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Weather Forecast MCP Server

Weather Forecast MCP Server

本地服务
github.com/shibing624媒体与设计56 周前更新

关于 Weather Forecast MCP Server

一个通过 wttr.in 获取天气、并以 Open-Meteo 作为备用来源的 MCP 服务,面向需要查询全球地点天气的 MCP 客户端。无需 API 密钥,可获取当前天气和最多 3 天预报。

主要功能

  1. 01查询地点当前天气
  2. 02获取最多 3 天预报
  3. 03支持中文和英文地点名
  4. 04无需 API 密钥

适用场景

  1. 01查询某地点的实时天气
  2. 02查看未来数日天气
  3. 03在 MCP 客户端中提供天气信息

MCP 相关

通过 stdio 向 MCP 客户端提供天气查询工具 `get_weather`,支持查询当前天气和最多 3 天预报。

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

MseeP.ai 安全评估徽章

天气预报 MCP 服务

一个通过 wttr.in 服务获取天气信息的模型上下文协议(MCP)服务,并以 Open-Meteo 作为备用方案(免费,无需 API 密钥)。

概述

此 MCP 服务提供用于查询全球各地当前天气状况和天气预报的工具。 它可以轻松集成到 MCP 客户端中,包括 Claude 和其他支持 MCP 协议的大模型应用。

功能

  • 获取任意地点的当前天气
  • 获取多日天气预报(最多 3 天)
  • 支持中文、英文及其他语言的地点名称
  • 可轻松集成到 MCP 客户端应用中

安装

从 pip 安装

你可以使用 uv 安装天气 MCP 服务:

uv pip install weather-forecast-server

也可以使用 pip 安装:

pip install weather-forecast-server
从源码安装
git clone https://github.com/shibing624/mcp-server-weather.git
cd weather-forecast-server
pip install -e .

使用方法

Python 演示
from weather_forecast_server import get_weather
print(get_weather('baoding')) # can be "baoding" or "保定"

README 配图

作为独立 MCP 服务运行

使用 stdio 传输方式运行服务:

uvx weather-forecast-server

或

uv run weather-forecast-server

或

python -m weather_forecast_server

然后,你可以通过支持 stdio 传输方式的任意 MCP 客户端使用此服务。

与 Cursor 集成

要将天气 MCP 服务添加到 Cursor,请使用以下命令添加 stdio MCP:

uv run weather-forecast-server

README 配图

可用工具
  • get_weather - 获取某个地点的当前天气状况(最多 3 天)

联系方式

  • 问题和建议:GitHub issues
  • 电子邮件:[email protected]
  • 微信:添加我(微信号:xuming624),并发送消息:“姓名-公司-NLP”,即可加入我们的 NLP 讨论群。
README 配图

许可证

本项目采用 Apache License 2.0 授权,可免费用于商业用途。 请在产品说明中注明 weather-forecast-server 项目链接和许可证。

参与贡献

欢迎为改进本项目贡献力量!提交拉取请求前,请:

  1. 在 tests 目录中添加适当的单元测试
  2. 运行 python -m pytest,确保所有测试均通过
  3. 提交 PR,并清楚描述所做的更改

致谢

  • 天气数据由 wttr.in 提供,备用数据源为 Open-Meteo(免费,无需 API 密钥)
  • 基于 MCP Python SDK 2.x 构建(需要 mcp>=2.2.0,与 mcp 1.x 不兼容)

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。