Weather MCP Server

Hvad laver “Weather” MCP Server?

Weather MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at give AI-assistenter problemfri adgang til omfattende vejrdata og relaterede tjenester. Ved at fungere som mellemled mellem AI-klienter og WeatherAPI, muliggør denne server AI-drevne arbejdsgange at hente aktuelle vejrforhold, prognoser (op til 14 dage), historiske vejrdata, luftkvalitetsindeks, astronomidata, lokalitetsbaserede søgninger, tidszoneinformation og endda detaljer om sportsbegivenheder. Serveren er bygget med FastAPI og MCP-frameworket, hvilket gør det nemt at integrere i AI-udviklingsmiljøer. Det forbedrer AI-agenters evne til at besvare brugerforespørgsler, automatisere vejr-afhængige arbejdsgange og berige kontekst for sprogmodelinteraktioner.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner blev fundet i repositories-filerne.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller kodelister.

Liste over Værktøjer

• Nuværende vejrforhold: Giver realtidsdata om temperatur, luftfugtighed, vindhastighed mv. for en angivet lokalitet.
• Vejrprognoser (1-14 dage): Henter vejrudsigter for de kommende dage, så man kan planlægge ud fra forventede forhold.
• Historiske vejrdata: Giver adgang til tidligere vejrdata til analyse eller efterspørgsler.
• Vejralarmer: Leverer advarsler om alvorlige vejrbegivenheder.
• Luftkvalitetsinformation: Henter oplysninger om luftforureningsniveau og luftkvalitetsindeks for en given lokalitet.
• Astronomidata: Leverer detaljer som solopgang, solnedgang og månefaser.
• Lokalitetssøgning: Muliggør søgning og opløsning af lokaliteter til vejrforespørgsler.
• Tidszoneinformation: Giver lokal tidszoneinformation for angivne lokaliteter.
• Sportsbegivenheder: Returnerer vejrforhold relevante for sportsbegivenheder.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Integration i personlig assistent: AI-assistenter kan bruge serveren til at besvare brugerforespørgsler om vejr, solopgang/solnedgang og luftkvalitet, hvilket forbedrer brugeroplevelsen.
• Rejseplanlægning: Udviklere kan automatisere rejseplanlægning ved at integrere vejrprognoser og advarsler for destinationer, så brugerne kan tilpasse planer ud fra vejrforhold.
• Miljøovervågningsdashboards: Serveren kan drive dashboards, der overvåger luftkvalitet og vejrtrends og understøtter sundhedsrådgivning og byplanlægning.
• Begivenhedsplanlægning: Hold, der organiserer sports- eller udendørsbegivenheder, kan bruge serveren til at tjekke historiske og forventede vejrforhold og optimere tidspunktet for begivenheder.
• Smart Home Automatisering: Integrer vejrdata for at automatisere hjemmets enheder – fx justere termostater, lukke vinduer eller sende advarsler baseret på kommende vejrskift.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at Python 3.13+ og uv-pakkehåndtering er installeret.
2. Tilføj Weather MCP Server til din konfiguration.
3. Indsæt serveren i dit mcpServers-objekt med kommando og argumenter.
4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft forbindelsen til serveren.

JSON-konfigurationseksempel

"mcpServers": {
  "weather-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["main.py"]
  }
}

Sikring af API-nøgler

Sæt din WeatherAPI-nøgle med miljøvariabler:

"env": {
  "WEATHER_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {
  // Andre konfigurationsmuligheder
}

Claude

1. Sørg for, at Python 3.13+ og uv-pakkehåndtering er installeret.
2. Tilføj Weather MCP Server til Claudes konfiguration.
3. Rediger mcpServers-objektet som vist nedenfor.
4. Gem og genstart Claude.
5. Test ved at bede Claude om vejrdata.

JSON-konfigurationseksempel

"mcpServers": {
  "weather-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["main.py"]
  }
}

Sikring af API-nøgler

"env": {
  "WEATHER_API_KEY": "your_api_key_here"
}

Cursor

1. Installer Python 3.13+ og uv.
2. Tilføj Weather MCP Server i Cursors opsætning.
3. Rediger konfigurationsfilen for at inkludere serveren.
4. Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft at vejrforespørgsler fungerer.

JSON-konfigurationseksempel

"mcpServers": {
  "weather-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["main.py"]
  }
}

Sikring af API-nøgler

"env": {
  "WEATHER_API_KEY": "your_api_key_here"
}

Cline

1. Sørg for, at Python 3.13+ og uv er installeret.
2. Rediger Clines konfiguration for at tilføje Weather MCP Server.
3. Tilføj det relevante indlæg til mcpServers-objektet.
4. Gem ændringer og genstart Cline.
5. Bekræft at serveren er operationel.

JSON-konfigurationseksempel

"mcpServers": {
  "weather-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["main.py"]
  }
}

Sikring af API-nøgler

"env": {
  "WEATHER_API_KEY": "your_api_key_here"
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “weather-mcp” til navnet på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på de tilgængelige oplysninger tilbyder Weather MCP Server solid værktøjsdækning og nem opsætning, men mangler eksplicit dokumentation for prompts, ressourcer eller understøttelse af rødder og sampling. Dens primære fokus er på vejrrelaterede værktøjer med klare instruktioner til API-nøglesikkerhed. For en fokuseret vejr-MCP er den effektiv, men kunne forbedres med mere MCP-standarddokumentation og ressourcedefinitioner.

MCP-score