وكيل الذكاء الاصطناعي لخادم الطقس MCP
ادمج بيانات الطقس في الوقت الفعلي بسلاسة في سير عمل الذكاء الاصطناعي وSaaS باستخدام خادم الطقس MCP. مدعوم بواجهة AccuWeather API، يوفر هذا الخادم توقعات دقيقة ساعية ويومية، مما يمكّن تطبيقاتك أو نماذج اللغة الكبيرة من تقديم رؤى طقس حديثة لأي موقع عالمي. اكتشف تجارب مستخدم متقدمة بقدرات طقس قوية، مع دعم للوحدات المترية والإمبريالية.
توقعات طقس ساعية دقيقة
مكّن تطبيقاتك من الحصول على بيانات طقس دقيقة لكل ساعة قادمة خلال 12 ساعة مباشرة من خادم الطقس MCP. مثالي للتخطيط الحساس للوقت، والخدمات اللوجستية، وخدمات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على الموقع، يمكنك بسهولة استرجاع أحدث حالات الطقس باستخدام أداة weather-get_hourly.
- توقعات الـ 12 ساعة القادمة.
- الوصول إلى حالات الطقس لكل ساعة لأي موقع، مما يدعم التخطيط التفصيلي قصير الأمد والإشعارات.
- وحدات مترية وإمبريالية.
- اختر بين وحدات السلسيوس والفهرنهايت لتناسب جمهور وتطلعات تطبيقك.
- استرجاع بيانات في الوقت الفعلي.
- احصل على أحدث بيانات الطقس فوراً، لضمان عرض أحدث المعلومات للمستخدمين دائمًا.
- تغطية عالمية.
- استرجع التوقعات للمدن حول العالم من خلال بحث بسيط حسب الموقع.
توقعات يومية شاملة
قدم لمستخدميك توقعات طقس يومية موثوقة لمدة تصل إلى 15 يومًا قادمة. توفر أداة weather-get_daily بيانات توقعات ممتدة تشمل درجة الحرارة والهطول وحالة الطقس، وهي مثالية للسفر والفعاليات والتخطيط للأعمال.
- توقعات حتى 15 يومًا.
- خطط مسبقًا برؤى يومية عن الطقس لمدة تصل إلى 15 يومًا، لدعم كل شيء من السفر إلى العمليات.
- الهطول والظروف.
- الوصول إلى بيانات تفصيلية عن الأمطار أو الثلوج المتوقعة والظروف لمساعدة المستخدمين على الاستعداد.
- معايير مرنة.
- خصص نطاق التنبؤ والوحدات بما يناسب احتياجات المستخدم والتطبيق على أكمل وجه.
جاهز للتكامل مع LLM وSaaS
تم تصميم خادم الطقس MCP من أجل التكامل السلس مع نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مثل Claude ومنصات SaaS. مكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك من الإجابة عن استفسارات الطقس، وأتمتة الإشعارات للمستخدمين، وتحسين التجربة الحوارية ببيانات طقس حديثة وواعية للسياق.
- دعم إضافات LLM.
- تكامل مع Claude Desktop أو أي عميل متوافق مع MCP لقدرات حوارية حول الطقس.
- نشر سريع وسهل.
- انشر عبر npx أو دمج في بيئة Node.js/SaaS الحالية لديك بإعداد بسيط.
تكامل MCP
أدوات تكامل الطقس MCP المتوفرة
الأدوات التالية متوفرة كجزء من تكامل الطقس MCP:
- weather-get_hourly
يوفر توقعات طقس ساعية للـ 12 ساعة القادمة بناءً على الموقع والوحدات المحددة.
- weather-get_daily
يقدم توقعات طقس يومية لمدة تصل إلى 15 يومًا لموقع معين، مع وحدات ونطاق توقعات قابل للتخصيص.
اجلب الطقس في الوقت الفعلي إلى تطبيقات LLM الخاصة بك
ادمج التوقعات الساعية واليومية الحية في سير عمل الذكاء الاصطناعي لديك باستخدام خادم الطقس MCP مفتوح المصدر. ابدأ الآن أو شاهدها أثناء العمل!
ما هو خادم الطقس MCP
خادم الطقس MCP هو خادم مفتوح المصدر لبروتوكول سياق النماذج (MCP) تم تطويره بواسطة تيم لوكا هورستمان. يتيح للوكلاء والتطبيقات الذكية الوصول السلس إلى توقعات الطقس الساعية واليومية المستمدة من واجهة AccuWeather API. صمم أساسًا للتكامل مع سير عمل الذكاء الاصطناعي، ويوفر توقعات لمدة تصل إلى 15 يومًا، ويدعم الوحدات المترية والإمبريالية، ويسمح للمستخدمين بالحصول على معلومات تفصيلية مثل درجة الحرارة، وحالات الطقس، والهطول. يهدف المشروع إلى جعل بيانات الطقس سهلة الوصول للأنظمة المؤتمتة، ما يمكّن اتخاذ قرارات أذكى وأكثر وعيًا بالسياق لحلول شخصية ومؤسساتية.
القدرات
ما الذي يمكننا فعله مع خادم الطقس MCP
يتيح خادم الطقس MCP للمستخدمين ووكلاء الذكاء الاصطناعي جلب توقعات طقس موثوقة وحديثة لأي موقع. ويُمكّن التكامل مع واجهة AccuWeather API من تقديم رؤى طقس قوية، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات من التخطيط الشخصي إلى اتخاذ القرار المؤتمت.
- احصل على توقعات لعدة أيام
- الوصول إلى بيانات الطقس الساعية واليومية حتى 15 يومًا لأي موقع.
- اختر وحداتك
- استرجع معلومات الطقس بصيغتي المترية (°م) والإمبريالية (°ف).
- رؤى تفصيلية عن الطقس
- اعرض درجة الحرارة، ملخصات الحالة، وتفاصيل الهطول في طلب واحد.
- تكامل API سلس
- اربط بيانات الطقس بسهولة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي أو التطبيقات الذكية أو سير العمل المؤتمت.
- مفتوح المصدر وقابل للتوسعة
- استخدم، عدل، ووسع خادم الطقس MCP بحرية لاحتياجاتك الخاصة.
كيف يستفيد وكلاء الذكاء الاصطناعي من خادم الطقس MCP
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستفادة من خادم الطقس MCP لتعزيز وعيهم بالسياق واتخاذ القرار. من خلال دمج توقعات الطقس الدقيقة في الوقت الفعلي، يمكن للوكلاء تعديل التوصيات، وأتمتة الإجراءات المعتمدة على الطقس، وتقديم رؤى مخصصة واستباقية للمستخدمين. وهذا يعزز الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل السفر، واللوجستيات، والزراعة، والتخطيط الشخصي اليومي لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً مدعومة بالبيانات.