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NOAA Tides MCP Server

NOAA Tides MCP Server

本地服务
github.com/seanofahey科研与教育176 周前更新

关于 NOAA Tides MCP Server

NOAA Tides MCP Server 提供 NOAA CO-OPS 的水位观测、潮汐预测和站点详情,适用于需要按站点和日期查询潮汐数据的应用与助手。

主要功能

  1. 01获取站点水位数据
  2. 02查询高潮与低潮预测
  3. 03查看站点信息

适用场景

  1. 01查看站点的实测水位
  2. 02依据高潮和低潮预测安排活动

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端提供 `get_water_levels`、`get_tide_predictions` 和 `get_station_info` 三个工具,分别用于观测数据、预测和站点元数据查询。

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

NOAA Tides MCP 服务

此 MCP 服务通过模型上下文协议提供 NOAA CO-OPS(业务海洋产品与服务中心)数据。

功能

  • 获取特定站点的水位数据
  • 获取潮汐预报(高潮/低潮)
  • 获取站点信息和元数据

安装

uv add mcp[cli]
uv add httpx

开发环境设置

如需设置包含测试依赖项的开发环境:

# Install test dependencies
uv add pytest pytest-asyncio pytest-httpx pytest-mock

测试

项目使用 pytest 进行测试。测试套件包括:

  • 所有 API 端点的单元测试
  • 错误处理测试
  • 参数验证测试
  • 使用 pytest-httpx 模拟 HTTP 响应

运行测试:

# Run all tests with verbose output
pytest -v

# Run a specific test file
pytest tests/test_server.py -v

# Run a specific test function
pytest tests/test_server.py::test_get_water_levels -v

用法

服务提供三个主要工具:

  1. get_water_levels:获取特定站点的水位数据

    • 参数:
      • station_id:7 位站点 ID
      • begin_date:开始日期,格式为 yyyyMMdd(可选)
      • end_date:结束日期,格式为 yyyyMMdd(可选)
      • datum:垂直基准面(默认:MLLW)
      • time_zone:时区(默认:gmt)
      • units:测量单位(默认:english)
  2. get_tide_predictions:获取特定站点的潮汐预报

    • 参数:
      • station_id:7 位站点 ID
      • begin_date:开始日期,格式为 yyyyMMdd(可选)
      • end_date:结束日期,格式为 yyyyMMdd(可选)
      • datum:垂直基准面(默认:MLLW)
      • time_zone:时区(默认:gmt)
      • units:测量单位(默认:english)
      • interval:预报间隔(默认:hilo,即高潮/低潮)
  3. get_station_info:获取特定站点的信息

    • 参数:
      • station_id:7 位站点 ID

示例站点 ID

  • 9414290:加利福尼亚州旧金山
  • 8518750:纽约州 The Battery
  • 8557863:马里兰州雷霍博斯海滩

运行服务

python server.py

与 Claude Desktop 配合使用

如需在 Claude Desktop 中使用此服务,请使用以下配置字符串添加该服务:

python:/path/to/your/server.py

将 /path/to/your/server.py 替换为 server.py 文件的实际路径。

许可证

MIT

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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。