天气 MCP 服务器

“天气”MCP 服务器的功能是什么？

天气 MCP 服务器是一个模型上下文协议（MCP）服务器，通过对接 Open-Meteo API，将 AI 助手与实时和历史天气数据连接。它专为提升基于 AI 的开发工作流而设计，使 AI 智能体能够查询当前天气、获取指定日期范围的天气信息，并获得任意指定时区的当前时间。通过将这些能力作为工具暴露，天气 MCP 服务器实现了外部天气数据与大语言模型（LLM）交互的无缝集成，支持如旅行规划、上下文感知助手、数据驱动自动化等场景——无需 API 密钥或凭证。

提示词模板列表

仓库中未列出或提及任何提示词模板。

资源列表

仓库中未记录任何显式 MCP 资源。

工具列表

• get_weather
  获取指定城市当前天气信息。需要输入城市名称。

• get_weather_by_datetime_range
  获取指定城市在起止日期（YYYY-MM-DD 格式）之间的天气数据。

• get_current_datetime
  返回指定 IANA 时区（如 “America/New_York”）的当前时间。如未指定，默认为 UTC。

本 MCP 服务器的应用场景

• 旅行规划助手
  利用实时及预报天气数据，帮助用户规划行程、建议最佳出行日期或合理收拾行李。

• 活动日程安排
  集成天气预测，推荐适合的户外活动、会议或其他安排的日期与地点。

• 上下文 AI 对话
  让聊天机器人或虚拟助手可基于用户所在地的当前或历史天气条件，提供具备上下文感知的回复。

• 数据分析与可视化
  为分析工具或仪表板获取历史天气数据，洞察趋势，辅助业务决策。

• 智能家居自动化
  根据服务器提供的当前或未来天气情况触发动作（如调节温度、关闭窗户等）。

安装步骤

Windsurf

1. 确保已安装 Python 和 pip。

2. 安装 MCP Weather Server：
   pip install mcp_weather_server

3. 找到您的 Windsurf MCP 配置文件（通常为 windsurf_mcp_settings.json）。

4. 添加天气 MCP 服务器配置：

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

5. 保存文件并重启 Windsurf。

6. 验证"weather"服务器是否出现在 MCP 服务器列表中。

Claude

1. 如果尚未安装，请安装 Python 和 pip。

2. 运行 pip install mcp_weather_server。

3. 编辑您的 Claude MCP 设置文件（如 claude_mcp_settings.json）。

4. 在 mcpServers 键下插入以下内容：

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

5. 保存更改并重启 Claude。

6. 检查天气 MCP 服务器是否可用。

Cursor

1. 确保已安装 Python 和 pip。

2. 执行 pip install mcp_weather_server。

3. 打开您的 Cursor 配置文件（cursor_mcp_settings.json）。

4. 添加天气 MCP 服务器条目：

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

5. 保存并重启 Cursor。

6. 在 MCP 集成面板中确认服务器已运行。

Cline

1. 确保已安装 Python 和 pip。

2. 使用以下命令安装服务器：
   pip install mcp_weather_server

3. 找到您的 cline_mcp_settings.json 配置文件。

4. 添加以下代码块：

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

5. 保存配置文件。

6. 重启 Cline 并验证天气 MCP 服务器是否已激活。

API 密钥安全

此服务器无需API 密钥，因为它使用免费开源的 Open-Meteo API。如果需要 API 密钥，您可以在配置中使用环境变量如下：

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

在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流中，请首先将 MCP 组件添加到流程中，并与您的 AI 智能体连接：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置区域，使用如下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用该 MCP，具备其所有功能和能力。请记得将"weather"替换为您实际的 MCP 服务器名称，并替换 URL 为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

综上所述，天气 MCP 服务器提供了扎实的核心功能（工具）、清晰的安装指导且开源，但缺乏高级 MCP 功能如资源、提示词模板或采样。其实用性直接明了、易于上手。就通用集成而言，我会为该 MCP 服务器打 6/10 —— 非常适合天气相关场景，但在 MCP 可扩展性方面有限。

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