Этот MCP соединяет клиент Python с сервером метеорологических данных, позволяя пользователям запрашивать уведомления и прогнозы погоды на естественном языке. Он интегрирует ИИ Gemini от Google для взаимодействия и общается с API Национальной метеорологической службы для получения актуальной информации о погоде. Разработанный для удобства использования, он поддерживает запросы на естественном языке о погодных условиях в США, используя протокол контекста модели для бесшовного обмена данными.
Добавлено:
Создано:
Apr 05 2025
Этот MCP соединяет клиент Python с сервером метеорологических данных, позволяя пользователям запрашивать уведомления и прогнозы погоды на естественном языке. Он интегрирует ИИ Gemini от Google для взаимодействия и общается с API Национальной метеорологической службы для получения актуальной информации о погоде. Разработанный для удобства использования, он поддерживает запросы на естественном языке о погодных условиях в США, используя протокол контекста модели для бесшовного обмена данными.
Добавлено:
Created by:
Apr 05 2025
Abhinav
Рекомендуемые
Что такое Weather Data MCP?
Этот MCP реализует систему информации о погоде, которая позволяет пользователям получать доступ к данным о погоде в реальном времени в США через архитектуру клиент-сервер. Он использует Протокол контекста модели (MCP) для упрощения обмена данными между клиентом Python и сервером метеорологических данных. Пользователи могут задавать вопросы на естественном языке о погодных предупреждениях в определенных штатах или о подробных прогнозах для мест, указанных по широте и долготе. Сервер взаимодействует с API Национальной метеорологической службы для получения точных и актуальных условий погоды и прогнозов. Работая на основе ИИ Gemini от Google, он эффективно интерпретирует запросы пользователей, предоставляя соответствующую информацию о погоде эффективно, что делает его идеальным для любителей погоды, разработчиков и аналитиков данных.
Кто будет использовать Weather Data MCP?
- Разработчики приложений для погоды
- Аналитики данных
- Любители погоды
- Исследователи
- Образовательные учреждения
Как использовать Weather Data MCP?
- Шаг 1: Клонировать репозиторий с GitHub
- Шаг 2: Установить необходимые зависимости с помощью pip или uv
- Шаг 3: Создать файл '.env' с вашим API-ключом Gemini в корневом каталоге
- Шаг 4: Запустить скрипт server.py, чтобы запустить сервер метеорологических данных
- Шаг 5: Запустить скрипт client.py, чтобы подключиться и взаимодействовать с сервером
- Шаг 6: Задавать вопросы, касающиеся погоды, на естественном языке, такие как предупреждения или прогнозы
Ключевые Особенности и Преимущества Weather Data MCP
Основные функции
- get_alerts
- get_forecast
Преимущества
- Предоставляет актуальные уведомления и прогнозы погоды
- Интерфейс на естественном языке для легкого запроса
- Бесшовная интеграция с национальными источниками данных о погоде
Основные Сценарии Использования и Приложения Weather Data MCP
- Уведомления о погодных предупреждениях для штатов США
- Подробные прогнозы погоды для местоположений
- Учебная демонстрация архитектуры MCP
- Интеграция данных о погоде в приложения
Часто Задаваемые Вопросы о Weather Data MCP
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.