确保文档清晰、简洁且技术准确。 在适当时加入代码示例，并测试你添加的命令和链接。
  • 披露 AI 辅助情况。 如果你在准备贡献内容时使用了任何形式的 AI 辅助，请在拉取请求或议题中说明。关于披露内容，请参阅 AI_POLICY.md。
  • 保持尊重。 本项目遵循 MCP 社区的行为准则。如有疑虑，可发送邮件至 [email protected]。

安全须知

这些示例有意保持精简。如果通过网络（HTTP/SSE/WebSocket）公开 MCP 服务，请添加身份验证和基本安全措施（CORS 允许列表、请求大小限制、超时、速率限制和日志脱敏）。请参阅 SECURITY.md。

许可证

MCP 项目正在从 MIT License 过渡到 Apache-2.0。新的代码贡献采用 Apache-2.0 许可，文档（规范除外）采用 CC-BY-4.0 许可。作者尚未同意重新授权的早期贡献仍采用 MIT License。完整条款请参阅 LICENSE。

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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。