Weather & Tasks MCP Server with AI Agent

MCP (Model Context Protocol) сервер для получения данных о погоде и управления задачами с интеллектуальными уведомлениями и AI-агентом.

Описание

Этот сервер реализует протокол MCP и предоставляет инструменты для:

Погода:

Текущей погоды для указанного города
5-дневного прогноза погоды
Текущего времени, даты и часового пояса города

Управление задачами (Tasks):

Создание задач с автогенерацией заголовка из описания
Управление задачами: просмотр, фильтрация, удаление
Повторяющиеся задачи (DAILY, WEEKLY, MONTHLY)
Уровни важности (LOW, MEDIUM, HIGH, URGENT)
SQLite база данных для хранения
Фильтрация по дате и важности
Автоматические сводки по задачам

Интеллектуальные уведомления:

Автоматическая проверка задач каждую минуту
Извлечение города из текста задачи
Обогащение уведомлений данными о погоде и времени
Отправка в Telegram с красиво форматированным сообщением
Поддержка повторяющихся задач

AI Агент (DeepSeek):

Анализ задачи и извлечение контекстной информации
Интеграция с MCP tools (погода, время)
Формирование персонализированных уведомлений
Отправка через Telegram

Возможности

Реализация MCP протокола (JSON-RPC 2.0)
Интеграция с OpenWeatherMap API
Поддержка различных единиц измерения (metric, imperial, standard)
AI агент с моделью DeepSeek для обработки задач
Scheduler для автоматической проверки задач (каждую минуту)
Повторяющиеся задачи с автоматическим перепланированием
Контейнеризация с Docker
Health check endpoints
Автоматическое логирование

Технологии

Kotlin
Ktor (Web Framework)
kotlinx.serialization (JSON сериализация)
kotlinx.coroutines (асинхронность)
Exposed ORM + SQLite (база данных)
Docker & Docker Compose
OpenWeatherMap API (погода и координаты)
WorldTimeAPI (время и часовые пояса)
DeepSeek API (AI агент с function calling)

Предварительные требования

JDK 17 или выше (для локальной разработки)
Docker и Docker Compose (для контейнерного развертывания)
API ключ от OpenWeatherMap (получить на https://openweathermap.org/api)
API ключ от DeepSeek (опционально, для AI агента - получить на https://platform.deepseek.com/)

Установка и запуск

Локальный запуск

Клонируйте репозиторий
Создайте файл .env на основе .env.example:

   cp .env.example .env

Добавьте ваши API ключи в .env:

   OPENWEATHER_API_KEY=ваш_api_ключ
   TELEGRAM_ENABLED=true
   TELEGRAM_BOT_TOKEN=ваш_telegram_токен
   TELEGRAM_CHAT_ID=ваш_chat_id

Запустите сервер:

   export OPENWEATHER_API_KEY=ваш_api_ключ
   ./gradlew run

Запуск через Docker

Создайте файл .env:

   cp .env.example .env

Добавьте ваши API ключи в .env

Соберите и запустите контейнер:

   docker-compose up -d

Проверьте статус:

   docker-compose ps

Просмотр логов:

   docker-compose logs -f

Обновление и повторное развертывание в Docker

При обновлении кода сервера база данных с задачами автоматически сохраняется благодаря Docker volumes.

Обновление сервера с сохранением данных

# 1. Получите последние изменения кода
git pull

# 2. Остановите контейнер (данные в volume сохранятся!)
docker-compose down

# 3. Пересоберите образ с новым кодом
docker-compose build --no-cache

# 4. Запустите обновленный контейнер
docker-compose up -d

# 5. Проверьте логи для подтверждения успешного запуска
docker-compose logs -f

Важно: Сохранность данных

База данных хранится в Docker volume task-data
При выполнении docker-compose down контейнер удаляется, но volume остается
Все задачи и настройки сохраняются между перезапусками
База автоматически создается при первом запуске

API Endpoints

Health Check

GET /health

Возвращает статус сервера и информацию о включенных модулях:

{
  "status": "healthy",
  "tasks": "enabled"
}

MCP Endpoint

POST /mcp
Content-Type: application/json

MCP Tools

Погодные инструменты

1. get_current_weather

Получить текущую погоду для города.

Параметры:

city (обязательный): Название города (например, "London", "Moscow", "Москва")
units (опциональный): Единицы измерения - "metric" (по умолчанию), "imperial", "standard"

Пример запроса:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "1",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_current_weather",
    "arguments": {
      "city": "Moscow",
      "units": "metric"
    }
  }
}

2. get_weather_forecast

Получить 5-дневный прогноз погоды.

Параметры:

city (обязательный): Название города
units (опциональный): Единицы измерения

3. get_city_time

Получить текущее время, дату и информацию о часовом поясе для города.

Параметры:

city (обязательный): Название города

Пример ответа:

🕐 Time in Tokyo, JP

Current time: 15:30:45
Current date: 2024-12-17
Day of week: Tuesday

Timezone: Asia/Tokyo
UTC offset: +09:00
DST active: No

Unix timestamp: 1702814445

Инструменты для управления задачами

4. add_task

Создать новую задачу. Если заголовок не указан, он будет автоматически сгенерирован из описания.

Параметры:

title (опциональный): Краткое название задачи (если не указан, генерируется из description)
description (обязательный): Детальное описание задачи
reminder_time (обязательный): Время напоминания в ISO формате (2024-12-17T15:30:00) - время сервера
recurrence (опциональный): Повторение - DAILY, WEEKLY, MONTHLY
importance (опциональный): Важность - LOW, MEDIUM, HIGH, URGENT (по умолчанию MEDIUM)

Пример запроса:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "4",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "add_task",
    "arguments": {
      "title": "Встреча в Москве",
      "description": "Обсудить результаты квартала и планы на следующий",
      "reminder_time": "2024-12-20T14:00:00",
      "recurrence": "WEEKLY",
      "importance": "HIGH"
    }
  }
}

Пример с автогенерацией заголовка:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "5",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "add_task",
    "arguments": {
      "description": "Проверить погоду в Санкт-Петербурге и взять зонт если нужно",
      "reminder_time": "2024-12-18T08:00:00",
      "importance": "MEDIUM"
    }
  }
}

5. list_tasks

Получить список всех задач или отфильтровать по статусу.

Параметры:

status (опциональный): Фильтр по статусу - ACTIVE, COMPLETED

Пример запроса:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "6",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "list_tasks",
    "arguments": {
      "status": "ACTIVE"
    }
  }
}

6. get_task

Получить детальную информацию о конкретной задаче.

Параметры:

id (обязательный): ID задачи

7. complete_task

Пометить задачу как выполненную.

Параметры:

id (обязательный): ID задачи

8. delete_task

Удалить задачу.

Параметры:

id (обязательный): ID задачи

9. get_tasks_for_date

Получить все задачи на конкретную дату.

Параметры:

date (обязательный): Дата в ISO формате (2024-12-17)

Пример запроса:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "9",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_tasks_for_date",
    "arguments": {
      "date": "2024-12-20"
    }
  }
}

10. get_tasks_by_importance

Получить задачи отфильтрованные по уровню важности.

Параметры:

importance (обязательный): Уровень важности - LOW, MEDIUM, HIGH, URGENT

Пример запроса:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "10",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_tasks_by_importance",
    "arguments": {
      "importance": "HIGH"
    }
  }
}

11. get_tasks_summary

Получить сводку по всем задачам (статистика, просроченные, приоритетные, предстоящие).

Пример запроса:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "11",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_tasks_summary",
    "arguments": {}
  }
}

12. set_notification_schedule

Настроить автоматические периодические уведомления со сводкой по задачам.

Параметры:

interval_minutes (обязательный): Интервал в минутах (60 = каждый час, 1440 = раз в день)
enabled (опциональный): Включить/выключить уведомления (по умолчанию true)

Пример запроса:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "12",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "set_notification_schedule",
    "arguments": {
      "interval_minutes": 1440,
      "enabled": true
    }
  }
}

13. get_notification_schedule

Получить текущие настройки расписания уведомлений.

14. send_test_notification

Отправить тестовое уведомление немедленно для проверки конфигурации.

Работа системы интеллектуальных уведомлений

Как работает система

Scheduler проверяет базу данных каждую минуту
Находит задачи с наступившим временем (reminderDateTime /getUpdates

- Найдите ваш chat.id в ответе

Настройте переменные в .env:

TELEGRAM_ENABLED=true
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz
TELEGRAM_CHAT_ID=your_chat_id

DeepSeek AI Agent

Получите API ключ от DeepSeek:

- Зарегистрируйтесь на https://platform.deepseek.com/ - Создайте API ключ в разделе API Keys - Скопируйте ключ

Настройте переменные в .env:

AGENT_ENABLED=true
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1  # опционально

Убедитесь, что задачи включены (требуется для работы):

TASKS_ENABLED=true

Использование 24/7

Для работы сервера 24/7 с автоматическими уведомлениями:

Разверните сервер на VPS (через Docker)
Настройте Telegram уведомления
Создайте задачи через MCP инструменты
Система автоматически будет проверять задачи каждую минуту и отправлять уведомления!

Тестирование

# Проверка здоровья сервера
curl http://localhost:8080/health

# Тест MCP initialize
curl -X POST http://localhost:8080/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": "1",
    "method": "initialize"
  }'

# Тест создания задачи
curl -X POST http://localhost:8080/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": "2",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "add_task",
      "arguments": {
        "title": "Тестовая задача",
        "description": "Проверка работы системы в Москве",
        "reminder_time": "2024-12-20T15:00:00",
        "importance": "HIGH"
      }
    }
  }'

# Тест получения погоды
curl -X POST http://localhost:8080/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": "3",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "get_current_weather",
      "arguments": {
        "city": "Moscow",
        "units": "metric"
      }
    }
  }'

Разработка

Сборка проекта

./gradlew build

Запуск тестов

./gradlew test

Сборка Fat JAR

./gradlew buildFatJar

Сборка Docker образа

docker build -t mcp-weather-server:latest .

Структура проекта

src/
├── main/
│   ├── kotlin/
│   │   └── com/bazik/
│   │       ├── mcp/
│   │       │   ├── models/      # MCP модели данных
│   │       │   └── McpService.kt # MCP бизнес-логика
│   │       ├── weather/
│   │       │   ├── models/      # OpenWeatherMap модели
│   │       │   └── WeatherService.kt # Работа с Weather API
│   │       ├── time/
│   │       │   ├── models/      # TimeZone модели
│   │       │   └── TimeService.kt # Работа со временем
│   │       ├── reminder/
│   │       │   ├── models/      # Модели задач
│   │       │   ├── TaskRepository.kt    # Работа с БД
│   │       │   ├── TaskService.kt       # Бизнес-логика задач
│   │       │   ├── SchedulerService.kt  # Планировщик
│   │       │   └── NotificationService.kt # Уведомления
│   │       ├── agent/
│   │       │   ├── models/      # Модели агента
│   │       │   ├── AgentService.kt      # DeepSeek интеграция
│   │       │   └── AgentIntegrationService.kt # Обработка задач
│   │       ├── Application.kt   # Точка входа
│   │       ├── Routing.kt       # Маршруты и инициализация
│   │       └── Serialization.kt # Настройка сериализации
│   └── resources/
│       └── application.conf     # Конфигурация

Архитектура

User creates Task
       ↓
   TaskRepository (SQLite)
       ↓
SchedulerService (каждую минуту)
       ↓
AgentIntegrationService.processTaskNotification()
       ↓
   ┌─────────────────┐
   │ Извлечь город   │
   │ из текста       │
   └────────┬────────┘
            ↓
    ┌──────┴──────┐
    │             │
Город найден   Город не найден
    │             │
    ↓             ↓
Погода/время   Погода для 3 городов
для города     (Москва, СПб, Казань)
    │             │
    └──────┬──────┘
           ↓
  Формирование сообщения
           ↓
    Telegram отправка
           ↓
    markTaskAsProcessed()
           ↓
    ┌──────┴──────┐
    │             │
recurrence?    recurrence?
   да            нет
    │             │
    ↓             ↓
Следующая дата  isCompleted = true

Troubleshooting

Ошибка "API key is not configured"

Убедитесь, что переменная окружения OPENWEATHER_API_KEY установлена.

Контейнер не запускается

Проверьте логи:

docker-compose logs

Порт 8080 занят

Измените порт в docker-compose.yml или .env:

ports:
  - "8081:8080"  # Используем 8081 вместо 8080

Telegram уведомления не приходят

Проверьте токен бота и chat ID
Убедитесь, что бот имеет доступ к chat
Проверьте логи:

docker-compose logs -f | grep -i telegram

Задачи не обрабатываются

Убедитесь что AGENT_ENABLED=true и TASKS_ENABLED=true
Проверьте что время задачи наступило
Проверьте логи scheduler:

docker-compose logs -f | grep -i scheduler

Лицензия

MIT

MCP Power Server

快速接入

详细介绍

Weather & Tasks MCP Server with AI Agent

Описание

Возможности

Технологии

Предварительные требования

Установка и запуск

Локальный запуск

Запуск через Docker

Обновление и повторное развертывание в Docker

Обновление сервера с сохранением данных

Важно: Сохранность данных

API Endpoints

Health Check

MCP Endpoint

MCP Tools

Погодные инструменты

1. get_current_weather

2. get_weather_forecast

3. get_city_time

Инструменты для управления задачами

4. add_task

5. list_tasks

6. get_task

7. complete_task

8. delete_task

9. get_tasks_for_date

10. get_tasks_by_importance

11. get_tasks_summary

12. set_notification_schedule

13. get_notification_schedule

14. send_test_notification

Работа системы интеллектуальных уведомлений

Как работает система

DeepSeek AI Agent

Использование 24/7

Тестирование

Разработка

Сборка проекта

Запуск тестов

Сборка Fat JAR

Сборка Docker образа

Структура проекта

Архитектура

Troubleshooting

Ошибка "API key is not configured"

Контейнер не запускается

Порт 8080 занят

Telegram уведомления не приходят

Задачи не обрабатываются

Лицензия

目录标签

接入字段

权限和风险

来源信息

继续浏览同类 MCP