MCP Weather Scraper

🚀 🌦️ MCP 天気情報収集ツール

このプロジェクトは、実験的な モデルコンテキストプロトコル (MCP) の実装です。軽量な LLM を使用し、OpenAI と FastAPI を通じて、公開されているウェブソースからリアルタイムに天気情報を取得し、構造化します。目的は、LLM がツールとどのように相互作用し、非構造化なウェブデータを検索および推論するためのインテリジェントエージェントとして機能するかを探索することです。

✨ 主な機能

• ✅ MCP 標準に準拠したサーバーで、ブラウザ検索を通じた天気情報収集
• ✅ OpenAI LLM（例: gpt-3.5-turbo）の統合
• ✅ FastAPI サーバーによる天気情報の提供（呼び出し可能な MCP ツールとして）
• ✅ selectolax を使用した効率的な HTML 解析器
• ✅ LLM による非構造化ウェブコンテンツの抽出と構造化モードへの変換
• ✅ ユーザーインタラクション用の Streamlit アプリケーションフロントエンド
• ✅ functools.lru_cache を使用したレスポンスキャッシュ

🧠 クイックスタートの前提条件

このリポジトリを理解するためのトップ 5 の概念の復習

📦 ファイル構成

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📁 mcp_weather_scraper/
│
├── assets/
│   └── streamlit_screenshot.png
├── server.py          # MCP 互換ツールサーバー
├── client.py          # モデルとの相互作用を行う MCP クライアント
├── data_models.py     # リクエスト/レスポンスの Pydantic モデル
├── utils.py           # HTML クリーニング、収集などのユーティリティ関数
├── requirements.txt
└── .env

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でオープンソース化されています。