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MCP Server · AI代理

Weather AI Agent MCP

一个基础的模型上下文协议(MCP)服务器实现,展示包括工具和资源在内的核心功能,适用于AI开发者、机器学习工程师和数据科学家。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
AI开发AI代理PythonClaude自动化VS Code

快速开始

作者 / 组织
Pramjeetk
提供方
Pramjeetk
运行时
Python

工具数量

2

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

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Weather AI Agent MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude、VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

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 mcp dev 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 2 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

MCP服务器基础示例

这是一个模型上下文协议(MCP)服务器实现的基本示例,展示了包括工具和资源在内的核心功能。

设置步骤

  1. 初始化项目(进入任意本地文件夹并启动 PowerShell 或 cmd):
uv init mcp-server-basic
cd mcp-server-basic
  1. # 创建虚拟环境并激活它
  uv venv
  .venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
uv add "mcp[cli]"

或者

uv add -r requirements.txt

特点/功能

服务器实现了以下功能:

工具

  • add(a: int, b: int)加两个数
  • subtract(a: int, b: int)从第一个数中减去第二个数

资源

  • greeting://{name}返回一条个性化的问候语

运行服务器

要使用 MCP Inspector 运行服务器进行开发:

uv run mcp dev main.py

要使服务器正常运行:

uv run mcp run

在Claude桌面应用程序中安装服务器:

uv run mcp install main.py

在VS Code中连接MCP

  • 在 VS Code 中打开文件夹/mcp-server-basic
  • 打开终端并运行以下命令:
uv run main.py
  • 按 Ctrl+Shift+I 在 Visual Studio Code 中启动聊天
  • 使用GitHub登录并进行设置
  • 按照以下步骤操作(两种方法为VS Code用户设置添加MCP配置):

项目结构

  • main.py主要服务器实现及其工具和资源
  • pyproject.toml项目配置和依赖项

本课程专为人工智能开发者、机器学习工程师、数据科学家和软件工程师设计,旨在帮助他们掌握智能体AI、多智能体系统以及AI驱动的自动化方面的专业知识。无论你是AI智能体的新手,还是在自然语言处理(NLP)和生成式AI(GenAI)方面有经验,本课程都将为你提供开发、部署和大规模管理AI智能体所需的知识和实践技能。课程结束时,你将对智能体AI框架、多智能体协作、现实世界的自动化以及端到端的AI部署有扎实的理解,并通过实际项目积累实践经验。

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI开发Python本地部署模型上下文协议多代理系统自动化

支持客户端

ClaudeVS Code

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 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。
  • 已经适配 Claude、VS Code,换客户端不用重新研究配置。

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。
  • 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AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 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

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

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Time 7365cb6d

MCP.so

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Server Everything (everything)

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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 AI Agent MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run mcp dev 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 AI 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 AI 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 AI 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 AI Agent MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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