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Hands On MCP

MCP Server

A simple MCP (Model Context Protocol) server that provides weather alert information for US states, leveraging the National Weather Service (NWS) API. It also includes an example client application that demonstrates how to interact with the MCP server using the mcp_use library.

工具数

2

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
天气警报位置天气PythonAPI集成

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

ankitmishralive

提供方

ankitmishralive

最后核验

2026/5/18 03:27

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uv run mcp dev server/weather.py

详细介绍

MCP美国天气客户端/服务器

这是我第一次接触MCP的实际实施,我真的很喜欢它&我坚信MCP会一直存在,我必须实施更多的项目来更好地了解整个生态系统,关于存储库,这个存储库包含一个简单的MCP(模型上下文协议)服务器,该服务器利用美国国家气象局(NWS)API为美国各州提供天气警报信息。它还包括一个示例客户端应用程序,演示了如何使用 mcp_use 图书馆和Langchain。

特性

  • 天气警报: 获取并格式化美国特定州的活动天气警报。
  • MCP集成: 演示如何使用 fastmcp 图书馆。
  • 客户示例: 提供一个使用服务器并集成会话内存的客户端应用程序。
  • Langchain集成: 示例展示了LLM集成。

建筑

graph LR

    %% MCP System
    subgraph MCP_System
        A[Client: client.py]
        B[MCP Agent: mcp_use.MCPAgent]
        C[MCP Client: mcp_use.MCPClient]
        D[FastMCP Server: weather.py]
        E[NWS API: api.weather.gov]

        A --> B
        B --> C
        C --> D
        D --> E
    end

    %% Data Flow
    subgraph Data_Flow
        F[User Input]
        F --> A
        E -->|Geo+JSON| D
        D -->|Weather Data| B
        B -->|LLM Interaction| F
    end

    %% Styling with visible text
    classDef client fill:#f9f,stroke:#333,color:#000,font-weight:bold;
    classDef agent fill:#ccf,stroke:#333,color:#000,font-weight:bold;
    classDef server fill:#fcc,stroke:#333,color:#000,font-weight:bold;
    classDef api fill:#ffc,stroke:#333,color:#000,font-weight:bold;
    classDef user fill:#cfc,stroke:#333,color:#000,font-weight:bold;

    class A client;
    class B,C agent;
    class D server;
    class E api;
    class F user;

    %% Link styling
    linkStyle default stroke:#000,stroke-width:2px;

先决条件

在运行服务器和客户端之前,请确保已安装以下内容:

  • Python 3.7+
  • 紫外线 (建议用于依赖关系管理- )
  • 获取API密钥。 这需要添加到.env文件中。
  • mcp_use 图书馆: 请确保您已根据其文档安装了此程序。

安装

  1. 克隆存储库:
   git clone 
   cd 
  1. 安装依赖项(使用uv):
   uv add -r requirements.txt

此命令使用 uv pip install . 根据安装项目及其依赖项 pyproject.toml 当前目录中的文件。

  1. 创建.env文件:

创建一个 .env 根目录中的文件,替换为以下内容 `` 使用您的实际Groq API密钥:

   GROQ_API_KEY=

用法

运行MCP天气服务器和客户端

  1. 启动服务器:
   uv run mcp dev server/weather.py
  1. 启动客户端:
   uv run server/client.py

与客户互动

  • 在提示处键入您的查询。例如:“获取加利福尼亚州、纽约州或新泽西州等地的天气警报”。
  • 类型 exitquit 结束谈话。
  • 类型 clear 清除对话历史记录。

交互示例

然后,代理将使用 get_alerts 该工具用于获取加利福尼亚州的天气警报,并为您提供格式化的结果。

然后,代理将使用 get_config 获取资源的工具。

配置

server/weather.json

此配置文件描述了MCP服务器公开的工具和资源。此文件准确反映您的定义至关重要 weather.py 文件。请参阅 mcp_use 有关此文件格式的详细信息的文档。默认配置位于服务器文件夹中。

环境变量

客户端应用程序使用环境变量,具体来说 GROQ_API_KEY,以通过Groq API认证。确保在运行客户端之前设置这些变量。您可以使用 .env 文件。

输出

  • 控制台输出: 此屏幕截图显示了会话期间客户端应用程序的典型输出,演示了代理如何与MCP服务器交互并利用 get_alerts 工具。

image

  • MCP检查员: 此屏幕截图显示了与MCP检查器一起使用的典型weather.json

image

联系

如有任何疑问或支持,请联系:

目录标签

目录标签

天气警报位置天气PythonAPI集成research-and-datamcpweatherapiclient-server本地部署MCP协议Langchain集成美国天气

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

2

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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