OpenWeather MCP Server

Wat doet de “OpenWeather” MCP Server?

De OpenWeather MCP Server is een lichte Model Context Protocol (MCP) dienst die AI-assistenten verbindt met realtime weersinformatie door te koppelen aan de gratis OpenWeatherMap API. Hierdoor kunnen AI-clients actuele weersgegevens en 5-daagse voorspellingen ophalen voor elke stad, met opties voor instelbare eenheden (Celsius, Fahrenheit, Kelvin) en meertalige ondersteuning. Door weersinformatie als gestructureerde resources en tools beschikbaar te stellen, vereenvoudigt de OpenWeather MCP Server taken zoals het ophalen van weerinformatie, contextuele AI-antwoorden en integratie in automatiseringspijplijnen. Deze server is ideaal voor projecten die actuele weercontext vereisen, waardoor het eenvoudiger wordt om AI-gedreven toepassingen te bouwen die via MCP met externe databronnen communiceren.

Lijst van Prompts

Er worden geen expliciete prompt-templates genoemd in de repository.

Lijst van Resources

• Actuele Weersinformatie: Biedt actuele weersomstandigheden voor een opgegeven stad, inclusief temperatuur, luchtdruk, luchtvochtigheid, wind, zonsopgang/-ondergang en meer.
• 5-daagse Weersvoorspelling: Geeft een voorspelling met gedetailleerde weersgegevens per 3 uur tot maximaal 5 dagen vooruit.
• Eenhedenconfiguratie: Laat clients kiezen tussen Celsius, Fahrenheit of Kelvin als temperatuureenheid.
• Meertalige Ondersteuning: Biedt weersinformatie in diverse talen, zoals ondersteund door de OpenWeatherMap API.

Lijst van Tools

• weather: De hoofdtool die door de OpenWeather MCP-server wordt geboden. Accepteert parameters zoals city (verplicht), units (optioneel: c|f|k) en lang (optioneel: en|de|fr|…). Haalt actuele weersinformatie en voorspellingen voor de opgegeven stad op.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• AI-gestuurde Weerchatbots: Integreer realtime weersgegevens in conversatie-AI-assistenten, zodat gebruikers actuele omstandigheden of voorspellingen voor elke gewenste stad kunnen opvragen.
• Reis- en Evenementplanning: Voeg weercontroles toe aan workflow-automatiseringen om suggesties of waarschuwingen te geven voor aankomende reizen of evenementen op basis van weersvoorspellingen.
• Contextuele AI-Antwoorden: Vergroot de contextbewustheid van AI-agenten door ze te voorzien van actuele lokale weersinformatie voor betere aanbevelingen en besluitvorming.
• Smart Home en IoT-integratie: Gebruik weersgegevens om slimme huisroutines te activeren, zoals het aanpassen van verwarming/koeling of het versturen van meldingen bij weersveranderingen.
• Educatieve Toepassingen: Bouw interactieve leertools die echte weersdata gebruiken om concepten in wetenschap, aardrijkskunde of taalstudies uit te leggen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Go 1.20+ geïnstalleerd is.
2. Vraag je OpenWeatherMap API-sleutel aan.
3. Bouw de server:

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

4. Configureer Windsurf om de server toe te voegen:

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

5. Sla de wijzigingen op en herstart Windsurf. Controleer de installatie door weerqueries uit te voeren.

Claude

1. Installeer via Smithery:

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

2. Stel je OpenWeatherMap API-sleutel in:

   export OWM_API_KEY="your_api_key_here"
   

3. Voeg toe aan Claude’s configuratie:

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

4. Sla op en herstart Claude. Test door weergegevens op te vragen.

Cursor

1. Bouw de server zoals hierboven en zorg dat je API-sleutel is ingesteld.
2. Bewerk het MCP-configuratiebestand van Cursor:

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

3. Sla op en herstart Cursor. Bevestig de setup door weerqueries uit te voeren.

Cline

1. Bouw en stel de OpenWeather MCP-server in zoals hiervoor beschreven.
2. Voeg de serverconfiguratie toe aan Cline:

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

3. Sla de configuratie op en herstart Cline.
4. Valideer door een weerverzoek te doen.

API-sleutels beveiligen

Gebruik altijd omgevingsvariabelen voor API-sleutels. Voorbeeld JSON-configuratie:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-openweather": {
      "command": "/path/to/mcp-weather",
      "env": {
        "OWM_API_KEY": "${OWM_API_KEY}"  // Gebruik je omgevingsvariabele
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je eerst de MCP-component toe aan je flow en verbind je hem met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In de systeem-MCP-configuratie sectie voeg je de details van je MCP-server toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mcp-openweather” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Op basis van de beschikbare informatie biedt de OpenWeather MCP Server duidelijke tooling en resource-exposure voor weerdata, maar ontbreken prompt-templates en sampling support. Ondersteuning voor roots wordt niet genoemd.

Het project is basis, maar functioneel voor het doel, met duidelijke installatie-instructies en alle essentiële mogelijkheden voor het ontsluiten van weerinformatie.

Onze mening

De OpenWeather MCP Server is eenvoudig, makkelijk op te zetten en zeer geschikt om weerdata toe te voegen aan AI-workflows. Geavanceerde MCP-features zoals prompt-templates en sampling ontbreken, maar voor het ophalen van weersinformatie is het een robuuste en gebruiksvriendelijke keuze.

Beoordeling: 7/10

MCP Score