关于 YR MCP Server
YR MCP Server 用于将 Yr 天气数据作为 LLM 工具的上下文。README 介绍了环境配置和启动方式，但未说明具体工具或数据字段。
主要功能
- 01将 Yr 天气数据用作 LLM 工具上下文
- 02可通过 uv 或 pip 运行
适用场景
- 01为 LLM 工具提供 Yr 天气数据上下文
- 02在 Python 环境中运行服务
MCP 相关
项目说明其作为 MCP 服务，将 Yr 天气数据用作 LLM 工具上下文；README 未描述其公开的具体工具。
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
YR MCP 服务
使用 uv 设置环境
Windows
# Install uv
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# Create virtual environment
uv venv
# Activate virtual environment
.venv\Scripts\activate
Linux
# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Create virtual environment
uv venv
# Activate virtual environment
source .venv/bin/activate
安装依赖项
uv pip install -r pyproject.toml
运行服务
uv run yr.py
使用 pip 设置环境
创建 requirements.txt，以通过 pip 安装依赖项
uv pip freeze > requirements.txt
安装依赖项
pip install -r requirements.txt
运行服务
python yr.py
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。