MCP Weather Server Wsk
MCP気象サーバーとは何ですか?
これは、Model Context Protocol(MCP)を通じて米国の気象情報を提供するサービスです。米国国家気象局のAPIに接続し、AIアシスタントがリアルタイムの気象データと警報を取得できるようにします。MCP気象サーバーをどのように使用しますか?
ソフトウェアパッケージをインストールし、AIアシスタントを設定するだけで、自然言語で気象情報を照会できます。適用シナリオ
米国地域のリアルタイム気象情報を取得する必要があるユーザーに適しており、特にAIアシスタントと組み合わせて使用する場合に便利です。主な機能
気象警報米国各州の現在の気象警報情報を取得します。
天気予報緯度と経度を指定して、米国の任意の場所の詳細な天気予報を取得します。
利点と制限
利点
米国国家気象局の信頼性の高いデータをリアルタイムで取得できます。
AIアシスタントとシームレスに統合され、自然言語で照会できます。
インストールと設定が簡単です。
制限
米国地域の気象データのみをサポートしています。
インストールには基本的なコマンドライン知識が必要です。
使い方
ソフトウェアパッケージをインストールする
pipまたはuvを使用してmcp-weatherパッケージをインストールします。
AIアシスタントを設定する
AIアシスタントの設定ファイルにMCP気象サーバーの設定を追加します。
照会を開始する
自然言語でAIアシスタントに気象情報を尋ねます。
使用例
州レベルの気象警報を照会する特定の州の極端な天気警報を確認します。
都市の天気予報を取得する特定の都市の天気予報を照会します。
よくある質問
このサービスはどの地域をサポートしていますか?
APIキーが必要ですか?
データの更新頻度はどれくらいですか?
関連リソース
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと問題追跡
PyPIページ
Pythonパッケージの公開ページ
国家気象局APIドキュメント
使用しているデータソースのAPIドキュメント
厳選MCPサービス

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
5.2K
4.7ポイント

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
249
4.8ポイント

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
270
4.5ポイント

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
701
4.5ポイント

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
65
4.3ポイント

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#
536
5ポイント

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
1.7K
5ポイント

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
249
4.5ポイント