Este MCP conecta un cliente de Python con un servidor de datos meteorológicos, permitiendo a los usuarios consultar alertas y pronósticos del tiempo en lenguaje natural. Integra la IA Gemini de Google para la interacción y se comunica con la API del Servicio Nacional de Meteorología para recuperar la información meteorológica relevante. Diseñado para ser fácil de usar, admite consultas en lenguaje natural sobre las condiciones climáticas de EE.UU., utilizando un protocolo de contexto de modelo para un intercambio de datos sin problemas.
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Creado por:
Apr 05 2025
Este MCP conecta un cliente de Python con un servidor de datos meteorológicos, permitiendo a los usuarios consultar alertas y pronósticos del tiempo en lenguaje natural. Integra la IA Gemini de Google para la interacción y se comunica con la API del Servicio Nacional de Meteorología para recuperar la información meteorológica relevante. Diseñado para ser fácil de usar, admite consultas en lenguaje natural sobre las condiciones climáticas de EE.UU., utilizando un protocolo de contexto de modelo para un intercambio de datos sin problemas.
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Apr 05 2025
Abhinav
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¿Qué es Weather Data MCP?
Este MCP implementa un sistema de información meteorológica que permite a los usuarios acceder a datos meteorológicos en tiempo real de EE.UU. a través de una arquitectura cliente-servidor. Aprovecha el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para facilitar el intercambio de datos entre un cliente de Python y un servidor de datos meteorológicos. Los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje natural sobre alertas meteorológicas en estados específicos o pronósticos detallados para ubicaciones especificadas por latitud y longitud. El servidor se comunica con la API del Servicio Nacional de Meteorología para obtener alertas y pronósticos meteorológicos precisos y actualizados. Impulsado por la IA Gemini de Google, interpreta efectivamente las consultas de los usuarios, proporcionando información meteorológica relevante de manera eficiente, lo que lo hace ideal para entusiastas del clima, desarrolladores y analistas de datos.
¿Quién usará Weather Data MCP?
- Desarrolladores de aplicaciones meteorológicas
- Analistas de datos
- Entusiastas del clima
- Investigadores
- Instituciones educativas
¿Cómo usar Weather Data MCP?
- Paso 1: Clonar el repositorio desde GitHub
- Paso 2: Instalar las dependencias requeridas usando pip o uv
- Paso 3: Crear un archivo '.env' con su clave API de Gemini en el directorio raíz
- Paso 4: Ejecutar el script server.py para iniciar el servidor de datos meteorológicos
- Paso 5: Ejecutar el script client.py para conectarse e interactuar con el servidor
- Paso 6: Hacer preguntas relacionadas con el clima en lenguaje natural, como alertas o pronósticos
Características y Beneficios Clave de Weather Data MCP
Las características principales
- get_alerts
- get_forecast
Los beneficios
- Proporciona alertas y pronósticos meteorológicos en tiempo real
- Interfaz en lenguaje natural para consultas fáciles
- Integración sin problemas con fuentes de datos meteorológicos nacionales
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Weather Data MCP
- Notificaciones de alertas meteorológicas para estados de EE.UU.
- Pronósticos meteorológicos detallados para ubicaciones
- Demostración educativa de la arquitectura MCP
- Integración de datos meteorológicos en aplicaciones
FAQs sobre Weather Data MCP
Desarrollador
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