MCP Weather Scraper

🚀 🌦️ MCP 天氣抓取器

本項目是一個實驗性的實現，基於 模型上下文協議 (MCP) 構建。它藉助輕量級大語言模型（LLM），通過 OpenAI 和 FastAPI 從公開網絡源即時獲取並結構化天氣信息。旨在探索大語言模型如何與工具交互，以及如何作為智能代理檢索和推理非結構化的網絡數據。

🚀 快速開始

本項目是實驗性的 模型上下文協議 (MCP) 實現，使用輕量級 LLM 通過 OpenAI 和 FastAPI 從公開網絡來源即時獲取和結構化天氣信息。目標是探索 LLM 如何與工具交互並作為智能代理來檢索和推理未結構化的網絡數據。

✨ 主要特性

• ✅ 符合 MCP 標準的服務器，通過瀏覽器搜索實現天氣抓取
• ✅ 集成 OpenAI LLM（例如 gpt-3.5-turbo）
• ✅ FastAPI 服務器提供天氣信息作為可調用的 MCP 工具
• ✅ 使用 selectolax 的高效 HTML 解析器
• ✅ LLM 處理未結構化網絡內容提取並轉換為結構化模式
• ✅ Streamlit 應用前端用於用戶交互
• ✅ 響應緩存使用 functools.lru_cache

🧠 入門前提

Top 5 概念回顧以瞭解此倉庫

📦 文件結構

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📁 mcp_weather_scraper/
│
├── assets/
│   └── streamlit_screenshot.png
├── server.py          # MCP 兼容工具服務器
├── client.py          # 與模型交互的 MCP 客戶端
├── data_models.py     # 請求/響應的 Pydantic 模型
├── utils.py           # HTML 清理、抓取等工具函數
├── requirements.txt
└── .env

📄 許可證

此項目在 MIT License 下開源。