Buienradar MCP Server
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Buienradar MCP Server

Buienradarを通じて指定された緯度と経度の降水データを取得するMCPサーバー
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7.5K

Buienradar MCPサーバーとは?

Buienradar MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくツールで、指定された緯度と経度の近くの未来2時間の降水予報を取得するために使用されます。これにより、天気状況を把握し、日常活動をより良く計画することができます。

Buienradar MCPサーバーの使い方は?

Claude for Desktopにこのサーバーを統合し、位置情報を入力するだけで、未来2時間の降水予報をすぐに取得できます。

適用シナリオ

天気状況をリアルタイムで把握する必要があるユーザー、例えばアウトドア愛好者、旅行者、そして事前に準備をしたい人に適しています。

主な機能

高精度な降水予報
未来2時間内の30分ごとの降水確率予測を提供します。
複数地点のクエリをサポート
異なる緯度と経度の位置についてそれぞれ降水状況をクエリできます。
利点
簡単に使え、複雑な設定は必要ありません。
高精度な降水予報で、計画を適時に調整できます。
完全に無料でオープンソースです。
制限
オランダおよびその周辺地域の天気データのみを対象としています。
ネットワーク接続に依存しており、ネットワークがない場合は使用できません。

使い方

サーバーをインストールする
Pythonとuvツールがインストールされていることを確認してください。サーバーコードをダウンロードした後、Claude for Desktopに設定します。
設定ファイルを更新する
Claudeデスクトップクライアントの設定ファイルを編集し、Buienradar MCPサーバーのパスを追加します。
クライアントを再起動する
設定ファイルを保存した後、Claude for Desktopを再起動して変更を有効にします。

使用例

ロンドンの未来2時間の降水状況をクエリする
Buienradar MCPサーバーを通じてロンドンの降水予報をクエリする方法をデモします。
ニューヨークの未来2時間の降水状況をクエリする
ニューヨークの降水予報をクエリする方法をデモします。

よくある質問

Buienradar MCPサーバーは他の言語圏をサポートしていますか?
uvツールが正しくインストールされているかどうかを確認するにはどうすればいいですか?
なぜ降水予報結果が表示されないのですか?

関連リソース

公式ドキュメント
Buienradar MCPサーバーのGitHubホームページ。
インストールガイド
Smitheryを通じてサーバーをインストールする詳細な説明。
ユーザーフィードバック
問題や提案を提出するGitHub Issueページ。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
    "mcpServers": {
        "precipitation": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/buienradar-mcp-server",
                "run",
                "server.py"
            ]
        }
    }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
7.6K
5ポイント
M
MCP Server
Mapbox MCPサーバーは、Node.jsで実装されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアプリケーションにMapboxの地理空間APIへのアクセス機能を提供します。地理コーディング、興味のある場所の検索、ルート計画、等時線分析、静的地図生成などの機能が含まれます。
TypeScript
7.9K
4ポイント
M
Maverick MCP
MaverickMCPはFastMCP 2.0に基づく個人株式分析サーバーであり、Claude DesktopなどのMCPクライアントに専門レベルの金融データ分析、技術指標計算、ポートフォリオ最適化ツールを提供する。これは520株のスタンダード500株データを事前に設定し、複雑な認証なしでローカルに実行できるように、さまざまな技術分析戦略と並列処理をサポートしています。
Python
9.5K
4ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
17.9K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
12.4K
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
9.1K
4.5ポイント
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
13.8K
4ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
33.8K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
21.7K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
69.3K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
16.0K
4.5ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
33.8K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
18.9K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
23.5K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.7K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
28.8K
4.5ポイント
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