mcp_weather
Provides real-time weather temperature queries for any city with an interactive UI form, using Open-Meteo API (no API key needed).
README
🌡️ MCP Weather Server
Um servidor MCP (Model Context Protocol) desenvolvido em Python que fornece uma interface de usuário interativa e ferramentas backend para consulta de temperatura em tempo real em qualquer cidade do mundo. O projeto utiliza a API pública e gratuita da Open-Meteo (sem necessidade de chave de API) e renderiza as informações utilizando componentes visuais declarativos de UI.
🎯 Objetivo
O principal objetivo deste projeto é estender as capacidades de assistentes de IA (como Claude Desktop ou outros clientes MCP) permitindo que eles:
- Apresentem um formulário interativo de pesquisa de clima diretamente na interface de chat.
- Busquem dados meteorológicos em tempo real por meio de ferramentas baseadas no protocolo MCP.
- Exibam o resultado formatado em um card estilizado e amigável para o usuário.
🛠️ Tecnologias Utilizadas
O projeto foi construído utilizando tecnologias modernas e eficientes no ecossistema Python:
- Python (>= 3.14): Linguagem de programação base do projeto.
- Model Context Protocol (MCP): Protocolo aberto que possibilita a comunicação estruturada de ferramentas e interfaces entre modelos de IA e servidores locais/remotos.
- FastMCP (com suporte a
[apps]): Framework moderno para criação rápida de servidores MCP em Python, incluindo suporte integrado a aplicações e interfaces visuais. - Prefab UI: Biblioteca para construção declarativa de componentes de interface de usuário (como
Card,Form,Column,Row,Texte controle de estado reativo). - HTTPX: Cliente HTTP para Python, utilizado para realizar as consultas assíncronas/síncronas às APIs de geocodificação e previsão do tempo.
- Open-Meteo API:
- Geocoding API: Para converter o nome da cidade informado em coordenadas geográficas (latitude e longitude).
- Weather Forecast API: Para buscar a temperatura atual com base nas coordenadas obtidas.
📁 Estrutura do Projeto
A estrutura do projeto é minimalista e organizada da seguinte forma:
mcp_weather/
├── .gitignore # Arquivos e pastas a serem ignorados pelo Git
├── .python-version # Definição da versão do Python utilizada
├── pyproject.toml # Configuração do projeto e suas dependências (PEP 518/621)
├── uv.lock # Arquivo de lock de dependências gerado pelo gerenciador 'uv'
├── main.py # Código-fonte principal contendo o servidor MCP e as ferramentas
└── README.md # Documentação do projeto (este arquivo)
Detalhamento do main.py
- Geolocalização e Clima (
_get_current_temperature): Função auxiliar que faz chamadas HTTP seguras para o Open-Meteo, tratando erros comuns (como cidades não encontradas ou indisponibilidade de API). - Ferramenta de Backend (
get_temperature): Ferramenta registrada no FastMCP que recebe o payload do formulário, valida os dados e executa a busca meteorológica. - Interface de Usuário (
consultar_temperatura): Ponto de entrada de UI do servidor. Ela define o estado inicial da aplicação, cria um formulário dinâmico a partir de um modelo Pydantic e renderiza os cards de sucesso ou erro de forma condicional (If/Else).
🚀 Instalação e Execução
Este projeto utiliza o gerenciador de pacotes moderno uv. Caso não tenha o uv instalado, você pode utilizar o pip tradicional.
Opção 1: Executando com uv (Recomendado)
- Certifique-se de estar com o Python 3.14 ou superior configurado.
- Instale as dependências e crie o ambiente virtual automaticamente:
uv sync - Execute o servidor localmente:
uv run main.py
Opção 2: Executando com pip
- Crie e ative um ambiente virtual:
python -m venv .venv # No Windows (PowerShell): .venv\Scripts\Activate.ps1 # No Linux/macOS: source .venv/bin/activate - Instale os pacotes necessários:
pip install "fastmcp[apps]>=3.4.2" "prefab>=1.6.0" httpx pydantic - Execute o servidor:
python main.py
🔍 Testando com o MCP Inspector
O @modelcontextprotocol/inspector é uma ferramenta excelente para testar e depurar servidores MCP de forma rápida, sem a necessidade de configurá-los previamente em clientes complexos de IA.
Para testar este servidor com o inspetor, execute o seguinte comando no terminal:
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run main.py
Isso iniciará o inspetor em seu navegador. Para verificar o resultado:
- Conecte-se ao servidor MCP pelo painel do Inspetor.
- Clique na aba Apps no menu do inspetor.
- Selecione o app MCP que consulta o clima na cidade informada para interagir com o formulário e validar a resposta da temperatura.
🔌 Configuração no Claude Desktop
Para utilizar este servidor diretamente no Claude Desktop, adicione a configuração do servidor ao seu arquivo de configuração do Claude (claude_desktop_config.json).
Caminho do arquivo de configuração
- Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Exemplo de Configuração
Substitua o caminho executável de acordo com o seu ambiente (usando uv para execução automática):
{
"mcpServers": {
"mcp-weather": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\Users\\Gustavo\\workspace\\test\\mcp_weather",
"run",
"main.py"
]
}
}
}
Nota: Certifique-se de ajustar o caminho absoluto da pasta para corresponder exatamente à localização no seu computador.
💡 Como Funciona a Interface
Ao interagir com um modelo de linguagem que suporta o servidor, o assistente pode acionar a ferramenta visual consultar_temperatura. O fluxo de execução funciona assim:
- Apresentação: O usuário solicita o clima, e o modelo renderiza o formulário
consultar_temperatura. - Entrada de Dados: O usuário preenche o campo de texto com o nome da cidade desejada (ex:
São PauloouTokyo) e clica em Consultar. - Processamento: O botão aciona a ferramenta de backend
get_temperaturevia ação reativaCallTool. - Atualização de Estado:
- Se a busca for bem-sucedida, o estado
weather_resulté atualizado com as coordenadas e temperatura atuais, exibindo um card azul com a temperatura e localização resolvida (ex:São Paulo, Brazil). - Se ocorrer um erro (ex: cidade inexistente), a tela exibe uma mensagem de erro estilizada num card vermelho.
- Se a busca for bem-sucedida, o estado
- Rodapé: Link de atribuição de dados para a API parceira Open-Meteo.
Recommended Servers
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A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.