🌤️ 气象MCP助手——气象数据的自然语言接口
气象MCP助理 是一个对话式人工智能系统，旨在理解有关历史天气观测的自然语言查询。由...驱动 OpenAI GPT-4o 并得到a的支持 MongoDB 数据集，该项目演示了如何构建一个智能代理，该代理可以解释气象查询，并使用自定义的结构化见解进行响应 FastMCP 框架。
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📌 特性
- 自然语言接口：用简单的英语提问（例如，“1984年1月5日KLAX的温度是多少？”）
- FastMCP集成：自动将用户查询映射到结构化工具功能。
- MongoDB天气数据集：从丰富的历史天气观测数据中提取数据。
- OpenAI GPT-4o集成：处理工具选择和自然语言格式化。
- 坚固的工具：支持查询台站元数据、温度、风、气压和摘要。
- 命令行交互：通过终端界面实时查询。
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📁 项目结构
main.py--核心代理逻辑、FastMCP设置和天气工具db_connection.py--MongoDB连接测试和示例数据预览env.py--通过以下方式安全地加载环境变量.env.env-（创建此）API密钥和MongoDB凭据requirements.txt--整个系统的Python依赖关系
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🧠 系统说明
这是一个由以下部分组成的智能助手：
- FastMCP：语言模型驱动的应用程序的自定义工具编排框架
- OpenAI包装器：与GPT-4o接口，用于工具选择和输出生成
- MongoDB连接：从数据库中检索结构化天气数据
sample_weatherdata，收藏data - 注册工具:
- get_station_metadata - get_temperature_at_time - get_wind_data - get_pressure_trend - get_all_stations_summary
每个工具都处理一个特定的数据请求，并返回一个干净的响应，供LLM格式化。
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