Weather MCP Server Y38
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Weather MCP Server Y38

一个基于NWS API的天气信息MCP服务,提供美国各州天气警报和特定位置天气预报功能。
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什么是Weather MCP Server?

这是一个基于FastMCP框架构建的天气信息服务,通过美国国家气象局(NWS)官方API获取实时天气数据。它允许用户查询特定地区的天气警报和详细天气预报信息。

如何使用Weather MCP Server?

您可以通过两种方式使用:1) 作为独立服务器运行 2) 通过Cline平台集成调用。只需提供位置信息(州代码或经纬度)即可获取所需天气数据。

适用场景

适用于需要实时天气信息的应用场景,如出行规划、灾害预警、户外活动安排等。特别适合集成到聊天机器人或智能助手系统中。

主要功能

天气警报查询
提供美国各州的实时天气警报信息,包括风暴、洪水等极端天气预警
天气预报查询
基于经纬度坐标获取指定位置的详细天气预报,包括温度、降水概率等信息
优势
使用官方NWS API,数据准确可靠
响应快速,实时获取最新天气信息
简单易用的接口设计
局限性
目前仅支持美国地区的天气查询
需要稳定的网络连接访问NWS API
经纬度查询需要准确的位置坐标

如何使用

安装准备
确保已安装Python 3.10+版本,并设置好虚拟环境
安装依赖
使用uv工具安装必要的依赖包
运行服务器
启动天气服务服务器

使用案例

查询加州天气警报
获取加利福尼亚州当前生效的所有天气警报
查询纽约市天气预报
获取纽约市(40.7128,-74.0060)未来几天的天气预报

常见问题

如何获取我所在位置的经纬度坐标?
为什么查询某些小地区时返回数据为空?
服务响应时间受什么因素影响?

相关资源

国家气象局(NWS)API文档
官方API文档和技术参考
FastMCP框架GitHub仓库
MCP服务器基础框架源代码
天气服务配置示例
服务器配置参数说明和示例

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

P
Praisonai
PraisonAI是一个生产就绪的多AI智能体框架,具有自反思功能,旨在创建AI智能体来自动化解决从简单任务到复杂挑战的各种问题。它通过将PraisonAI智能体、AG2和CrewAI集成到一个低代码解决方案中,简化了多智能体LLM系统的构建和管理,强调简单性、定制化和有效的人机协作。
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M
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M
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Python
9.7K
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K
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Klavis AI是一个开源项目,提供在Slack、Discord和Web平台上简单易用的MCP(模型上下文协议)服务,包括报告生成、YouTube工具、文档转换等多种功能,支持非技术用户和开发者使用AI工作流。
TypeScript
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S
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Scrapling是一个自适应网页抓取库,能自动学习网站变化并重新定位元素,支持多种抓取方式和AI集成,提供高性能解析和开发者友好体验。
Python
13.5K
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A
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一个用于通过SQL查询苹果健康数据的MCP服务器,基于DuckDB实现高效分析,支持自然语言查询和自动报告生成。
TypeScript
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M
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已认证
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B
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Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
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