MCP Server Tempest

WeatherFlow Tempest MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，提供对WeatherFlow Tempest气象站数据的无缝访问。 该服务器使人工智能助手和应用程序能够检索实时天气观测、预报和台站元数据。

🌤️ 特性

• 实时天气数据：从个人气象站获取当前状况
• 天气预报：使用专业气象模型获取每小时和每天的预报
• 车站管理：发现和管理多个气象站
• 设备信息：有关连接的气象设备的详细元数据
• 智能高速缓存：具有可配置TTL的自动缓存，可实现最佳性能
• 用于交互式查询和结构化天气数据的工具
• 综合数据：温度、湿度、压力、风、降水、太阳辐射、紫外线指数和雷电探测

🚀 快速开始

先决条件

• Python 3.13或更高版本
• WeatherFlow API代币（在 stormwx.com/settings/tokens)

安装

虽然每个客户端都有自己的指定方式，但通常会使用以下值：

开发版本

如果你想使用最新和最好的，服务器可以直接从GitHub中提取。 只需添加一个额外的 --from 论点：

📋 配置

环境变量

缓存和数据新鲜度

服务器将响应缓存在两层中：

• 内存中 (WEATHERFLOW_CACHE_TTL / WEATHERFLOW_CACHE_SIZE)：全部四个

工具。

• 在磁盘上 (WEATHERFLOW_DISK_CACHE_TTL，默认24小时）： get_stations 和

get_station_details 只有。存储在 platformdirs.user_cache_dir("mcp-server-tempest") 在每个令牌中 （哈希键）子目录。

要清除：重新启动服务器（在内存中）或删除缓存目录 （磁盘）。

运输

stdio（的默认值 uvx mcp-server-tempest 以及README配置）。

🛠️ 用法

可用工具

get_stations()

获取所有气象站和连接设备的列表。

# Get all available stations
stations = await client.call_tool("get_stations")
for station in stations["stations"]:
    print(f"Station: {station['name']} (ID: {station['station_id']})")
    print(f"Location: {station['latitude']}, {station['longitude']}")

get_observation(station_id)

获取特定站点的当前天气状况。

# Get current conditions
obs = await client.call_tool("get_observation", {"station_id": 12345})
current = obs["obs"][0]
print(f"Temperature: {current['air_temperature']}°")
print(f"Humidity: {current['relative_humidity']}%")
print(f"Wind: {current['wind_avg']} {obs['station_units']['units_wind']}")

get_forecast(station_id)

获取天气预报和当前状况。

# Get forecast
forecast = await client.call_tool("get_forecast", {"station_id": 12345})

# Current conditions
current = forecast["current_conditions"]
print(f"Current: {current['air_temperature']}°")
print(f"Conditions: {current['conditions']}")

# Today's forecast
today = forecast["forecast"]["daily"][0]
print(f"High/Low: {today['air_temp_high']}°/{today['air_temp_low']}°")
print(f"Rain chance: {today['precip_probability']}%")

get_station_details(station_id)

获取特定电台的详细信息。

# Get station details
station = await client.call_tool("get_station_details", {"station_id": 12345})
print(f"Station: {station['name']}")
print(f"Elevation: {station['station_meta']['elevation']}m")
print(f"Devices: {len(station['devices'])}")

🌟 示例

基本天气检查

# Get your stations
stations = await client.call_tool("get_stations")
station_id = stations["stations"][0]["station_id"]

# Get current conditions
obs = await client.call_tool("get_observation", {"station_id": station_id})
current = obs["obs"][0]
units = obs["station_units"]

print(f"🌡️  Temperature: {current['air_temperature']}°{units['units_temp']}")
print(f"💧 Humidity: {current['relative_humidity']}%")
print(f"💨 Wind: {current['wind_avg']} {units['units_wind']}")
print(f"🌧️  Precipitation: {current['precip_accum_local_day']} {units['units_precip']}")

天气预报

from datetime import datetime

# Get forecast
forecast = await client.call_tool("get_forecast", {"station_id": station_id})

# Today's weather
today = forecast["forecast"]["daily"][0]
print(f"📅 Today: {today['conditions']}")
print(f"🌡️  High: {today['air_temp_high']}° / Low: {today['air_temp_low']}°")
print(f"🌧️  Rain chance: {today['precip_probability']}%")

# Next few hours
for hour in forecast["forecast"]["hourly"][:6]:
    time = datetime.fromtimestamp(hour["time"])
    print(f"🕐 {time.strftime('%H:%M')}: {hour['air_temperature']}° - {hour['conditions']}")

车站信息

# Get station details
station = await client.call_tool("get_station_details", {"station_id": station_id})

print(f"🏠 Station: {station['name']}")
print(f"📍 Location: {station['latitude']}°, {station['longitude']}°")
print(f"⛰️  Elevation: {station['station_meta']['elevation']}m")
print(f"🕐 Timezone: {station['timezone']}")

# Check device status
for device in station["devices"]:
    if device.get("serial_number"):
        status = "🟢 Online" if device.get("device_meta") else "🔴 Offline"
        print(f"📡 {device['device_type']}: {status}")

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• 天气流量 用于提供暴风气象站和API
• 模型上下文协议 对于MCP规范
• FastMCP 用于MCP服务器框架

📞 支持

• 问题:
• 文档: WeatherFlow API文件
• 社区: WeatherFlow社区