气象代理与MCP&Gemini
一个多智能体系统，使用 模型上下文协议（MCP） 服务器使用谷歌的Gemini 2.5 Flash模型回答天气和计算查询。
建筑
- AI模型：谷歌Gemini 2.5 Flash（免费版）
- 框架：LangGraph（代理工作流）
- MCP服务器：天气（Go）+计算器（Python）
- 工具：通过tool_use功能绑定到Gemini
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先决条件
- Python 3.10+ （或Python 3.14）
- 转到1.16+ （用于构建天气服务器）
- Git （用于克隆存储库）
- 点 （Python包管理器）
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安装说明
第一步：创建Python虚拟环境
python -m venv venv
# On Windows:
.\venv\Scripts\Activate.ps1
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate步骤2：安装Python依赖项
pip install -r requirements.txtrequirements.txt包括：
python-dotenv-环境变量管理langchain-google-genai-Gemini集成langchain-mcp-adapters-MCP协议支持langgraph-代理工作流编排mcp-MCP协议实现mcp-server-calculator-计算器MCP服务器
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设置MCP服务器
气象MCP服务器（Go）
步骤1:安装Go
从以下位置下载并安装：https://go.dev/dl/
步骤2：克隆和构建
git clone https://github.com/mschneider82/mcp-openweather.git
cd mcp-openweather
go build -o mcp-weather.exe步骤3：获取OpenWeatherMap API密钥
- 访问https://openweathermap.org/api
- 创建免费帐户
- 生成并复制API密钥（称为
appid) - 注意：API密钥可能需要几个小时才能激活
步骤4：验证可执行文件
建造完成后，确认 mcp-weather.exe 存在于 mcp-openweather 文件夹。
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计算器MCP服务器（Python）
计算器服务器通过pip安装：
pip install mcp-server-calculator这为代理提供了算术和计算能力。
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配置
环境变量
创建一个 .env 项目根目录中的文件：
GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key_here
OWM_API_KEY=your_openweathermap_api_key_here获取Gemini API密钥：
- 访问https://aistudio.google.com/app/apikey
- 创建新的API密钥
- 复制并粘贴到
.env
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运行代理
终端设置（需要3个终端）
终端1——气象MCP服务器：
cd mcp-openweather
.\mcp-weather.exe⚠️ 让它在后台运行。
终端2–计算器MCP服务器：
python -m mcp_server_calculator⚠️ 让它在后台运行。
3号航站楼——您的客户（主代理）：
# Activate virtual environment (if not already active)
.\venv\Scripts\Activate.ps1
# Run the agent
python weather_mcp.py______________________________________________________________________
使用代理
运行后，您将看到提示：
--- Weather Query ---
Ask me anything (weather or calculation) → 查询示例
天气：
- “伦敦今天天气怎么样？”
- “东京现在的温度？”
- “孟加拉国达卡的天气？”
计算：
- “152乘以8是多少？”
- “计算1000除以25”
- “99+101是什么？”
混合的：
- “柏林的天气怎么样，计算一下华氏5°C有多冷？”
调试输出
代理提供详细的调试信息：
[DEBUG] Message audit:
[0] HumanMessage
[1] AIMessage with tool_calls: ['weather']
[2] ToolMessage (tool executed successfully)
[3] AIMessage (no tool calls - model answered directly)
[DEBUG] Tool used: YES这证实了答案是来自MCP工具还是直接来自模型。
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运作原理
消息流
- 用户输入 →人道信息
- 双子座分析 → 决定调用哪个工具
- 带有工具调用的AIMessage → 列出工具名称（天气、计算器）
- 工具消息 → MCP服务器执行并返回数据
- A消息（综合） → Gemini为用户格式化最终答案
工具集成
- 天气工具：返回当前天气、温度、湿度、风、压力
- 计算器工具：执行数学运算
- 签名：当Gemini收到工具数据时，它会在响应中签名
'extras': {'signature': ...}
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文件结构
mcp-openweather/
├── weather_mcp.py # Main agent script
├── .env # API keys (not in repo)
├── requirements.txt # Python dependencies
├── README.md # This file
├── mcp-openweather/
│ ├── main.go # Weather server source
│ ├── mcp-weather.exe # Built executable
│ └── go.mod # Go dependencies
└── venv/ # Virtual environment______________________________________________________________________
快乐查询！ 🚀