Weather Data MCP
Dieses MCP verbindet einen Python-Client mit einem Wetterdatenserver und ermöglicht es Benutzern, Wetterwarnungen und -vorhersagen in natürlicher Sprache abzufragen. Es integriert Googles Gemini AI für die Interaktion und kommuniziert mit der API des National Weather Service, um relevante Wetterinformationen abzurufen. Es wurde für eine einfache Nutzung konzipiert und unterstützt natürliche Sprachabfragen zu den Wetterbedingungen in den USA, wobei ein Modellkontextprotokoll für einen nahtlosen Datenaustausch genutzt wird.
Hinzugefügt am:
Erstellt von:
Apr 05 2025
Weather Data MCP
Dieses MCP verbindet einen Python-Client mit einem Wetterdatenserver und ermöglicht es Benutzern, Wetterwarnungen und -vorhersagen in natürlicher Sprache abzufragen. Es integriert Googles Gemini AI für die Interaktion und kommuniziert mit der API des National Weather Service, um relevante Wetterinformationen abzurufen. Es wurde für eine einfache Nutzung konzipiert und unterstützt natürliche Sprachabfragen zu den Wetterbedingungen in den USA, wobei ein Modellkontextprotokoll für einen nahtlosen Datenaustausch genutzt wird.
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Abhinav
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Was ist Weather Data MCP?
Dieses MCP implementiert ein Wetterinformationssystem, das es Benutzern ermöglicht, in Echtzeit auf US-Wetterdaten über eine Client-Server-Architektur zuzugreifen. Es nutzt das Model Context Protocol (MCP), um den Datenaustausch zwischen einem Python-Client und einem Wetterdatenserver zu erleichtern. Benutzer können Fragen in natürlicher Sprache zu Wetterwarnungen in bestimmten Bundesstaaten oder zu detaillierten Vorhersagen für Orte, die durch Breitengrad und Längengrad angegeben sind, stellen. Der Server kommuniziert mit der API des National Weather Service, um genaue und aktuelle Wetterwarnungen und -vorhersagen zu erhalten. Angetrieben von Googles Gemini AI interpretiert es Benutzeranfragen effektiv und liefert relevante Wetterinformationen effizient, wodurch es sich ideal für Wetterbegeisterte, Entwickler und Datenanalysten eignet.
Wer wird Weather Data MCP verwenden?
- Entwickler von Wetter-Apps
- Datenanalysten
- Wetterbegeisterte
- Forscher
- Bildungseinrichtungen
Wie verwendet man Weather Data MCP?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub
- Schritt 2: Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten mit pip oder uv
- Schritt 3: Erstellen Sie eine '.env'-Datei mit Ihrem Gemini API-Schlüssel im Stammverzeichnis
- Schritt 4: Führen Sie das Skript server.py aus, um den Wetterdatenserver zu starten
- Schritt 5: Führen Sie das Skript client.py aus, um sich zu verbinden und mit dem Server zu interagieren
- Schritt 6: Stellen Sie Fragen zu Wetteranliegen in natürlicher Sprache, z.B. zu Warnungen oder Vorhersagen
Die Kernfunktionen und Vorteile von Weather Data MCP
Die Hauptfunktionen
- get_alerts
- get_forecast
Die Vorteile
- Bietet Echtzeit-Wetterwarnungen und -vorhersagen
- Benutzeroberfläche in natürlicher Sprache für einfache Abfragen
- Nahtlose Integration mit nationalen Wetterdatenquellen
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Weather Data MCP
- Wetterwarnbenachrichtigungen für US-Bundesstaaten
- Detaillierte Wettervorhersagen für Standorte
- Bildungsdemonstration der MCP-Architektur
- Integration von Wetterdaten in Anwendungen
FAQs zu Weather Data MCP
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