Weather MCP Server

Ce face “Weather” MCP Server?

Weather MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) care conectează asistenți AI cu date meteo în timp real și istorice prin integrarea cu Open-Meteo API. Proiectat pentru a îmbunătăți fluxurile de dezvoltare AI, permite agenților AI să interogheze vremea curentă, să recupereze informații meteo pentru intervale de date specifice și să obțină ora curentă în orice fus orar specificat. Prin expunerea acestor capabilități ca instrumente, Weather MCP Server permite integrarea facilă a datelor externe despre vreme în interacțiunile cu modelele lingvistice mari (LLM), susținând cazuri de utilizare precum planificarea călătoriilor, asistenți conștienți de context și automatizări bazate pe date—totul fără a necesita chei API sau credențiale.

Listă de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este listat sau menționat în depozit.

Listă de Resurse

Nu sunt documentate resurse MCP explicite în depozit.

Listă de Instrumente

• get_weather
  Recuperează informații despre vremea curentă pentru un oraș specificat. Necesită numele orașului ca input.

• get_weather_by_datetime_range
  Preia date meteo pentru un oraș dat între o dată de început și una de final (format YYYY-MM-DD).

• get_current_datetime
  Returnează ora curentă într-un fus orar IANA specificat (ex: “America/New_York”). Implicit, UTC dacă nu este specificat.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Asistenți pentru planificare călătorii
  Folosește date meteo în timp real și previziuni pentru a ajuta utilizatorii să-și planifice excursiile, să sugereze date optime sau să recomande ce să împacheteze.

• Programare evenimente
  Integrează predicțiile meteo pentru a recomanda date sau locații potrivite pentru evenimente sau activități în aer liber.

• Conversații AI contextuale
  Permite chatbot-urilor sau asistenților virtuali să ofere răspunsuri adaptate pe baza condițiilor meteo curente sau istorice din locația utilizatorului.

• Analiză și vizualizare de date
  Recuperează date meteo istorice pentru instrumente analitice sau dashboard-uri pentru a evidenția tendințe sau a informa decizii de business.

• Automatizare smart home
  Declanșează acțiuni (ex: reglare termostat, închidere ferestre) în funcție de condițiile meteo curente sau viitoare furnizate de server.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Python și pip.

2. Instalează MCP Weather Server:
   pip install mcp_weather_server

3. Găsește fișierul de configurare Windsurf MCP (de obicei windsurf_mcp_settings.json).

4. Adaugă configurația Weather MCP Server:

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

5. Salvează fișierul și repornește Windsurf.

6. Verifică dacă serverul “weather” apare în lista de servere MCP.

Claude

1. Instalează Python și pip dacă nu sunt deja prezente.

2. Rulează pip install mcp_weather_server.

3. Editează fișierul de setări Claude MCP (ex: claude_mcp_settings.json).

4. Inserează următoarea secțiune sub cheia mcpServers:

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

5. Salvează modificările și repornește Claude.

6. Verifică dacă Weather MCP Server este disponibil.

Cursor

1. Asigură-te că Python și pip sunt disponibile.

2. Execută pip install mcp_weather_server.

3. Deschide fișierul de configurare Cursor (cursor_mcp_settings.json).

4. Adaugă Weather MCP Server:

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

5. Salvează și repornește Cursor.

6. Confirmă că serverul rulează în panoul de integrare MCP.

Cline

1. Asigură-te că Python și pip sunt instalate.

2. Instalează serverul folosind:
   pip install mcp_weather_server

3. Găsește fișierul de configurare cline_mcp_settings.json.

4. Adaugă următorul bloc:

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

5. Salvează fișierul de configurare.

6. Repornește Cline și verifică dacă Weather MCP Server este activ.

Securizarea cheilor API

Acest server nu necesită chei API, deoarece folosește Open-Meteo API gratuit și open-source. Dacă ar fi fost nevoie de chei API, ai putea folosi variabile de mediu în configurație astfel:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurație MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “weather” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza celor de mai sus, Weather MCP Server oferă funcționalitate de bază solidă (instrumente), configurare clară și este open source, dar îi lipsesc facilități MCP avansate precum resurse, șabloane de prompt sau sampling. Utilitatea sa este directă și ușor de folosit. Aș acorda acestui MCP server un 6/10 pentru integrare generală—excelent pentru vreme, dar limitat în extensibilitatea MCP.

Scor MCP