Llamaindex MCP Openweather Agent

🚀 MCP + LlamaIndex示例：使用OpenWeather API的天气智能体

本项目展示了如何将 LlamaIndex 与 MCP工具集成 相结合，使大语言模型（LLM）智能体能够利用 OpenWeather API 获取 实时天气信息。

🚀 快速开始

代码获取与环境搭建

# 获取代码
git clone https://github.com/teddytesfa/llamaindex-mcp-openweather-agent
cd llamaindex-mcp-openweather-agent

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install  "mcp>=1.9.1,<2" python-dotenv llama_index llama-index-tools-mcp llama-index-llms-google-genai

cp .env.example .env
# 注意：编辑.env文件，填入正确的值！

# 运行服务器
python mcp_server.py --server_type=sse

配置与运行

• 配置 .env 文件，填入你的OpenAI API密钥和OpenWeather API密钥。
• 确保一个有效的MCP服务器正在运行，并使用OpenWeather API公开一个 fetch_weather 工具。
• 运行笔记本 (mcp_openweather.ipynb)，并交互式地询问与天气相关的问题。

✨ 主要特性

• 实时天气检索：智能体通过MCP服务器动态访问OpenWeather API，可以回答任何基于地理位置的天气查询。
• LlamaIndex与MCP集成：利用FunctionAgent工作流和外部工具调用，灵活且可扩展地增强大语言模型智能体。
• 完全可定制：只需公开新的MCP工具，即可将智能体适配到任何外部API，展示了快速的AI工程能力。

💻 使用示例

基础用法

用户：亚的斯亚贝巴的天气如何？ 智能体：亚的斯亚贝巴目前天气晴朗，温度为21.7°C，湿度为37%。

作者：Teddy Tesfa | AI工程师
更多信息请访问 https://github.com/teddytesfa