Servidor Weather MCP

O que faz o “Weather” MCP Server?

O Weather MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) que conecta assistentes de IA a dados meteorológicos em tempo real e históricos por meio da API Open-Meteo. Projetado para aprimorar fluxos de trabalho de desenvolvimento orientados por IA, permite que agentes de IA consultem o clima atual, recuperem informações meteorológicas para intervalos de datas específicos e obtenham a hora atual em qualquer fuso horário especificado. Ao expor essas capacidades como ferramentas, o Weather MCP Server possibilita a integração perfeita de dados meteorológicos externos em interações com grandes modelos de linguagem (LLM), suportando casos de uso como planejamento de viagens, assistentes sensíveis ao contexto e automação orientada por dados—tudo sem necessidade de chaves de API ou credenciais.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompt listados ou mencionados no repositório.

Lista de Recursos

Não há recursos MCP explícitos documentados no repositório.

Lista de Ferramentas

• get_weather
  Recupera informações do clima atual para uma cidade especificada. Exige o nome da cidade como entrada.

• get_weather_by_datetime_range
  Busca dados meteorológicos para uma cidade em um intervalo de datas (no formato AAAA-MM-DD).

• get_current_datetime
  Retorna a hora atual em um fuso horário IANA especificado (por exemplo, “America/New_York”). O padrão é UTC, se não especificado.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Assistentes de Planejamento de Viagem
  Use dados meteorológicos em tempo real e previsões para ajudar usuários a planejar viagens, sugerir datas ideais ou preparar bagagens adequadamente.

• Agendamento de Eventos
  Integre previsões meteorológicas para recomendar datas ou locais adequados para eventos ao ar livre, reuniões ou atividades.

• Conversas de IA Contextuais
  Permita que chatbots ou assistentes virtuais forneçam respostas sensíveis ao contexto com base nas condições meteorológicas atuais ou históricas na localização do usuário.

• Análise e Visualização de Dados
  Recupere dados meteorológicos históricos para ferramentas analíticas ou painéis, descobrindo tendências ou informando decisões de negócio.

• Automação Residencial Inteligente
  Dispare ações (por exemplo, ajustar termostatos, fechar janelas) com base nas condições meteorológicas atuais ou previstas fornecidas pelo servidor.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter Python e pip instalados.

2. Instale o MCP Weather Server:
   pip install mcp_weather_server

3. Localize seu arquivo de configuração do Windsurf MCP (normalmente windsurf_mcp_settings.json).

4. Adicione a configuração do Weather MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "weather": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m",
           "mcp_weather_server"
         ],
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. Salve o arquivo e reinicie o Windsurf.

6. Verifique se o servidor “weather” aparece na lista de servidores MCP.

Claude

1. Instale o Python e o pip se ainda não estiverem presentes.

2. Execute pip install mcp_weather_server.

3. Edite seu arquivo de configurações do Claude MCP (por exemplo, claude_mcp_settings.json).

4. Insira o seguinte sob a chave mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "weather": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m",
           "mcp_weather_server"
         ],
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. Salve as alterações e reinicie o Claude.

6. Verifique se o Servidor Weather MCP está disponível.

Cursor

1. Certifique-se de que Python e pip estão disponíveis.

2. Execute pip install mcp_weather_server.

3. Abra seu arquivo de configuração do Cursor (cursor_mcp_settings.json).

4. Adicione a entrada do Weather MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "weather": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m",
           "mcp_weather_server"
         ],
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. Salve e reinicie o Cursor.

6. Confirme que o servidor está rodando no painel de integrações MCP.

Cline

1. Certifique-se de que Python e pip estão instalados.

2. Instale o servidor usando:
   pip install mcp_weather_server

3. Localize seu arquivo de configuração cline_mcp_settings.json.

4. Adicione o bloco a seguir:

   {
     "mcpServers": {
       "weather": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m",
           "mcp_weather_server"
         ],
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. Salve o arquivo de configuração.

6. Reinicie o Cline e verifique se o Weather MCP Server está ativo.

Protegendo Chaves de API

Este servidor não requer chaves de API, pois utiliza a API Open-Meteo gratuita e open-source. Se fossem necessárias chaves de API, você usaria variáveis de ambiente em sua configuração assim:

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "env": {
        "API_KEY": "<YOUR_KEY>"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "<YOUR_KEY>"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "weather": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “weather” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base no exposto, o Weather MCP Server oferece funcionalidades centrais sólidas (ferramentas), configuração clara e é open source, mas carece de recursos MCP avançados como recursos, modelos de prompts ou amostragem. Sua utilidade é direta e fácil de usar. Eu avaliaria este servidor MCP com uma nota 6/10 para integração de uso geral—excelente para clima, mas limitado em extensibilidade MCP.

Pontuação MCP