MCP Weather Chatbot

MCP天气聊天机器人

MCP天气聊天机器人 是一个生成式人工智能项目，可实时公开 天气数据和警报 作为MCP（模型上下文协议）服务器。 它演示了如何构建可供不同客户端使用的MCP工具 SSE （服务器通过HTTP发送事件）和 标准输入输出 运输。

后端与 美国国家气象局（NWS）API 提供准确、结构化的天气警报和预报。

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快速开始

克隆仓库并使用以下命令设置环境 紫外线:

# Initialize venv
uv venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
uv add mcp httpx nest_asyncio

运行MCP天气服务器：

uv run server.py

运行客户端（stdio或SSE）：

uv run client_stdio.py
# or
uv run client_sse.py

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工作流概述

User -> Client (stdio / SSE) -> MCP Weather Server -> NWS API

• 气象MCP服务器(server.py)

- 工具：

- get_alerts(state) → 获取美国特定州的天气警报 - get_forecast(lat, lon) → 返回位置的详细预测

- 支持 标准输入输出 和 SSE（HTTP） 运输

- 在本地或Docker中运行

• 客户

- client_stdio.py → 通过以下方式连接 标准输入输出 - client_sse.py → 通过以下方式连接 SSE (http://localhost:8000/sse)

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用户体验

1. 启动服务器：

   uv run server.py

1. 运行SSE客户端：

   uv run client_sse.py

1. 或者运行stdio客户端：

   uv run client_stdio.py

1. 交互示例：

你：告诉我北卡罗来纳州的天气状况

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使用Docker运行

构建并运行容器化服务器：

docker build -t mcp-weather .
docker run -p 8000:8000 mcp-weather

这将启动MCP天气服务器 SSE 启用并在上公开它 localhost:8000.

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测试MCP气象服务器

您可以在中测试服务器 三种不同的方式:

MCP检查员

uv run mcp dev server/weather.py

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克劳德桌面

安装MCP服务器：

uv run mcp install server/weather.py

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光标IDE

1. 打开 光标→ 设置→ MCP和集成
2. 添加a 自定义MCP服务器
3. 插入服务器配置(server/weather.py)
4. Save → 直接在Cursor中与天气工具聊天