关于 Mcp Server Weather
Mcp Server Weather 是一个用 Java 实现的 MCP 服务,基于和风天气 API 获取实时天气。README 以中文编写,并给出了 Claude 与 LangChain4J 的使用示例。
主要功能
- 01基于和风天气 API 获取实时天气
- 02提供 getWeather 工具
- 03使用 Maven 打包为 jar 文件
- 04支持通过 stdio 方式运行
适用场景
- 01让 Claude 查询指定地点的实时天气
- 02在 LangChain4J 应用中接入天气查询能力
MCP 相关
该项目是一个 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露 getWeather 工具,可在 Claude 的配置中以 stdio 方式启动。
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。
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。
README 原文English
来自项目 READMEREADME 暂无中文译文,以下为英文原文;中文介绍见上方。
MCP Server Weather
基于和风天气API的一个获取实时天气的MCP服务端,使用Java来实现。和风天气API文档:https://dev.qweather.com/docs/api/weather/weather-now/
可用的工具列表
- 获取实时天气
getWeather
使用方法
- 下载项目到本地
- 打包项目,生成jar包
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
Claude使用方法:
{
"mcpServers": {
"mcp-server-weather": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-jar",
"你的jar包路径",
"--weather.api.api-key=YOUR API KEY"
]
}
}
}
LangChain4J使用方法:
引入依赖:
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-mcp</artifactId>
</dependency>
/**
* 阿里云的模型
*
* @return
*/
@Bean
public ChatLanguageModel chatLanguageModel() {
return OpenAiChatModel.builder()
.apiKey(System.getenv("AI_DASHSCOPE_API_KEY"))
.modelName("qwen-turbo")
.logRequests(true)
.logResponses(true)
.baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
.build();
}
/**
* 初始化MCP Client
*/
@Bean
public McpClient mcpClientWeather() {
return new DefaultMcpClient.Builder()
.transport(new StdioMcpTransport.Builder()
.command(List.of(
"java",
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-jar",
"mcp-server-weather-0.0.1-SNAPSHOT.jar",
"--weather.api.api-key=%s".formatted(System.getenv("HEFENG_WEATHER_API_KEY"))))
.logEvents(true) // only if you want to see the traffic in the log
.build())
.build();
}
/**
* 使用LangChain4J的高级API来构建一个AI助手,注入MCP Client
* @param mcpClientWeather
* @return
*/
@Bean
public AiAssistant aiAssistant(McpClient mcpClientWeather) {
ToolProvider toolProvider = McpToolProvider.builder()
.mcpClients(List.of(mcpClientWeather))
.build();
return AiServices.builder(AiAssistant.class)
.chatLanguageModel(chatLanguageModel())
.chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
.toolProvider(toolProvider)
.build();
}
@Test
public void testWeather1(){
System.out.println(aiAssistant.chat("今天重庆的天气怎么样?"));
/**
* AI回复以下内容:
*
*
* 今天重庆的天气情况如下:
- 天气状况:阴
- 气温:18℃
- 体感温度:16℃
- 风向:东风
- 风力:2级
- 湿度:47%
- 降水量:0.0mm
- 空气压力:980hPa
- 能见度:9km
- 云量:91%
*/
}
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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。