Weather MCP Server dùng để làm gì?

Weather MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) kết nối các trợ lý AI với dữ liệu thời tiết thời gian thực và lịch sử thông qua API Open-Meteo. Được thiết kế để nâng cao quy trình phát triển ứng dụng do AI điều khiển, nó cho phép các agent AI truy vấn thời tiết hiện tại, lấy thông tin thời tiết theo các khoảng thời gian cụ thể và lấy thời gian hiện tại ở bất kỳ múi giờ nào. Khi cung cấp các khả năng này dưới dạng công cụ, Weather MCP Server cho phép tích hợp liền mạch dữ liệu thời tiết bên ngoài vào các tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), hỗ trợ các trường hợp sử dụng như lập kế hoạch du lịch, trợ lý nhận biết ngữ cảnh và tự động hóa dựa trên dữ liệu—tất cả mà không cần khóa API hay thông tin xác thực.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được liệt kê hoặc đề cập trong repository.

Danh sách Resource

Không có tài nguyên MCP nào được ghi chép cụ thể trong repository.

Danh sách Tool

• get_weather
  Lấy thông tin thời tiết hiện tại cho một thành phố chỉ định. Yêu cầu nhập tên thành phố.

• get_weather_by_datetime_range
  Lấy dữ liệu thời tiết cho một thành phố trong khoảng ngày bắt đầu và kết thúc (định dạng YYYY-MM-DD).

• get_current_datetime
  Trả về thời gian hiện tại ở một múi giờ IANA chỉ định (ví dụ: “America/New_York”). Mặc định là UTC nếu không chỉ định.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Trợ lý lập kế hoạch du lịch
  Sử dụng dữ liệu thời tiết thực tế và dự báo để giúp người dùng lên kế hoạch chuyến đi, đề xuất ngày đi hợp lý hoặc chuẩn bị vật dụng phù hợp.

• Lên lịch sự kiện
  Tích hợp dự báo thời tiết để đề xuất ngày hoặc địa điểm phù hợp cho các sự kiện, cuộc họp hoặc hoạt động ngoài trời.

• Hội thoại AI theo ngữ cảnh
  Cho phép chatbot hoặc trợ lý ảo cung cấp phản hồi nhận biết ngữ cảnh dựa trên điều kiện thời tiết hiện tại hoặc lịch sử tại vị trí người dùng.

• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
  Lấy dữ liệu thời tiết lịch sử cho các công cụ phân tích hoặc dashboard để phát hiện xu hướng hoặc hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

• Tự động hóa nhà thông minh
  Kích hoạt các hành động (ví dụ: điều chỉnh nhiệt độ, đóng cửa sổ) dựa trên điều kiện thời tiết hiện tại hoặc sắp tới mà máy chủ cung cấp.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Python và pip.

2. Cài đặt MCP Weather Server:
   pip install mcp_weather_server

3. Tìm tệp cấu hình MCP của Windsurf (thường là windsurf_mcp_settings.json).

4. Thêm cấu hình Weather MCP Server:

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

5. Lưu tệp và khởi động lại Windsurf.

6. Kiểm tra xem máy chủ “weather” đã xuất hiện trong danh sách máy chủ MCP chưa.

Claude

1. Cài đặt Python và pip nếu bạn chưa có sẵn.

2. Chạy pip install mcp_weather_server.

3. Chỉnh sửa tệp cài đặt MCP Claude của bạn (ví dụ: claude_mcp_settings.json).

4. Thêm đoạn sau vào dưới khóa mcpServers:

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

5. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.

6. Kiểm tra xem Weather MCP Server đã khả dụng chưa.

Cursor

1. Đảm bảo Python và pip đã sẵn sàng.

2. Thực hiện pip install mcp_weather_server.

3. Mở tệp cấu hình Cursor của bạn (cursor_mcp_settings.json).

4. Thêm mục Weather MCP Server:

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

5. Lưu và khởi động lại Cursor.

6. Xác nhận máy chủ đã chạy trong bảng tích hợp MCP.

Cline

1. Đảm bảo Python và pip đã được cài đặt.

2. Cài đặt máy chủ bằng lệnh:
   pip install mcp_weather_server

3. Xác định tệp cấu hình cline_mcp_settings.json của bạn.

4. Thêm khối sau:

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

5. Lưu tệp cấu hình.

6. Khởi động lại Cline và kiểm tra Weather MCP Server đã hoạt động.

Bảo mật khóa API

Máy chủ này không yêu cầu khóa API, vì sử dụng API Open-Meteo miễn phí và mã nguồn mở. Nếu cần dùng khóa API, bạn có thể sử dụng biến môi trường trong cấu hình như sau:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với AI agent của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn với định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý đổi “weather” thành tên thực tế của MCP server của bạn và thay thế URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên các thông tin trên, Weather MCP Server cung cấp các chức năng cốt lõi (tool) tốt, hướng dẫn thiết lập rõ ràng, mã nguồn mở nhưng thiếu các tính năng MCP nâng cao như resource, template prompt hoặc sampling. Tiện ích của nó trực tiếp, dễ sử dụng. Tôi đánh giá MCP server này 6/10 cho mục đích tích hợp tổng quát—rất tốt cho thời tiết, nhưng hạn chế về khả năng mở rộng MCP.

Điểm MCP