My First MCP
MCPプロトコルに基づく天気検索サーバーのサンプルプロジェクトで、都市の天気情報検索機能を提供します。
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天気サーバーとは?
天気サーバーは、Model Context Protocol (MCP) に基づくシンプルなツールで、世界中の任意の都市の天気情報をリアルタイムで提供します。現在の天気を確認する場合でも、今後数日間の予報を見る場合でも、このサーバーを通じて簡単に情報を取得できます。天気サーバーの使い方は?
天気サーバーは非常に使いやすいです!都市名を入力するだけで、サーバーは詳細な天気情報を返します。複雑なソフトウェアをインストールする必要はありません。MCPプロトコルをサポートするクライアントがあれば、すぐに使用を開始できます。適用シーン
天気サーバーは、リアルタイムの天気情報が必要な個人や企業に適しています。例えば、旅行者、物流管理会社、特定地域の天気状況を知りたいユーザーなどです。主な機能
リアルタイム天気検索都市名を使って現在の天気状況をすばやく検索できます。
複数日の天気予報今後7日間の天気傾向予測を提供し、事前の計画を支援します。
世界の都市をサポート世界の主要都市をカバーしており、どこにいても正確な天気情報を取得できます。
利点と制限
利点
追加のソフトウェアをインストールすることなく使用できます
世界中の都市の検索をサポートします
リアルタイムで更新される天気データ
制限
オフラインモードをサポートしていません
天気データはネットワーク遅延の影響を受ける可能性があります
使い方
プロジェクトリポジトリをクローンする
まず、天気サーバーのGitHubリポジトリをローカルマシンにクローンする必要があります。
依存関係をインストールする
プロジェクトディレクトリに入った後、以下のコマンドを実行して必要な依存関係をインストールします。
サーバーを起動する
Inspectorツールを使用して天気サーバーを起動します。
使用例
ケースタイトル:ニューヨーク市の天気を調べるユーザーはニューヨーク市の現在の天気状況を知りたいと思っています。
ケースタイトル:上海の今後3日間の天気を調べるユーザーは上海に出張する予定で、この後3日間の天気を知りたいと思っています。
よくある質問
天気サーバーはどの都市をサポートしていますか?
サーバーの実行を停止するにはどうすればいいですか?
サーバーはオフラインモードをサポートしていますか?
関連リソース
公式ドキュメント
Model Context Protocol (MCP) の公式ドキュメント
GitHubリポジトリ
天気サーバーのオープンソースコードリポジトリ
デモビデオ
天気サーバーの実際の操作デモを見る
厳選MCPサービス

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。
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Context7
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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。
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Baidu Map
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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
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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
74
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#
546
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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
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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。
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