“Weather” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Weather MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, Open-Meteo API와 연동하여 AI 어시스턴트가 실시간 및 과거 날씨 데이터에 접근할 수 있도록 해줍니다. AI 기반 개발 워크플로우를 강화하도록 설계되었으며, AI 에이전트가 현재 날씨 조회, 특정 날짜 범위의 날씨 정보 검색, 지정한 타임존의 현재 시간 조회를 할 수 있습니다. 이 기능들은 도구 형태로 제공되어, Weather MCP 서버는 외부 날씨 데이터를 대형 언어 모델(LLM) 상호작용에 매끄럽게 통합할 수 있게 하며, 여행 계획, 상황 인지형 어시스턴트, 데이터 기반 자동화 등 다양한 활용 사례를 지원합니다—API 키나 인증 정보 없이도 가능합니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 나열되거나 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• get_weather
  지정한 도시의 현재 날씨 정보를 가져옵니다. 입력값으로 도시 이름이 필요합니다.

• get_weather_by_datetime_range
  시작 및 종료 날짜(YYYY-MM-DD 형식) 사이의 지정한 도시의 날씨 데이터를 조회합니다.

• get_current_datetime
  지정한 IANA 타임존(예: “America/New_York”)의 현재 시간을 반환합니다. 지정하지 않으면 기본값은 UTC입니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 여행 계획 어시스턴트
  실시간 및 예보된 날씨 데이터를 활용해 여행 계획, 최적의 여행 날짜 추천, 짐 싸기 안내 등을 제공합니다.

• 일정 관리
  야외 행사, 모임, 활동에 적합한 날짜나 장소를 추천하기 위해 날씨 예측을 통합할 수 있습니다.

• 상황 인지형 AI 대화
  챗봇이나 가상 어시스턴트가 사용자의 위치 기반 현재 또는 과거 날씨 조건에 따라 상황에 맞는 답변을 할 수 있습니다.

• 데이터 분석 및 시각화
  분석 도구나 대시보드에서 과거 날씨 데이터를 불러와 트렌드를 파악하거나 비즈니스 의사결정을 지원할 수 있습니다.

• 스마트 홈 자동화
  서버가 제공하는 현재 또는 예보된 날씨 정보를 바탕으로 온도 조절기 조정, 창문 닫기 등 자동화 동작을 트리거할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python과 pip가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. MCP Weather Server를 설치하세요:
   pip install mcp_weather_server

3. Windsurf MCP 설정 파일(일반적으로 windsurf_mcp_settings.json)을 찾으세요.

4. Weather MCP Server 설정을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "weather": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m",
           "mcp_weather_server"
         ],
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

6. “weather” 서버가 MCP 서버 목록에 나타나는지 확인하세요.

Claude

1. Python과 pip가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.

2. pip install mcp_weather_server를 실행하세요.

3. Claude MCP 설정 파일(예: claude_mcp_settings.json)을 수정하세요.

4. mcpServers 키 아래에 다음을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "weather": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m",
           "mcp_weather_server"
         ],
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.

6. Weather MCP Server가 사용 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. Python과 pip가 사용 가능한지 확인하세요.

2. pip install mcp_weather_server를 실행하세요.

3. Cursor 설정 파일(cursor_mcp_settings.json)을 여세요.

4. Weather MCP Server 항목을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "weather": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m",
           "mcp_weather_server"
         ],
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

6. MCP 통합 패널에서 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Cline

1. Python과 pip가 설치되어 있는지 확인하세요.

2. 다음 명령어로 서버를 설치하세요:
   pip install mcp_weather_server

3. cline_mcp_settings.json 설정 파일을 찾으세요.

4. 아래 블록을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "weather": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m",
           "mcp_weather_server"
         ],
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. 설정 파일을 저장하세요.

6. Cline을 재시작하고 Weather MCP Server가 활성화되었는지 확인하세요.

API 키 보안

이 서버는 API 키가 필요하지 않습니다. 무료 오픈소스 Open-Meteo API를 사용합니다. 만약 API 키가 필요하다면, 다음과 같이 환경 변수로 설정할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "env": {
        "API_KEY": "<YOUR_KEY>"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "<YOUR_KEY>"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있게 됩니다. “weather"는 실제 MCP 서버의 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

위 내용을 바탕으로 볼 때, Weather MCP 서버는 확실한 핵심 기능(도구), 명확한 설치 방법, 오픈소스라는 강점을 갖췄으나, 리소스, 프롬프트 템플릿, 샘플링 등 고급 MCP 기능은 부족합니다. 실용적이고 사용하기 쉬운 MCP 서버로, 일반적인 통합 목적에는 6/10 점수를 추천합니다—날씨 특화에는 탁월하지만 MCP 확장성은 제한적입니다.

MCP 점수