MCP

一个简单的命令行工具实现，通过客户端-服务器架构使用模型上下文协议（MCP）和Google的Gemini AI访问美国天气数据。 该项目旨在实践并理解MCP的工作原理。

概述

本项目连接了一个Python客户端应用程序与一个天气数据服务器，允许用户使用自然语言查询天气信息。服务器通过与国家气象服务API通信来获取天气警报和预报。

功能

• 使用州代码查询美国各州的天气警报
• 使用经纬度获取特定地点的详细天气预报
• 由Google的Gemini AI驱动的自然语言界面
• 使用模型上下文协议（MCP）的客户端-服务器架构

预备条件

• Python 3.8+
• Node.js（如果运行JavaScript服务器）
• Google Gemini API密钥

安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/Abhinavexists/MCP_Server.git
   cd weather-tool
   

2. 如果还没有安装uv，请安装它：

   pip install uv
   

3. 创建并激活虚拟环境：

   uv venv
   

   • 在Windows上：.venv\Scripts\activate
   • 在macOS/Linux上：source .venv/bin/activate

4. 使用uv安装依赖项（此项目使用uv.lock和pyproject.toml）：

   uv pip sync
   

5. 在项目根目录创建一个.env文件，并添加您的Gemini API密钥：

   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
   

使用方法

1. 启动客户端并连接到天气服务器：

   python client.py server.py
   

2. 连接后，您可以询问有关天气信息的问题：

   查询：CA州当前有哪些天气警报？
   查询：纬度37.7749，经度-122.4194的天气预报是什么？
   

3. 输入quit退出应用程序。

可用工具

服务器提供以下工具：

• get_alerts：获取指定美国州的天气警报（使用两位字母州代码）
• get_forecast：获取特定位置的天气预报（使用经纬度）

项目结构

• client.py：连接到服务器并使用Gemini AI处理用户查询的MCP客户端
• server.py：实现天气数据工具并与国家气象服务API通信的MCP服务器

错误处理

应用程序包括对以下情况的健壮错误处理：

• 无效的服务器脚本路径
• 与NWS API的连接问题
• API响应中缺少或无效的数据

未来改进

• 添加额外的天气数据端点
• 实现缓存以存储频繁请求的数据
• 增加对地点名称查找的支持（而不是需要经纬度）
• 创建网页界面

许可证

MIT许可证

资源

要了解更多信息关于模型上下文协议（MCP），请参阅官方Claude MCP文档：

• Claude MCP文档