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MCP Server · 地图位置

Weather Agent MCP

一个基于FastAPI和OpenAI SDK构建的天气查询代理,使用MCP服务器获取天气数据。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
位置天气自然语言处理PythonOpenAIFastAPI

快速开始

作者 / 组织
andrew-mclachlan
提供方
andrew-mclachlan
运行时
Python

工具数量

1

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

1

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Weather Agent MCP 属于地图位置类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

地图位置

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run python agent/main.py

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 1 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

带MCP服务器的天气专家代理

一个使用FastAPI和OpenAI SDK构建的简单天气专家代理,使用带有快速MCP的MCP服务器获取天气数据。

项目结构

weather-agent-mcp/
├── .github/
│   └── workflows/
│       ├── code-quality.yml   # CI checks (ruff, black, pyright)
│       └── scanoss.yml        # SCANOSS license/security scanning
├── agent/
│   └── main.py                # FastAPI agent with OpenAI SDK
├── mcp_server/
│   └── server.py              # MCP server with weather tool
├── .env                       # Environment variables
├── .gitignore
├── LICENSE                    # Apache License 2.0
├── pyproject.toml             # Project config and dependencies
├── test.sh                    # Manual test script
└── uv.lock                    # Locked dependencies

设置

需要Python 3.10+和 紫外线.

  1. 安装依赖项:
   uv sync --all-groups
  1. 创建一个 .env 使用您的OpenAI API密钥文件:
   echo 'OPENAI_API_KEY=your-api-key-here' > .env

运行代理

启动FastAPI代理:

uv run python agent/main.py

代理人将在 http://localhost:8000

使用代理

交互式API文档

访问 http://localhost:8000/docs 用于交互式API文档。

示例请求

curl -X POST "http://localhost:8000/ask" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "What is the weather like in London?"}'

Python示例

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8000/ask",
    json={"question": "What is the weather like in Paris?"}
)
print(response.json())

运作原理

  1. MCP服务器 (mcp_server/server.py):提供 get_weather 返回城市天气数据的工具
  2. FastAPI代理 (agent/main.py):

- 接收用户的问题 - 使用OpenAI SDK处理问题 - 需要时调用天气工具 - 返回自然语言响应

代码质量

CI通过以下方式对pull请求运行ruff、black和pyright code-quality.yml 工作流程。一个单独的 scanoss.yml 工作流运行SCANOSS进行许可证合规性和安全扫描。

在本地运行质量检查:

uv run ruff check .
uv run black --check .
uv run pyright agent/ mcp_server/ --pythonversion 3.13

示例问题

  • “东京的天气怎么样?”
  • “西雅图在下雨吗?”
  • “跟我说说纽约的天气吧”
  • “悉尼的气温是多少?”

许可证

此项目根据Apache许可证2.0获得许可。看 许可证 了解详情。

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

天气查询Python本地部署FastAPIOpenAIMCP服务器自然语言处理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

地址与坐标转换

把地址转成经纬度,或按坐标反查位置。

路线与距离

算行程时间、规划多点路线。

天气与出行

查天气和预警,按条件安排行程。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在地图位置场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Weather Agent MCP

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1stdio有1 个2026-05-17
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10stdio有1 个2026-05-17
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20stdio有1 个2026-05-17
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MCP.so

12stdio有3 个2026-05-17
Google Maps (google-maps-aa2563d3)

MCP World

7未说明未标注1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Weather Agent MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python agent/main.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Weather Agent MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Weather Agent MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Weather Agent MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Weather Agent MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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