MCP + LlamaIndex 示例：使用 OpenWeather API 的天气代理
概述
特点/特性
- 实时天气查询：\
该代理通过MCP服务器动态访问OpenWeather API，能够回答任何基于位置的天气查询。
- LlamaIndex与MCP集成：\
利用FunctionAgent工作流结合外部工具调用，实现大型语言模型（LLM）代理的灵活扩展和可扩展增强。
- 完全可定制：\
只需通过暴露新的MCP工具，即可让代理适应任何外部API——展示了快速的AI工程能力。
______________________________________________________________________
使用方法
# get the code
git clone https://github.com/teddytesfa/llamaindex-mcp-openweather-agent
cd llamaindex-mcp-openweather-agent
# create a virtual environment
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# install dependencies
pip install "mcp>=1.9.1,<2" python-dotenv llama_index llama-index-tools-mcp llama-index-llms-google-genai
cp .env.example .env
# NOTE: edit the .env file to have the correct values!
# run the server
python mcp_server.py --server_type=sse- 设置
.env包含您的OpenAI API密钥和OpenWeather API密钥。
- 确保一个有效的MCP服务器正在运行并且对外提供服务
fetch_weather使用OpenWeather API的工具。
- 运行笔记本（
mcp_openweather.ipynb）并互动地提出与天气相关的问题。
______________________________________________________________________
示例
用户：亚的斯亚贝巴的天气怎么样？ 客服：亚的斯亚贝巴当前天气晴朗，气温为21.7摄氏度，湿度为37%。
______________________________________________________________________
作者 泰迪·特斯法 | 人工智能工程师\ _更多内容请访问：https://github.com/teddytesfa_