Máy Chủ OpenWeather MCP

Máy chủ “OpenWeather” MCP dùng để làm gì?

OpenWeather MCP Server là một dịch vụ Model Context Protocol (MCP) nhẹ, kết nối các trợ lý AI với dữ liệu thời tiết theo thời gian thực thông qua API miễn phí OpenWeatherMap. Nó hỗ trợ quy trình phát triển nâng cao cho AI bằng cách cho phép truy xuất điều kiện thời tiết hiện tại và dự báo 5 ngày cho bất kỳ thành phố nào, với các tùy chọn cấu hình đơn vị (Celsius, Fahrenheit, Kelvin) và đa ngôn ngữ. Bằng cách cung cấp dữ liệu thời tiết dưới dạng tài nguyên và công cụ có cấu trúc, OpenWeather MCP Server đơn giản hóa các nhiệm vụ như truy vấn thông tin thời tiết, phản hồi AI theo ngữ cảnh và tích hợp vào chuỗi tự động hóa. Máy chủ này lý tưởng cho các dự án cần ngữ cảnh thời tiết cập nhật, giúp dễ dàng xây dựng các ứng dụng AI tương tác với nguồn dữ liệu bên ngoài qua MCP.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

• Dữ liệu thời tiết hiện tại: Cung cấp điều kiện thời tiết hiện tại cho thành phố chỉ định, bao gồm nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, gió, bình minh/lặn, và nhiều thông tin khác.
• Dự báo thời tiết 5 ngày: Trả về dự báo với dữ liệu thời tiết chi tiết theo từng 3 giờ trong tối đa 5 ngày.
• Cấu hình đơn vị đo: Cho phép khách hàng lựa chọn giữa Celsius, Fahrenheit hoặc Kelvin cho đơn vị nhiệt độ.
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Cung cấp dữ liệu thời tiết bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, theo hỗ trợ của API OpenWeatherMap.

Danh sách Công cụ

• weather: Công cụ chính được cung cấp bởi máy chủ OpenWeather MCP. Nhận các tham số như city (bắt buộc), units (tùy chọn: c|f|k), và lang (tùy chọn: en|de|fr|…). Nó lấy dữ liệu thời tiết hiện tại và dự báo cho thành phố chỉ định.

Trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Chatbot AI thời tiết: Tích hợp dữ liệu thời tiết thời gian thực vào trợ lý AI hội thoại, cho phép người dùng hỏi điều kiện hiện tại hoặc dự báo cho bất kỳ thành phố nào.
• Lên kế hoạch du lịch và sự kiện: Nhúng kiểm tra thời tiết vào quy trình tự động để cung cấp gợi ý hoặc cảnh báo cho các chuyến đi hoặc sự kiện sắp tới dựa trên dự báo.
• Phản hồi AI theo ngữ cảnh: Tăng khả năng nhận biết ngữ cảnh của tác nhân AI bằng cách cung cấp thời tiết địa phương mới nhất, giúp đề xuất và ra quyết định tốt hơn.
• Tích hợp nhà thông minh và IoT: Sử dụng dữ liệu thời tiết để kích hoạt các quy trình nhà thông minh, như điều chỉnh nhiệt/lạnh hoặc gửi thông báo khi thời tiết thay đổi.
• Ứng dụng giáo dục: Xây dựng công cụ học tập tương tác sử dụng dữ liệu thời tiết thực tế để dạy các khái niệm khoa học, địa lý hoặc ngoại ngữ.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Go 1.20+.
2. Lấy khóa API OpenWeatherMap của bạn.
3. Biên dịch máy chủ:

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

4. Cấu hình Windsurf để thêm máy chủ:

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

5. Lưu thay đổi và khởi động lại Windsurf. Kiểm tra truy vấn thời tiết để xác nhận.

Claude

1. Cài đặt qua Smithery:

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

2. Thiết lập khóa API OpenWeatherMap:

   export OWM_API_KEY="your_api_key_here"
   

3. Thêm vào cấu hình của Claude:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude. Kiểm tra bằng cách yêu cầu dữ liệu thời tiết.

Cursor

1. Biên dịch máy chủ như trên và đảm bảo đã thiết lập API key.
2. Chỉnh sửa file cấu hình MCP của Cursor:

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

3. Lưu và khởi động lại Cursor. Xác nhận bằng cách chạy truy vấn thời tiết.

Cline

1. Biên dịch và thiết lập máy chủ OpenWeather MCP như đã mô tả.
2. Thêm cấu hình máy chủ vào Cline:

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

3. Lưu cấu hình và khởi động lại Cline.
4. Xác thực bằng cách gửi một yêu cầu thời tiết.

Bảo mật API Key

Luôn sử dụng biến môi trường cho API key. Ví dụ cấu hình JSON:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-openweather": {
      "command": "/path/to/mcp-weather",
      "env": {
        "OWM_API_KEY": "${OWM_API_KEY}"  // Sử dụng biến môi trường của bạn
      }
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối với tác nhân AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn chi tiết máy chủ MCP của bạn bằng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với tất cả chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “mcp-openweather” bằng tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên thông tin hiện có, OpenWeather MCP Server cung cấp công cụ truy xuất dữ liệu thời tiết rõ ràng và tài nguyên đầy đủ, nhưng không có mẫu prompt và hỗ trợ sampling. Hỗ trợ roots không được đề cập.

Dự án cơ bản nhưng phù hợp với mục tiêu, với hướng dẫn cài đặt rõ ràng và đầy đủ các tính năng quan trọng cho truy xuất dữ liệu thời tiết.

Ý kiến của chúng tôi

OpenWeather MCP Server rất đơn giản, dễ thiết lập và phù hợp để bổ sung dữ liệu thời tiết vào quy trình AI. Nó thiếu một số tính năng MCP nâng cao như prompt template và sampling, nhưng với mục đích lấy dữ liệu thời tiết thì rất ổn định và thân thiện với người dùng.

Đánh giá: 7/10

Điểm MCP