关于 Weather Edge Mcp
Weather Edge 是面向分析天气市场的 AI Agent 的 MCP 服务,将公开天气预报和 Kalshi 市场数据整理为校准信号,并估算各区间概率、市场优势和预期净值。
主要功能
- 01校准 NWS 气温预报
- 02读取 Kalshi 市场价格
- 03估算区间概率与市场优势
- 04提供城市预报和 METAR 数据
- 05可选 FastAPI 接口
适用场景
- 01评估 Kalshi 天气市场机会
- 02查看指定城市的预报背景
- 03检查结算站的最新观测
MCP 相关
通过 MCP 工具提供天气信号、预报、站点观测和支持城市信息。支持 stdio、SSE 和 streamable HTTP 传输方式。
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。
详细介绍
Weather Edge MCP 服务
Weather Edge 是一个用于校准 Kalshi 天气市场信号的 MCP 服务。它将公开的预报和市场数据转换为供 AI Agent 使用的精简工具集。
功能
- 按城市校准 NWS 每日最高气温预报
- 读取当前 Kalshi 天气市场价格
- 估算各区间的概率、优势和净预期收益
- 通过 MCP 工具和可选的 FastAPI 接口提供结果
安装
pip install weather-edge-mcp
MCP 用法
Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"weather-edge": {
"command": "python",
"args": ["-m", "weather_edge_mcp"]
}
}
}
其他 MCP 客户端
使用以下任一命令:
weather-edge-mcp
python -m weather_edge_mcp
传输选项
weather-edge-mcp --transport stdio
weather-edge-mcp --transport sse --port 8050
weather-edge-mcp --transport streamable-http --port 8050
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
get_weather_signals(city) | 某个城市 Kalshi 天气市场的校准信号 |
get_all_signals() | 扫描所有支持的城市 |
get_forecast(city) | 某个支持城市经过偏差调整的预报背景信息 |
get_station_observation(city) | 结算气象站的最新 METAR 观测数据 |
list_cities() | 支持的城市和校准参数 |
支持的城市:nyc、chicago、denver、miami、la
可选 Web API
Weather Edge 还提供可选的 FastAPI 应用:
python -m uvicorn weather_edge_mcp.web_app:app --host 0.0.0.0 --port 8080
路由:
/api/health/api/signals?city=nyc/api/all-signals/dashboard/subscribe
如果已安装并配置可选的 x402 技术栈,可在其中限制付费路由的访问。MCP stdio 模式保持简洁且不会产生副作用。
Docker
该仓库包含用于 Glama/容器构建的 Dockerfile。
docker build -t weather-edge-mcp .
docker run --rm weather-edge-mcp --help
架构
src/weather_edge_mcp/
core.py # forecasting, market fetches, calibration, formatting
mcp_server.py # MCP tools
web_app.py # optional FastAPI surface
cli.py # command-line entrypoint
数据源
- National Weather Service 预报 API
- Aviation Weather METAR API
- Kalshi 公共市场 API
开发
python -m unittest discover -s tests -v
python -m build
许可证
MIT
评论
支持 Markdown
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。