OpenWeatherMap_MCP
Provides current weather and forecasts for any city via natural language, using OpenWeatherMap API and OpenAI for conversational interface.
README
🌤️ MCP Сервер Погоды с OpenAI
Простой MCP сервер для получения погоды через OpenWeatherMap API с использованием OpenAI GPT-4o-mini в качестве интерфейса.
📋 Что это делает?
- 🌍 Получает текущую погоду для любого города
- 📅 Показывает прогноз погоды на несколько дней
- 🤖 Использует GPT-4o-mini для естественного общения
- 🔧 Реализует протокол MCP для подключения AI к внешним данным
🚀 Быстрый старт
1. Установка зависимостей
# Создайте виртуальное окружение
python3 -m venv venv
# Активируйте его
# На macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# На Windows:
venv\Scripts\activate
# Установите зависимости
pip3 install -r requirements.txt
2. Настройка API ключей
Создайте файл .env в корне проекта:
# API ключ OpenWeatherMap (бесплатный)
# Получите на: https://openweathermap.org/api
OPENWEATHER_API_KEY=ваш_ключ_здесь
# API ключ OpenAI
# Получите на: https://platform.openai.com/api-keys
OPENAI_API_KEY=ваш_ключ_здесь
Как получить ключи:
-
OpenWeatherMap:
- Зарегистрируйтесь на https://openweathermap.org
- Перейдите в раздел API Keys
- Скопируйте ключ (бесплатный план дает 1000 запросов/день)
-
OpenAI:
- Зарегистрируйтесь на https://platform.openai.com
- Создайте новый API ключ
- Пополните баланс (минимум $5)
3. Запуск
# Просто запустите клиент
python3 client.py
💬 Примеры использования
После запуска просто спрашивайте о погоде на естественном языке:
👤 Вы: Какая погода в Москве?
🤖 Ассистент: [Показывает текущую погоду в Москве]
👤 Вы: А какой прогноз на 5 дней для Санкт-Петербурга?
🤖 Ассистент: [Показывает прогноз на 5 дней]
👤 Вы: Что лучше надеть в Лондоне сегодня?
🤖 Ассистент: [Проверяет погоду и дает рекомендации]
🔧 Тестирование только сервера
Если хотите протестировать сервер без клиента:
# Используйте MCP Inspector
uv run mcp dev server.py
# Или установите в Claude Desktop
uv run mcp install server.py --name "Weather Service"
📁 Структура проекта
weather-mcp-server/
├── server.py # MCP сервер с инструментами погоды
├── client.py # Клиент с OpenAI и mcp-use
├── .env # API ключи (не добавляйте в Git!)
├── requirements.txt # Python зависимости
└── README.md # Эта инструкция
🛠️ Доступные инструменты
get_current_weather
Получает текущую погоду для города
Параметры:
city(обязательный): Название городаunits(опционально): "metric" или "imperial"
get_forecast
Получает прогноз погоды на несколько дней
Параметры:
city(обязательный): Название городаdays(опционально): Количество дней (1-5)units(опционально): "metric" или "imperial"
⚠️ Важные замечания
- Не используйте
print()в server.py - это сломает STDIO транспорт - Храните
.envв безопасности - добавьте в.gitignore - Лимиты API:
- OpenWeatherMap Free: 1000 запросов/день
- OpenAI: зависит от вашего тарифа
- Стоимость OpenAI: GPT-4o-mini очень дешевая (~$0.15 за 1M токенов)
🐛 Решение проблем
Ошибка: "OPENWEATHER_API_KEY не найден"
- Проверьте, что файл
.envсоздан и содержит ключ - Убедитесь, что файл находится в той же папке, что и скрипты
Ошибка: "Не удалось получить погоду"
- Проверьте правильность написания города
- Попробуйте английское название города
Сервер не запускается
- Убедитесь, что виртуальное окружение активировано
- Проверьте, что все зависимости установлены
📚 Полезные ссылки
Recommended Servers
playwright-mcp
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.