OpenWeather MCP Server

Čo robí „OpenWeather“ MCP Server?

OpenWeather MCP Server je ľahká služba Model Context Protocol (MCP), ktorá prepája AI asistentov s aktuálnymi údajmi o počasí prostredníctvom bezplatného OpenWeatherMap API. Umožňuje efektívnejší vývoj tým, že AI klienti môžu získavať aktuálne počasie a 5-dňové predpovede pre akékoľvek mesto s možnosťou nastavenia jednotiek (Celsius, Fahrenheit, Kelvin) a viacjazyčnou podporou. Sprístupnením údajov o počasí ako štruktúrovaných zdrojov a nástrojov OpenWeather MCP Server zjednodušuje úlohy ako získavanie informácií o počasí, kontextové AI odpovede či integráciu do automatizačných workflow. Tento server je ideálny pre projekty vyžadujúce aktuálny kontext počasia, vďaka čomu je jednoduchšie vytvárať AI aplikácie pracujúce s externými dátovými zdrojmi prostredníctvom MCP.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené žiadne explicitné šablóny promptov.

Pripravení rozšíriť svoje podnikanie?

Začnite svoju 30-dňovú skúšobnú verziu ešte dnes a vidzte výsledky behom pár dní.

Požiadať o demo Prihlásiť sa

Zoznam zdrojov

• Aktuálne údaje o počasí: Poskytuje aktuálne podmienky v zadanom meste, vrátane teploty, tlaku, vlhkosti, vetra, východu/západu slnka a ďalších.
• 5-dňová predpoveď počasia: Dodáva predpoveď s detailnými údajmi v 3-hodinových intervaloch až na 5 dní.
• Konfigurácia jednotiek: Umožňuje klientom vybrať si medzi stupňami Celzia, Fahrenheita alebo Kelvina.
• Viacjazyčná podpora: Ponúka údaje o počasí vo viacerých jazykoch podľa možností OpenWeatherMap API.

Zoznam nástrojov

• weather: Hlavný nástroj sprístupnený serverom OpenWeather MCP. Prijíma parametre ako city (povinné), units (voliteľné: c|f|k) a lang (voliteľné: en|de|fr|…). Získava aktuálne počasie aj predpoveď pre zadané mesto.

Prihláste sa na newsletter

Získajte najnovšie tipy, trendy a ponuky zadarmo.

Emailová adresa

Prihlásiť sa

Príklady použitia tohto MCP servera

• AI chatboti o počasí: Integrujte aktuálne údaje o počasí do konverzačných AI asistentov, aby mohli používatelia zisťovať podmienky alebo predpovede pre akékoľvek mesto.
• Cestovanie a plánovanie udalostí: Zapojte kontrolu počasia do workflow automatizácií a odporúčajte alebo upozorňujte používateľov na základe predpovedí.
• Kontextové AI odpovede: Zvýšte kontextovú citlivosť AI agentov poskytovaním aktuálneho lokálneho počasia pre lepšie odporúčania a rozhodovanie.
• Integrácia do smart domácnosti a IoT: Využite údaje o počasí na spúšťanie scén v smart domácnosti, ako je úprava kúrenia/chladenia či notifikácie pri zmene počasia.
• Vzdelávacie aplikácie: Vytvorte interaktívne vzdelávacie nástroje využívajúce skutočné dáta o počasí na výučbu prírodovedy, geografie alebo jazykov.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Go 1.20+.
2. Získajte svoj OpenWeatherMap API kľúč.
3. Zostavte server:

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

4. Nakonfigurujte Windsurf, aby zahŕňal tento server:

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

5. Uložte zmeny a reštartujte Windsurf. Overte funkčnosť dopytom na počasie.

Claude

1. Inštalujte cez Smithery:

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

2. Nastavte svoj OpenWeatherMap API kľúč:

   export OWM_API_KEY="your_api_key_here"
   

3. Pridajte do konfigurácie Claude:

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

4. Uložte a reštartujte Claude. Otestujte požiadaním o údaje o počasí.

Cursor

1. Zostavte server ako vyššie a nastavte svoj API kľúč.
2. Upravte MCP konfiguračný súbor pre Cursor:

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

3. Uložte a reštartujte Cursor. Overte nastavenie dopytmi na počasie.

Cline

1. Zostavte a nastavte OpenWeather MCP server podľa vyššie uvedeného postupu.
2. Pridajte konfiguráciu servera do Cline:

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

3. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.
4. Overte dopytom na počasie.

Zabezpečenie API kľúčov

Vždy používajte environmentálne premenné pre API kľúče. Príklad JSON konfigurácie:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-openweather": {
      "command": "/path/to/mcp-weather",
      "env": {
        "OWM_API_KEY": "${OWM_API_KEY}"  // použite svoju environmentálnu premennú
      }
    }
  }
}

Ako použiť tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Pre integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do flow a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na komponent MCP a otvorte konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní AI agent môže využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “mcp-openweather” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahradiť na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupných informácií OpenWeather MCP Server poskytuje jasné nástroje a zdroje pre počasie, ale chýbajú prompt šablóny a sampling podpora. Roots podpora nie je uvedená.

Projekt je jednoduchý, ale funkčný pre svoj účel, s jasným návodom na nastavenie a všetkými kľúčovými funkciami pre sprístupnenie údajov o počasí.

Náš názor

OpenWeather MCP Server je priamočiary, jednoducho nastaviteľný a vhodný na pridanie údajov o počasí do AI workflow. Chýbajú mu niektoré pokročilé MCP funkcie ako prompt šablóny a sampling, no na získavanie údajov o počasí je robustný a používateľsky prívetivý.

Hodnotenie: 7/10

MCP skóre