MCP Weather Alert Tool

🌩️ 使用FastMCP+Claude桌面的MCP天气警报工具

该项目演示了如何构建 MCP（模型上下文协议） 使用官方工具 FastMCP Python SDK。它与 克劳德桌面 使AI助手能够检索 天气警报 美国各州通过 api.weather.gov API

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🚀 这个项目做什么

• ✅ 实现自定义MCP服务器 FastMCP
• 🌐 用途 httpx 从以下位置调用实时天气警报 api.weather.gov
• 📦 返回结构化信息：事件、严重性、描述和指令
• 🧠 与Claude Desktop集成
• 🌈 可以通过MCP Inspector进行交互式测试

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🧱 技术栈

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📁 项目结构

mcpcrashcourse/
├── server/
│   └── weather.py         # MCP server logic (get_alerts)
├── pyproject.toml         # Project metadata + dependencies
├── uv.lock                # Locked versions (auto-generated by uv)
└── README.md              # You're reading it!

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🧠 工具逻辑： get_alerts

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> list[dict]:
    # Fetch weather alerts for a given U.S. state (e.g., 'CA')
    url = "https://api.weather.gov/alerts/active"
    params = {"area": state.upper()}
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(url, params=params)
        data = response.json()

    return [
        {
            "event": alert.get("event"),
            "severity": alert.get("severity"),
            "description": alert.get("description"),
            "instruction": alert.get("instruction"),
        }
        for alert in data.get("features", [])
        if alert.get("properties")
    ]

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🛠️ 安装和设置

1.创建和配置项目

pipx install uv               # install uv if you haven't
uv init mcpcrashcourse        # start new project
cd mcpcrashcourse
uv add "mcp[cli]" httpx       # add dependencies

2.添加您的工具

放置您的 weather.py 在 server/ 文件夹，包含以下逻辑 get_alerts.

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🧪 运行和检查

使用MCP Inspector启动

uv run mcp dev server/weather.py

然后打开 http://localhost:6757 致：

• 查看您的 get_alerts 工具
• 尝试使用输入调用它，如下所示 "TX"

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🤖 Claude桌面集成

1. 更新您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "/server/weather.py"
      ]
    }
  }
}

1. 重新启动克劳德桌面
2. 提示：

> “德克萨斯州的天气警报是什么？”

Claude将调用您的MCP工具并显示结构化输出。

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💡 什么是MCP？

这 模型上下文协议 规范应用程序的发送方式 上下文 （数据、工具、提示）发送给LLM。它将 “上下文提供程序” 从LLM层开始。

三个核心图元：

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📎 鸣谢

• FastMCP Python SDK
• api.weather.gov
• 克劳德桌面
• 基于以下示例的项目结构 MCP官方文件

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📄 许可证

这个项目是在MIT许可证下开源的。