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Mcp Server Weather

Mcp Server Weather

本地服务
github.com/pangerl媒体与设计066 周前更新

关于 Mcp Server Weather

Mcp Server Weather 是一款基于 MCP 的天气查询服务,提供 Go 和 Python 两种实现,供 AI 助手和自动化脚本查询城市实时天气。

主要功能

  1. 01查询城市实时天气
  2. 02提供 Go 与 Python 实现
  3. 03通过 MCP 工具集成

适用场景

  1. 01在 AI 助手中查询城市天气
  2. 02在自动化脚本中获取天气信息

MCP 相关

该服务通过 MCP 工具向客户端提供天气查询;Python 版使用 get_current_weather,Go 版使用 get_forecast。

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": {
"pangerl": {
"command": "uvx",
"args": [
"pangerl-mcp-server-weather"
],
"env": {
"QWEATHER_API_KEY": "<QWEATHER_API_KEY>",
"QWEATHER_API_HOST": "<QWEATHER_API_HOST>"
}
}
}
}
启动命令uvx pangerl-mcp-server-weather
需要配置的环境变量
QWEATHER_API_KEY密钥
QWEATHER_API_HOST

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
pypipangerl-mcp-server-weather

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

来自项目 README

mcp-server 天气服务

本项目包含基于 Model Context Protocol (MCP) 的天气查询服务,分别用 Go 和 Python 实现,支持通过 MCP 工具获取指定城市的实时天气,适用于 AI 助手、自动化脚本等场景。


目录结构

src/
  weather-go/      # Go 版本实现
  weather-python/  # Python 版本实现

功能特性

  • 查询任意城市的实时天气
  • 支持 MCP 协议,易于集成
  • 提供 Go 与 Python 两种实现

依赖环境

Go 版本
  • Go 1.24.5 及以上
  • 依赖见 src/weather-go/go.mod
Python 版本
  • Python 3.13 及以上
  • 依赖见 src/weather-python/pyproject.toml

安装与运行

Go 版本
  1. 进入目录:
    cd src/weather-go
    
  2. 配置环境变量(需先获取和风天气 API Key,见下文):
    export QWEATHER_API_KEY="你的key"
    export QWEATHER_API_HOST="https://xxx.re.qweatherapi.com"
    
  3. 启动服务:
    • 方式A:
      go run main.go
      
    • 方式B(推荐):
      go build -o weather_service main.go
      ./weather_service
      
    或使用 start.sh 脚本。
Python 版本
  1. 进入目录:
    cd src/weather-python
    
  2. 安装依赖:
    pip install .
    
  3. 配置环境变量(需先获取和风天气 API Key,见下文):
    export QWEATHER_API_KEY="你的key"
    export QWEATHER_API_HOST="https://xxx.re.qweatherapi.com"
    
  4. 启动服务:
    python -m pangerl_mcp_server_weather.server
    # 或
    python main.py
    

获取和风天气 API Key

  1. 访问和风天气开发者平台:https://dev.qweather.com/docs/api/weather/weather-now
  2. 注册并登录账号。
  3. 创建项目并获取你的 API Key。
  4. 在服务配置或环境变量中填写你的 API Key。

详细开发配置和 API 使用说明请参考和风天气官方文档:和风天气开发文档。


MCP 配置示例

以 Python 版本为例,在 Cursor、Claude Code 或其他支持 MCP 的客户端中,添加如下配置到 .cursor/mcp.json 或全局 MCP 配置文件:

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "pangerl_mcp_server_weather.server"
      ],
      "env": {
        "QWEATHER_API_KEY": "xxx",
        "QWEATHER_API_HOST": "https://xxx.re.qweatherapi.com"
      }
    }
  }
}

Go 版本只需将 command 和 args 替换为 Go 可执行文件路径及参数。


工具参数说明

Python 版本
  • get_current_weather
    • city (string, 必填): 城市名称。例如:"beijing"、"上海"。
Go 版本
  • get_forecast
    • location (string, 必填): 查询的地理位置(如城市名称、LocationID 或经纬度,推荐城市名)。

开发与贡献

欢迎提交 issue 和 PR 进行功能完善与 bug 修复。


参考资料

评论

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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。