什么是MCP天气服务器？

MCP天气服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）构建的客户端-服务器架构工具。它允许用户通过自然语言查询美国的天气数据，例如当前天气警报和详细的天气预报。

如何使用MCP天气服务器？

您需要启动服务器和客户端，然后通过命令行输入您的查询。例如，您可以询问特定州的天气警报或某个地点的天气预报。

适用场景

适用于需要快速获取美国地区天气信息的个人用户、企业或开发者。

主要功能

查询天气警报支持通过两字母州代码查询指定州的天气警报。

获取天气预报支持通过纬度和经度获取详细天气预报。

自然语言处理利用Google Gemini AI实现自然语言查询解析。

客户端-服务器架构支持分布式部署，提高灵活性和扩展性。

优势与局限性

优势

基于MCP协议，易于集成和扩展。

自然语言查询，无需复杂命令。

实时天气数据，来自官方NWS API。

跨平台支持，适用于多种操作系统。

局限性

需要稳定的网络连接以访问外部API。

可能需要API密钥来启用某些高级功能。

对非英语查询的支持有限。

如何使用

安装依赖

确保安装Python 3.8+，并设置虚拟环境。

配置环境变量

在项目根目录创建`.env`文件，并添加您的Gemini API密钥。

启动服务器

运行`python server.py`启动MCP服务器。

连接客户端

运行`python client.py`连接到服务器并开始查询。

使用案例

查询天气警报查询加利福尼亚州的当前天气警报。

获取天气预报查询旧金山的天气预报。

常见问题

如何安装MCP天气服务器？

需要哪些API密钥？

如何退出客户端？

🚀 MCP 天气工具

MCP 天气工具是一个基于 MCP 协议的简单命令行工具，借助客户端 - 服务器架构，让用户可以访问美国天气数据。同时，它利用 Google 的 Gemini AI 提供自然语言接口，方便用户查询天气信息。

🚀 快速开始

MCP 天气工具连接了 Python 客户端应用程序和天气数据服务器，用户在查询天气信息时能够使用自然语言。服务器借助模型上下文协议（MCP）与国家气象局 API 通信，获取天气警报和预报。

✨ 主要特性

支持使用州代码查询美国各州的当前天气警报。
可通过纬度和经度获取特定位置的详细天气预报。
采用 Google 的 Gemini AI 提供自然语言接口。
基于模型上下文协议（MCP）实现客户端 - 服务器架构。

📦 安装指南

先决条件

Python 3.8+
Node.js（如果运行 JavaScript 服务器）
Google Gemini API 密钥

安装步骤

克隆仓库：

git clone https://github.com/Abhinavexists/MCP_Server.git
cd weather-tool

如果没有 uv，请安装它：
```
pip install uv
```
创建并激活虚拟环境：
- 在 Windows 上：.venv\Scripts\activate
- 在 macOS/Linux 上：source .venv/bin/activate
使用 uv 安装依赖项（该项目使用 uv.lock 和 pyproject.toml）：
```
uv pip sync
```
创建项目根目录中的 .env 文件，并添加您的 Gemini API 密钥：
```
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
```

💻 使用示例

基础用法

运行客户端并连接到天气服务器：
```
python client.py server.py
```
连接后，您可以询问有关天气信息的问题：
- 查询：加利福尼亚州当前有哪些天气警报？
- 查询：纬度 37.7749 和经度 -122.4194 的位置的天气预报是什么？
输入 quit 退出应用程序。