Weather MCP 서버

“Weather” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Weather MCP 서버는 AI 어시스턴트에게 폭넓은 기상 데이터와 관련 서비스에 원활하게 접근할 수 있도록 설계된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 클라이언트와 WeatherAPI 간의 중개자 역할을 하여, AI 기반 워크플로우가 현재 기상 상태, 최대 14일간의 예보, 과거 기상 데이터, 대기질 지수, 천문 데이터, 위치 기반 조회, 시간대 정보, 스포츠 이벤트 정보까지 다양한 데이터를 받아올 수 있게 지원합니다. 서버는 FastAPI와 MCP 프레임워크로 구축되어 AI 개발 환경에 손쉽게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 AI 에이전트가 사용자 질의에 답변하고, 날씨에 의존하는 워크플로우를 자동화하며, 언어 모델 상호작용에 풍부한 맥락을 제공할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소 파일에서 명시적인 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서 또는 코드 목록에서 명시적인 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 현재 기상 상태: 지정된 위치의 온도, 습도, 풍속 등 실시간 데이터를 제공합니다.
• 기상 예보(1~14일): 다가오는 날들의 예측 데이터를 받아와 계획에 활용할 수 있습니다.
• 과거 기상 데이터: 분석 또는 회고적 질의에 사용할 수 있는 과거 기상 정보를 제공합니다.
• 기상 경보: 심각한 기상 이벤트에 대한 경고를 제공합니다.
• 대기질 정보: 지정 위치의 대기 오염 수준과 대기질 지수 정보를 제공합니다.
• 천문 데이터: 일출, 일몰, 월상, 월몰 등 천문 정보를 제공합니다.
• 위치 검색: 날씨 질의를 위한 위치 검색 및 해석을 지원합니다.
• 시간대 정보: 지정된 위치의 로컬 시간대 정보를 제공합니다.
• 스포츠 이벤트: 스포츠 이벤트와 관련된 날씨 상황을 반환합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 개인 어시스턴트 통합: AI 어시스턴트가 날씨, 일출/일몰, 대기질 등 사용자 질의에 답변하며 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 여행 계획: 개발자는 목적지의 예보 및 경보를 통합하여, 사용자가 날씨에 따라 여행 일정을 조정할 수 있게 자동화할 수 있습니다.
• 환경 모니터링 대시보드: 대기질 및 기상 트렌드를 모니터링하는 대시보드를 구축해 건강 자문 및 도시 계획에 활용할 수 있습니다.
• 이벤트 일정 관리: 스포츠나 야외 이벤트를 기획하는 팀이 과거와 예보 데이터를 확인해 최적의 일정을 잡을 수 있습니다.
• 스마트홈 자동화: 날씨 데이터와 연동해 온도 조절, 창문 닫기, 예보 기반 알림 등 각종 스마트홈 기기를 자동화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python 3.13+와 uv 패키지 관리자가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Weather MCP 서버를 구성에 추가하세요.
3. mcpServers 오브젝트에 서버를 명령어 및 인자와 함께 삽입하세요.
4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버 연결을 확인하세요.

JSON 설정 예시

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

API 키 보안 설정

WeatherAPI 키를 환경 변수로 설정하세요:

"env": {
  "WEATHER_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {
  // 기타 설정 옵션
}

Claude

1. Python 3.13+와 uv 패키지 관리자가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude의 설정에 Weather MCP 서버를 추가하세요.
3. 아래와 같이 mcpServers 오브젝트를 편집하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude에게 날씨 데이터를 질의하여 테스트하세요.

JSON 설정 예시

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

API 키 보안 설정

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

Cursor

1. Python 3.13+와 uv를 설치하세요.
2. Cursor 설정에 Weather MCP 서버를 추가하세요.
3. 설정 파일을 편집하여 서버를 포함하세요.
4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 날씨 쿼리가 정상 동작하는지 확인하세요.

JSON 설정 예시

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

API 키 보안 설정

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

Cline

1. Python 3.13+와 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정을 편집해 Weather MCP 서버를 추가하세요.
3. mcpServers 오브젝트에 적절한 항목을 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 작동하는지 확인하세요.

JSON 설정 예시

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

API 키 보안 설정

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

플로우 내에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 툴로 활용할 수 있습니다. “weather-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로 변경하고, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 교체하는 것을 잊지 마세요.

개요

제공된 정보를 바탕으로 Weather MCP 서버는 다양한 도구와 간편한 설치 과정을 갖추었으나, 프롬프트, 리소스, 루트/샘플링 지원에 대한 명시적인 문서는 부족합니다. 주요 초점은 날씨 관련 도구에 있으며, API 키 보안에 대한 명확한 안내가 있습니다. 날씨에 특화된 MCP로서는 효과적이지만, MCP 표준 문서화와 리소스 정의가 추가된다면 더욱 향상될 수 있습니다.

MCP 점수