Weather MCP Server

Cosa fa il server MCP “Weather”?

Il Weather MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per fornire agli assistenti AI un accesso fluido a dati meteorologici completi e servizi correlati. Agendo da intermediario tra i client AI e la WeatherAPI, questo server consente ai flussi di lavoro AI di recuperare condizioni meteorologiche attuali, previsioni (fino a 14 giorni), dati meteo storici, indici di qualità dell’aria, dati astronomici, ricerche per località, informazioni sui fusi orari e persino dettagli su eventi sportivi. Il server è costruito con FastAPI e il framework MCP, facilitando una facile integrazione negli ambienti di sviluppo AI. Questo migliora la capacità degli agenti AI di rispondere alle domande degli utenti, automatizzare flussi di lavoro dipendenti dal meteo e arricchire il contesto nelle interazioni dei modelli linguistici.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito trovato nei file del repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è descritta nella documentazione o negli elenchi di codice disponibili.

Elenco degli Strumenti

• Condizioni meteorologiche attuali: Fornisce dati in tempo reale su temperatura, umidità, velocità del vento, ecc. per una località specifica.
• Previsioni meteo (1-14 giorni): Recupera previsioni meteo per i prossimi giorni, permettendo di pianificare in base alle condizioni previste.
• Dati meteo storici: Accede a dati meteorologici passati per analisi o richieste retrospettive.
• Allerte meteo: Fornisce avvisi su eventi meteorologici gravi.
• Informazioni sulla qualità dell’aria: Recupera informazioni sul livello di inquinamento e sull’indice di qualità dell’aria di una località.
• Dati astronomici: Fornisce dettagli come alba, tramonto e fasi lunari.
• Ricerca località: Permette di cercare e risolvere località per richieste meteo.
• Informazioni sui fusi orari: Fornisce informazioni sul fuso orario locale per località specificate.
• Eventi sportivi: Restituisce condizioni meteo rilevanti per eventi sportivi.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Integrazione Assistente Personale: Gli assistenti AI possono sfruttare il server per rispondere a domande degli utenti su meteo, orari di alba/tramonto e qualità dell’aria, migliorando l’esperienza utente.
• Pianificazione Viaggi: Gli sviluppatori possono automatizzare la pianificazione di itinerari integrando previsioni meteo e allerte per le destinazioni, consentendo agli utenti di adattare i piani in base alle condizioni.
• Dashboard di Monitoraggio Ambientale: Il server può alimentare dashboard che monitorano qualità dell’aria e tendenze meteo, supportando avvisi sanitari e pianificazione urbana.
• Pianificazione Eventi: I team che organizzano eventi sportivi o all’aperto possono usare il server per controllare condizioni meteo storiche e previste, ottimizzando la tempistica degli eventi.
• Automazione Smart Home: Integrare dati meteo per automatizzare dispositivi domestici—ad es. regolare termostati, chiudere finestre o inviare avvisi in base ai cambiamenti meteo previsti.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python 3.13+ e il gestore pacchetti uv siano installati.
2. Aggiungi il Weather MCP Server alla tua configurazione.
3. Inserisci il server nell’oggetto mcpServers con comando e argomenti.
4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la connettività al server.

Esempio di configurazione JSON

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

Protezione delle chiavi API

Imposta la tua chiave WeatherAPI tramite variabili d’ambiente:

"env": {
  "WEATHER_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {
  // Altre opzioni di configurazione
}

Claude

1. Assicurati che Python 3.13+ e il gestore pacchetti uv siano installati.
2. Aggiungi il Weather MCP Server alla configurazione di Claude.
3. Modifica l’oggetto mcpServers come mostrato sotto.
4. Salva e riavvia Claude.
5. Esegui un test chiedendo dati meteo a Claude.

Esempio di configurazione JSON

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

Protezione delle chiavi API

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

Cursor

1. Installa Python 3.13+ e uv.
2. Aggiungi il Weather MCP Server nella configurazione di Cursor.
3. Modifica il file di configurazione per includere il server.
4. Salva e riavvia Cursor.
5. Verifica che le richieste meteo funzionino.

Esempio di configurazione JSON

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

Protezione delle chiavi API

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

Cline

1. Assicurati che Python 3.13+ e uv siano installati.
2. Modifica la configurazione di Cline per aggiungere il Weather MCP Server.
3. Aggiungi la voce appropriata all’oggetto mcpServers.
4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Conferma che il server sia operativo.

Esempio di configurazione JSON

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

Protezione delle chiavi API

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

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “weather-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle informazioni disponibili, il Weather MCP Server offre una copertura solida degli strumenti e una facile configurazione, ma manca una documentazione esplicita per prompt, risorse o supporto per roots e sampling. Il suo focus principale è sugli strumenti meteo, con istruzioni chiare per la sicurezza delle chiavi API. Per un MCP focalizzato sul meteo è efficace, ma potrebbe essere migliorato con più documentazione standard MCP e definizioni di risorse.

MCP Score