(Demo) MCP Server for MeteoSwiss Data

🌦️ MeteoSwiss LLM 工具

为 AI 助手提供瑞士天气数据 — 由 MeteoSwiss 开放政府数据（OGD）驱动，与 MeteoSwiss 应用和网站使用的数据相同。免费使用，无需 API 密钥。

meteoswiss-mcp.ars.is — 立即试用托管服务，无需设置。

本仓库也提供了一个设计问题的实践答案：应该如何让 AI Agent 访问公共数据集？ 它以两种方式实现了相同的 MeteoSwiss 数据访问功能 — 作为Agent 技能（Markdown 说明加 Bash 脚本，无需服务器），以及作为 MCP 服务（结构化工具、模糊匹配、缓存和托管）。我们在 技能与 MCP 案例研究中对这两种方案进行了客观比较。

第三部分 meteoswiss-forecast-evals 展示了由评测驱动的接口设计：通过一个 promptfoo 套件，衡量 13 个大模型读取预报 JSON 的效果，并据此确定了一项实际设计决策 — 本地时间戳优于 UTC；按小时查询的得分约为 100%，而 UTC 约为 0%。

这些工具提供的功能：

• 多日预报，覆盖约 6,000 个瑞士地点（邮政编码、气象站、地名）
• 实时测量数据，来自约 300 个气象站（约 160 个提供完整天气数据，约 140 个仅提供降水数据），每 10 分钟更新一次
• 气象站发现，可按名称、州或 GPS 坐标查找
• 花粉监测，数据来自瑞士各地约 15 个气象站
• 气候序列，来自国家基础气候网络（NBCN），可追溯数十年
• MeteoSwiss 网站搜索和内容检索

本仓库展示的内容

• Agent 技能 — 教会 Agent 使用 curl/awk/jq 直接获取开放数据：约 630 行 Markdown 和 Bash，无需任何基础设施。→ packages/meteoswiss-skills
• MCP 服务 — 将相同数据封装为结构化、经过验证的工具，支持气象站模糊匹配、地理编码、按 TTL 分层缓存，配有完整测试套件、Docker 和托管实例。→ packages/meteoswiss-mcp
• 由评测驱动的接口设计 — 将工具输出视为语言模型的接口，在发布前衡量其可读性。→ packages/meteoswiss-forecast-evals

阅读对比：技能与 MCP 服务：为 AI Agent 提供相同数据的两种方式。

选择适合你的方式

两种方式都能回答相同的天气问题。选择安装哪种方式取决于你的 Agent：

	MCP 服务	Agent 技能
是什么	独立服务，通过 MCP 提供 7 个结构化工具	Markdown 指令 + 5 个由 Agent 直接运行的 bash 脚本
适用于	Claude Desktop、Claude.ai、Cursor，以及任何 MCP 客户端	Claude Code、Cursor，以及任何可访问 shell 的 Agent
覆盖范围	天气预报、当前天气、气象站、花粉、气候序列、网站搜索	天气预报、当前天气、气象站、花粉
额外功能	模糊匹配、地理编码、缓存、DE/FR/IT 提示词、结构化 JSON	无需服务，无需 Node.js——只用 curl、awk、jq
规模	约 6.6k 行 TypeScript，在 CI 中测试	约 630 行 Markdown + bash
安装方式	一行命令（托管实例）、npm 或 Docker	插件市场、Skills CLI 或符号链接

完整对比——功能对照表、工程权衡、上下文开销以及如何选择：docs/skill-vs-mcp.md。

MCP 服务——快速开始

使用托管实例（无需安装）：

# Claude Code
claude mcp add meteoswiss https://meteoswiss-mcp.ars.is/mcp

对于 Cursor，可从 Cursor Directory 安装，或通过 Settings → MCP 手动添加。

也可以使用 Docker 自托管：

docker run -p 3000:3000 ghcr.io/eins78/meteoswiss-mcp:latest

Claude Desktop 设置、环境变量和完整文档，请参阅 meteoswiss-mcp README。

Agent 技能——快速开始

通过 Claude Code 插件市场安装：

/plugin marketplace add eins78/meteoswiss-llm-tools
/plugin install meteoswiss-skills@meteoswiss-marketplace

也可以使用 Skills CLI：

pnpx skills add https://github.com/eins78/meteoswiss-llm-tools.git#packages/meteoswiss-skills --global --agent claude-code --all

手动安装和详情请参阅 meteoswiss-skills README。

可用工具（MCP 服务）

工具	说明
meteoswissLocalForecast	按邮政编码、气象站或地名查询多日天气预报
meteoswissCurrentWeather	实时测量数据（温度、风、湿度、气压）
meteoswissStations	按名称、州或坐标搜索气象站网络
meteoswissPollenData	监测站的花粉浓度数据
meteoswissClimateData	NBCN 气候序列——温度、降水、日照和可追溯数十年的气候指标
search	搜索 MeteoSwiss 网站内容（DE、FR、IT、EN）
fetch	获取 MeteoSwiss 页面完整内容

示例问题

两种方式均适用——只需使用瑞士的四种语言中的任意一种提问：

• “What's the weather forecast for Zurich this week?”
• “Wie wird das Wetter in Bern morgen?”
• “Quelle est la météo à Genève?”
• “Che tempo fa a Lugano?”

软件包

软件包	版本	说明
meteoswiss-mcp		MCP 服务，提供结构化工具、模糊匹配和地理编码
meteoswiss-skills	1.0.0	Agent 技能——直接通过 HTTP 访问，无需服务
meteoswiss-forecast-evals	—	用于评估天气预报 JSON 格式的 LLM 评估套件（独立项目，不属于工作区成员）

文档

• 技能与 MCP 案例研究——对两种方式进行坦诚比较
• 评估结果：天气预报 JSON 理解能力——本地时间与 UTC 对照测试
• MCP 服务用户指南
• 文档索引

开发

git clone https://github.com/eins78/meteoswiss-llm-tools.git
cd meteoswiss-llm-tools
nvm use && pnpm install

各软件包专属命令请参阅对应软件包的 README。此仓库使用 changesets 管理版本。

手动生成的特定时间点测试报告（例如实时 MCP 工具测试通过报告）位于 docs/test-reports/。

数据来源

所有天气数据均来自 MeteoSwiss Open Government Data (OGD)——瑞士联邦气象与气候局官方免费提供的数据。这些数据也用于 MeteoSwiss 应用和网站。

许可证

CC0-1.0——公有领域