Weather MCP Server

Weather MCP Server

Provides weather data, analysis, and report saving through MCP tools, with a Next.js chat interface.

Category
Visit Server

README

🌤️ MCP Weather Server + Next.js Chat

Полноценное решение для получения погоды через AI-ассистента. Включает MCP сервер на TypeScript и веб-интерфейс чата на Next.js.

🔗 MCP Tool Chain (NEW!)

Проект поддерживает композицию из трёх MCP-инструментов с автоматической агентной цепочкой:

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         MCP TOOL CHAIN                                      │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                             │
│   User: "Какая погода в Риге и что мне надеть?"                            │
│                           │                                                 │
│                           ▼                                                 │
│   ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│   │                    Claude AI (Orchestrator)                          │  │
│   │         Автоматически определяет цепочку инструментов               │  │
│   └───────────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘  │
│                               │                                             │
│   ┌───────────────────────────┼─────────────────────────────────────────┐  │
│   │                           ▼                                          │  │
│   │   1️⃣  get_weather ──► 2️⃣  analyze_weather ──► 3️⃣  save_weather_report │  │
│   │      (Яндекс API)        (Рекомендации)          (Файл отчёта)       │  │
│   └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                               │                                             │
│                               ▼                                             │
│   Response: "В Риге -2°C. Рекомендую зимнюю куртку. [Скачать отчёт]"       │
│                                                                             │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Три MCP инструмента

Инструмент Описание Входные параметры Выход
get_weather Получение погоды из Яндекс API city температура, условия, влажность, давление
analyze_weather Анализ и рекомендации weather_data, analysis_type рекомендации по одежде/активностям/здоровью
save_weather_report Сохранение отчёта city, weather_data, analysis, format путь к файлу, URL для скачивания

Типы анализа

  • clothing — что надеть (куртка, шапка, зонт и т.д.)
  • activity — подходящие активности (пробежка, велосипед, пикник)
  • health — влияние на здоровье (давление, влажность, риски)

Форматы отчётов

  • md — Markdown с таблицами и эмодзи
  • txt — простой текстовый файл
  • json — структурированные данные

📐 Архитектура

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                              АРХИТЕКТУРА                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                              │
│  ВАРИАНТ A: Claude Desktop + MCP (stdio)                                    │
│  ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────────────┐│
│  │  Claude Desktop │────▶│   MCP Server    │────▶│  Яндекс Weather API    ││
│  │                 │◀────│   (stdio)       │◀────│                        ││
│  └─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────────────┘│
│                                                                              │
│  ВАРИАНТ B: Web Interface + MCP Tool Chain                                  │
│  ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────────────┐│
│  │     Browser     │────▶│    Next.js      │────▶│   Claude API           ││
│  │                 │◀────│   (tool_use)    │◀────│   (Orchestrator)       ││
│  └─────────────────┘     └────────┬────────┘     └─────────────────────────┘│
│                                   │                                          │
│                                   ▼                                          │
│                          ┌─────────────────┐     ┌─────────────────────────┐│
│                          │  MCP Server     │────▶│  Яндекс Weather API    ││
│                          │  (HTTP :3001)   │◀────│  + File System         ││
│                          │  3 MCP Tools    │     │                        ││
│                          └─────────────────┘     └─────────────────────────┘│
│                                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Claude автоматически выбирает инструменты на основе запроса пользователя!

📁 Структура проекта

mcp-server/
├── src/                          # MCP Server (TypeScript)
│   ├── server.ts                 # MCP сервер (stdio для Claude Desktop)
│   ├── server-http.ts            # MCP сервер (HTTP) с 3 инструментами
│   ├── weather-service.ts        # Сервис работы с Yandex API
│   ├── tools/                    # MCP инструменты
│   │   ├── weather-analyzer.ts   # Анализ погоды (clothing/activity/health)
│   │   └── report-saver.ts       # Сохранение отчётов (txt/json/md)
│   ├── cities.ts                 # База координат городов
│   ├── cache.ts                  # In-memory кэширование
│   ├── logger.ts                 # Логгер
│   └── types.ts                  # TypeScript типы
├── weather-chat/                 # Next.js приложение
│   ├── app/                      # App Router
│   │   ├── api/chat/             # API чата с Claude (tool_use)
│   │   ├── api/weather/          # API погоды
│   │   ├── api/analyze/          # API анализа
│   │   ├── api/save-report/      # API сохранения отчётов
│   │   ├── api/tool-chain/       # API полной цепочки
│   │   ├── tools/page.tsx        # Страница Tool Chain UI
│   │   └── page.tsx              # Главная страница
│   ├── components/
│   │   ├── Chat.tsx              # Компонент чата
│   │   └── WeatherToolChain.tsx  # Визуализация цепочки
│   ├── lib/mcp-client.ts         # Клиент для MCP HTTP сервера
│   ├── types/weather.ts          # TypeScript типы
│   └── public/reports/           # Директория для отчётов
├── nginx/                        # Nginx конфигурация
├── scripts/                      # Скрипты развёртывания
├── ecosystem.config.cjs          # PM2 конфигурация
└── claude_desktop_config.json    # Конфиг для Claude Desktop

🚀 Быстрый старт

1. Установка MCP сервера

# Установка зависимостей
npm install

# Сборка TypeScript
npm run build

# Создание .env.local файла
cp .env.local.example .env.local
# Отредактируйте .env.local и добавьте YANDEX_WEATHER_API_KEY

2. Установка Next.js приложения

cd weather-chat

# Установка зависимостей
npm install

# Создание .env.local.local
cat > .env.local.local << EOF
YANDEX_WEATHER_API_KEY=ваш-ключ-яндекс
ANTHROPIC_API_KEY=ваш-ключ-anthropic
EOF

# Запуск в режиме разработки
npm run dev

3. Получение API ключей

Яндекс Weather API

  1. Перейдите на https://developer.tech.yandex.ru/
  2. Создайте приложение
  3. Включите API "Яндекс Погода"
  4. Скопируйте ключ

Anthropic API

  1. Перейдите на https://console.anthropic.com/
  2. Создайте API ключ
  3. Скопируйте ключ

🔧 Варианты подключения

Вариант A: Claude Desktop + MCP Server

Для локального использования с Claude Desktop:

  1. Соберите MCP сервер:
npm run build
  1. Найдите конфигурацию Claude Desktop:

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  2. Добавьте конфигурацию:

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "node",
      "args": ["/полный/путь/к/mcp-server/dist/server.js"],
      "env": {
        "YANDEX_WEATHER_API_KEY": "ваш-api-ключ",
        "LOG_LEVEL": "info",
        "CACHE_TTL": "300"
      }
    }
  }
}
  1. Перезапустите Claude Desktop

  2. Теперь можно спрашивать: "Какая погода в Риге?"

Вариант B: Next.js Web Interface

Для веб-интерфейса с чатом (через MCP HTTP сервер):

  1. Настройте переменные окружения в weather-chat/.env.local:
YANDEX_WEATHER_API_KEY=ваш-ключ
ANTHROPIC_API_KEY=ваш-ключ
MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:3001
  1. Запустите MCP HTTP сервер:
# В корне проекта
npm run build
npm run start:http
# или для разработки: npm run dev:http
  1. Запустите Next.js (в другом терминале):
cd weather-chat
npm run dev
  1. Откройте http://localhost:3000

Важно: MCP HTTP сервер должен быть запущен на порту 3001!

🖥️ Развёртывание на VPS

Требования

  • Ubuntu 20.04+ / Debian 11+
  • Node.js 18+
  • Nginx
  • PM2

Шаги развёртывания

  1. Подготовка сервера:
# Обновление системы
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# Установка Node.js 20
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs

# Установка PM2
sudo npm install -g pm2

# Установка Nginx
sudo apt install -y nginx
  1. Клонирование и настройка:
# Клонируем проект
git clone https://github.com/your-repo/mcp-server.git /var/www/mcp-server
cd /var/www/mcp-server

# Настраиваем права
sudo chown -R $USER:$USER /var/www/mcp-server
  1. Настройка переменных окружения:
# MCP Server
cat > .env.local << EOF
YANDEX_WEATHER_API_KEY=ваш-ключ
LOG_LEVEL=info
CACHE_TTL=300
EOF

# Next.js
cat > weather-chat/.env.local.local << EOF
YANDEX_WEATHER_API_KEY=ваш-ключ
ANTHROPIC_API_KEY=ваш-ключ
EOF
  1. Запуск через скрипт:
chmod +x scripts/deploy.sh
./scripts/deploy.sh deploy
  1. Настройка Nginx:
# Копируем конфигурацию
sudo cp nginx/weather-chat.conf /etc/nginx/sites-available/weather-chat

# Редактируем домен
sudo nano /etc/nginx/sites-available/weather-chat

# Активируем
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/weather-chat /etc/nginx/sites-enabled/

# Проверяем и перезапускаем
sudo nginx -t
sudo systemctl reload nginx
  1. SSL сертификат (Let's Encrypt):
sudo apt install certbot python3-certbot-nginx
sudo certbot --nginx -d weather.yourdomain.com

PM2 команды

# Статус
pm2 status

# Логи
pm2 logs weather-chat

# Перезапуск
pm2 restart weather-chat

# Остановка
pm2 stop weather-chat

# Мониторинг
pm2 monit

🧪 Тестирование

Тестирование MCP сервера

# Сборка
npm run build

# Тест через echo (stdin)
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' | YANDEX_WEATHER_API_KEY=ваш-ключ node dist/server.js

Тестирование API погоды

# GET запрос
curl "http://localhost:3000/api/weather?city=Рига"

# POST запрос
curl -X POST http://localhost:3000/api/weather \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"city": "Москва"}'

Тестирование чата

curl -X POST http://localhost:3000/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Какая сейчас погода в Риге?"}'

Тестирование MCP Tool Chain (curl)

# 1. Получить погоду (MCP Server)
curl -X POST http://localhost:3001/api/weather \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"city": "Рига"}'

# 2. Анализ погоды (с результатом шага 1)
curl -X POST http://localhost:3001/api/analyze \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "weather_data": {
      "temperature": -2,
      "condition": "облачно",
      "humidity": 87,
      "pressure": 760,
      "city": "Рига",
      "feels_like": -6,
      "wind_speed": 4
    },
    "analysis_type": "clothing"
  }'

# 3. Сохранить отчёт
curl -X POST http://localhost:3001/api/save-report \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "city": "Рига",
    "weather_data": {"temperature": -2, "condition": "облачно", "humidity": 87, "pressure": 760, "city": "Рига"},
    "analysis": {"type": "clothing", "city": "Рига", "temperature": -2, "condition": "облачно", "summary": "Тест", "timestamp": "2024-12-18T12:00:00Z"},
    "format": "md"
  }'

# 4. Выполнить всю цепочку (Next.js)
curl -X POST http://localhost:3000/api/tool-chain \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"city": "Рига", "analysis_type": "clothing", "format": "md"}'

Ожидаемый ответ погоды

{
  "success": true,
  "data": {
    "temperature": -2,
    "condition": "облачно с прояснениями",
    "humidity": 87,
    "pressure": 760,
    "city": "Рига",
    "feels_like": -6,
    "wind_speed": 4
  }
}

Ожидаемый ответ анализа

{
  "success": true,
  "data": {
    "type": "clothing",
    "city": "Рига",
    "temperature": -2,
    "condition": "облачно с прояснениями",
    "summary": "В Рига сейчас -2°C, облачно с прояснениями. ❄️ Морозно. Нужна тёплая зимняя одежда",
    "clothing": {
      "main": "❄️ Морозно. Нужна тёплая зимняя одежда",
      "items": ["Зимняя куртка", "Тёплый свитер", "Джинсы/тёплые штаны", "Шапка", "Шарф", "Перчатки", "Зимняя обувь"]
    },
    "timestamp": "2024-12-18T12:00:00.000Z"
  }
}

Ожидаемый ответ сохранения отчёта

{
  "success": true,
  "data": {
    "file_path": "/reports/weather_riga_2024-12-18_14-30.md",
    "file_url": "/reports/weather_riga_2024-12-18_14-30.md",
    "file_name": "weather_riga_2024-12-18_14-30.md",
    "file_size": 1234,
    "format": "md",
    "timestamp": "2024-12-18T12:30:00.000Z"
  }
}

💬 Примеры диалогов с агентом

Пример 1: Что надеть

User: Какая погода в Риге и что мне надеть?

Claude вызывает:
1. get_weather({city: "Рига"})
   → {temperature: -5, condition: "снег", feels_like: -10, ...}

2. analyze_weather({weather_data: {...}, analysis_type: "clothing"})
   → {main: "❄️ Морозно. Нужна тёплая зимняя одежда", items: [...]}

Response: 
🌨️ В Риге сейчас -5°C, идёт снег. Ощущается как -10°C.

👔 Рекомендую надеть:
• Зимняя куртка или пуховик
• Тёплый свитер
• Шапка и перчатки обязательно!
• Зимняя обувь

❄️ На улице снег - выбирайте непромокаемую обувь.

Пример 2: Пробежка

User: Можно ли сегодня бегать в Москве?

Claude вызывает:
1. get_weather({city: "Москва"})
   → {temperature: 5, condition: "ясно", wind_speed: 3, ...}

2. analyze_weather({weather_data: {...}, analysis_type: "activity"})
   → {suitable: ["🏃 Пробежка"], tips: [...]}

Response:
☀️ В Москве 5°C, ясно. Отличные условия для пробежки!

🏃 Рекомендации:
• Идеальная температура для бега
• Ветер слабый (3 м/с) — не помешает
• Возьмите ветровку на всякий случай

Пример 3: Полная цепочка с отчётом

User: Сделай отчёт о погоде в Париже для здоровья

Claude вызывает:
1. get_weather({city: "Париж"})
   → {temperature: 12, pressure: 745, humidity: 75, ...}

2. analyze_weather({weather_data: {...}, analysis_type: "health"})
   → {risk_level: "medium", warnings: ["📉 Низкое давление"], ...}

3. save_weather_report({city: "Париж", ..., format: "md"})
   → {file_url: "/reports/weather_parizh_2024-12-18.md", ...}

Response:
🌤️ В Париже 12°C. 

❤️ Влияние на здоровье:
🟡 Уровень риска: средний

⚠️ Предупреждения:
• 📉 Низкое атмосферное давление (745 мм) — возможны головные боли

💡 Рекомендации:
• Избегайте физических нагрузок
• Пейте больше воды

📄 [Скачать полный отчёт](/reports/weather_parizh_2024-12-18.md)

🔒 Безопасность

  • ✅ API ключи только на сервере (не передаются клиенту)
  • ✅ Rate limiting через Nginx
  • ✅ HTTPS обязателен в продакшене
  • ✅ Валидация входных данных через Zod
  • ✅ Логирование без секретов
  • ✅ Автоматическая оркестрация инструментов через Claude

📊 Структурированный ответ погоды

interface WeatherResponse {
  temperature: number;    // °C
  condition: string;      // "ясно", "дождь", etc.
  humidity: number;       // %
  pressure: number;       // мм рт.ст.
  city: string;          // Название города
  feels_like?: number;   // Ощущаемая температура
  wind_speed?: number;   // м/с
  icon?: string;         // Код иконки
}

📄 Пример сгенерированного отчёта (Markdown)

# 🌤️ Отчёт о погоде: Рига

> Сгенерировано: 18.12.2024, 14:30:00

---

## 📊 Текущая погода

| Параметр | Значение |
|----------|----------|
| 🌡️ Температура | **-2°C** |
| 🤒 Ощущается как | -6°C |
| ☁️ Условия | облачно с прояснениями |
| 💧 Влажность | 87% |
| 📊 Давление | 760 мм рт.ст. |
| 💨 Ветер | 4 м/с |

---

## 👔 Рекомендации по одежде

**В Рига сейчас -2°C, облачно с прояснениями. ❄️ Морозно. Нужна тёплая зимняя одежда**

### 📋 Что надеть

- Зимняя куртка
- Тёплый свитер
- Джинсы/тёплые штаны
- Шапка
- Шарф
- Перчатки
- Зимняя обувь

---

*Источник данных: Яндекс Weather API*

*Сгенерировано MCP Weather Server*

🌍 Поддерживаемые города

  • Россия: Москва, Санкт-Петербург, Казань, Сочи, Владивосток, +20 городов
  • Прибалтика: Рига, Таллин, Вильнюс
  • СНГ: Минск, Киев, Алматы, Астана
  • Европа: Берлин, Париж, Лондон, Амстердам, +15 городов
  • Азия: Токио, Пекин, Сингапур, Дубай
  • Америка: Нью-Йорк, Лос-Анджелес, Торонто

📝 Лицензия

ISC

🤝 Контрибуция

Pull requests приветствуются! Для крупных изменений сначала откройте issue.

Recommended Servers

playwright-mcp

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.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

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.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

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.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

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.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured