🌦️ Weather-MCP

🌦️ Weather-MCP

Weather-MCP 是一个 FastAPI 服务，集成了 FastMCP 和 Pydantic AI，用于提供实时天气预警和预报。用户可以通过自然语言提示词与服务交互，从而轻松获取天气信息。

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📋 目录

• 功能
• 安装
• 用法
• API 端点
• 贡献
• 许可证

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🚀 功能

• 获取美国各州当前生效的天气预警。
• 根据地理坐标获取详细天气预报。
• 由 Pydantic AI 驱动的自然语言交互。
• 通过 FastMCP 扩展工具集。

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🛠️ 安装

先决条件

• Python 3.8 或更高版本
• OpenAI API 密钥（OPENAI_API_KEY）：如需获取 OpenAI API 密钥，请访问 OpenAI API 密钥页面

继续设置之前，请确保已满足这些先决条件。

步骤

1. 克隆代码库：

   git clone https://github.com/yourusername/weather-mcp.git
   cd weather-mcp
   

2. 创建并激活虚拟环境：

   pip install uv
   uv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
   

3. 安装依赖项：

   uv sync
   

4. 设置 OpenAI API 密钥

如需安全地使用 OpenAI 服务，请设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。([DEV Community][1])

在 Unix/Linux/macOS 上：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

如需永久保存此更改，请将上述行添加到 shell 配置文件中（例如 ~/.bashrc、~/.zshrc），然后重新加载 shell：([Hacker News][2])

source ~/.bashrc  # or source ~/.zshrc

在 Windows（命令提示符）上：

setx OPENAI_API_KEY "your-api-key-here"

设置变量后，重启命令提示符以应用更改。

在 Windows（PowerShell）上：

$env:OPENAI_API_KEY = "your-api-key-here"

5. 启动服务：

   python weather_server.py
   

服务可通过 http://localhost:8000/sse 访问。

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💡 用法

通过 Pydantic AI 交互

你可以通过 Pydantic AI 使用自然语言提示词与服务交互。([YouTube][1])

示例：

import asyncio
from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerHTTP

# Define the MCP server connection
mcp_server = MCPServerHTTP(url="http://localhost:8000/sse")

# Create the Pydantic AI agent
agent = Agent(
    model="openai:gpt-4o-mini",
    mcp_servers=[mcp_server],
    system_prompt="You are a helpful assistant that provides weather information."
)

async def main():
    prompt = "Are there any weather alerts for California?"
    async with agent.run_mcp_servers():
        result = await agent.run(prompt)
        print(result.output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

直接调用工具

或者，你可以使用 FastMCP 客户端直接调用工具。

示例：

import asyncio
from fastmcp import Client

async def main():
    async with Client("http://localhost:8000/sse") as client:
        tools = await client.list_tools()
        print("Available tools:")
        for tool in tools:
            print(f"- {tool.name}: {tool.description}")

        # Call the get_weather_alerts tool
        state_code = "CA"
        alerts_result = await client.call_tool("get_weather_alerts", {"state": state_code})
        print(f"\nWeather alerts for {state_code}:\n{alerts_result[0].text}")

        # Call the get_weather_forecast tool
        latitude = 34.05
        longitude = -118.25
        forecast_result = await client.call_tool("get_weather_forecast", {
            "latitude": latitude,
            "longitude": longitude
        })
        print(f"\nWeather forecast for ({latitude}, {longitude}):\n{forecast_result[0].text}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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📡 API 端点

服务通过 MCP 协议公开以下工具：

• get_weather_alerts(state: str) -> str 获取指定美国州当前生效的天气预警。

• get_weather_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str 获取指定地理坐标的天气预报。

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🤝 贡献

欢迎贡献！请按以下步骤操作：

1. Fork 此代码库。
2. 创建新分支：git checkout -b feature-name。
3. 进行更改并提交：git commit -m 'Add feature'。
4. 推送到该分支：git push origin feature-name。
5. 创建拉取请求。([GitHub][2])

如需进行重大更改，请先创建议题，讨论你希望进行的更改。([Make a README][3])

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📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 授权。