خادم OpenWeather MCP

ماذا يفعل خادم “OpenWeather” MCP؟

يعد خادم OpenWeather MCP خدمة خفيفة لبروتوكول سياق النماذج (MCP) تربط المساعدات الذكية ببيانات الطقس اللحظية عبر واجهة OpenWeatherMap API المجانية. يمكّن من تعزيز سير عمل التطوير عبر تمكين عملاء الذكاء الاصطناعي من جلب حالة الطقس الحالية وتوقعات خمسة أيام لأي مدينة مع إمكانية ضبط الوحدات (مئوية، فهرنهايت، كلفن) ودعم لغات متعددة. من خلال عرض بيانات الطقس كمصادر وأدوات منظمة، يبسط خادم OpenWeather MCP مهام مثل جلب معلومات الطقس، ردود الذكاء الاصطناعي السياقية، والتكامل في خطوط الأتمتة. هذا الخادم مثالي للمشاريع التي تتطلب سياق طقس حديث، مما يسهل بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي تتفاعل مع مصادر بيانات خارجية عبر MCP.

قائمة القوالب (Prompts)

لا توجد قوالب أوامر صريحة مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

• بيانات الطقس الحالية: يقدم حالة الطقس الحالية لمدينة محددة، بما في ذلك درجة الحرارة، الضغط، الرطوبة، الرياح، شروق/غروب الشمس والمزيد.
• توقعات الطقس لخمسة أيام: يقدم توقعات طقس مفصلة بفواصل ثلاث ساعات حتى خمسة أيام.
• ضبط وحدة الحرارة: يسمح للعملاء بالاختيار بين المئوية أو الفهرنهايت أو الكلفن كوحدات للحرارة.
• دعم لغات متعددة: يوفر بيانات الطقس بعدة لغات كما تدعمها واجهة OpenWeatherMap API.

قائمة الأدوات

• weather: الأداة الرئيسية التي يوفرها خادم OpenWeather MCP. تقبل معاملات مثل city (إجباري)، units (اختياري: c|f|k)، وlang (اختياري: en|de|fr|…). تجلب حالة الطقس الحالية وتوقعات الطقس للمدينة المحددة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• روبوتات دردشة الطقس الذكية: دمج بيانات الطقس اللحظية في المساعدات الذكية الحوارية، بحيث يمكن للمستخدمين الاستعلام عن الحالة أو التوقعات لأي مدينة.
• تخطيط السفر والفعاليات: تضمين فحوصات الطقس في أتمتة سير العمل لتقديم اقتراحات أو تنبيهات للرحلات أو الأحداث القادمة بناءً على التوقعات.
• ردود الذكاء الاصطناعي السياقية: تعزيز وعي السياق لدى الوكلاء الذكيين عبر تزويدهم ببيانات طقس حديثة محلية لتحسين التوصيات واتخاذ القرار.
• تكامل المنازل الذكية وإنترنت الأشياء: استخدام بيانات الطقس لتحفيز روتينات المنازل الذكية، مثل ضبط التدفئة/التبريد أو إرسال إشعارات عند تغيرات الطقس.
• تطبيقات تعليمية: بناء أدوات تعليمية تفاعلية تستخدم بيانات طقس حقيقية لتعليم مفاهيم في العلوم أو الجغرافيا أو اللغات.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Go 1.20 أو أحدث.
2. احصل على مفتاح OpenWeatherMap API الخاص بك.
3. بناء الخادم:

   git clone https://github.com/mschneider82/mcp-openweather.git
   cd mcp-openweather
   go build -o mcp-weather
   

4. اضبط Windsurf ليشمل الخادم:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-openweather": {
         "command": "/path/to/mcp-weather",
         "env": {
           "OWM_API_KEY": "PUT_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

5. احفظ التعديلات وأعد تشغيل Windsurf. تحقق من خلال استعلامات الطقس.

Claude

1. التثبيت عبر Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @mschneider82/mcp-openweather --client claude
   

2. حدد مفتاح OpenWeatherMap API الخاص بك:

   export OWM_API_KEY="your_api_key_here"
   

3. أضف إلى إعدادات Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-openweather": {
         "command": "/path/to/mcp-weather",
         "env": {
           "OWM_API_KEY": "PUT_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude. اختبر عبر طلب بيانات الطقس.

Cursor

1. قم ببناء الخادم كما هو موضح أعلاه وتأكد من ضبط مفتاح API.
2. عدل ملف إعداد MCP الخاص بـ Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-openweather": {
         "command": "/path/to/mcp-weather",
         "env": {
           "OWM_API_KEY": "PUT_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cursor. تأكد من الإعداد عبر تنفيذ استعلامات الطقس.

Cline

1. بناء وإعداد خادم OpenWeather MCP كما هو موضح سابقاً.
2. أضف إعدادات الخادم إلى Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-openweather": {
         "command": "/path/to/mcp-weather",
         "env": {
           "OWM_API_KEY": "PUT_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cline.
4. تحقق عبر إرسال طلب بيانات الطقس.

تأمين مفاتيح API

دائماً استخدم متغيرات البيئة لمفاتيح API. مثال لإعداد JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-openweather": {
      "command": "/path/to/mcp-weather",
      "env": {
        "OWM_API_KEY": "${OWM_API_KEY}"  // استخدم متغير البيئة الخاص بك
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt لديك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل الخادم باستخدام هذا التنسيق:

{
  "mcp-openweather": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة بجميع وظائفه. تذكّر تغيير “mcp-openweather” إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك واستبدال الرابط بعنوان خادمك.

نظرة عامة

استناداً للمعلومات المتوفرة، يوفر خادم OpenWeather MCP أدوات وموارد واضحة لبيانات الطقس، لكن لا يتضمن قوالب أو دعم للعينات. ولم يذكر دعم الجذور.

المشروع أساسي لكنه يؤدي الغرض بفعالية، ويحتوي على تعليمات إعداد واضحة وجميع الميزات الضرورية لعرض بيانات الطقس.

رأينا

خادم OpenWeather MCP مباشر، سهل الإعداد، ومناسب تماماً لإضافة بيانات الطقس لسير عمل الذكاء الاصطناعي. تنقصه بعض ميزات MCP المتقدمة مثل القوالب ودعم العينات، لكنه قوي وسهل الاستخدام لجلب بيانات الطقس.

التقييم: 7/10

درجة MCP