Israel Weather MCP
Enables LLMs to query real-time weather data in Israel by automating a browser to scrape weather2day.co.il.
README
Israel Weather MCP Server 🌦️🇮🇱
פרויקט זה מממש שרת MCP (Model Context Protocol) המאפשר למודלי שפה (LLMs) לגשת ישירות לנתוני מזג אוויר עדכניים בישראל באמצעות אוטומציה של דפדפן (Playwright).
בניגוד לשימוש ב-API סטנדרטי, השרת פותח דפדפן, מנווט לאתר Weather2Day, ומחלץ את המידע הרלוונטי בצורה דינמית.
🚀 תכונות עיקריות
- אוטומציה מלאה: ניווט באתר, התמודדות עם חלוניות Cookies וחיפוש ערים.
- יכולות RAG: חילוץ תוכן טקסטואלי מהדף כדי לאפשר למודל לספק תשובות מפורטות ומדויקות.
- ממשק FastMCP: פיתוח מהיר ונוח על בסיס ה-SDK הרשמי.
🛠️ טכנולוגיות
- Python 3.10+
- MCP SDK
- Playwright (אוטומציה של דפדפן)
- FastMCP
📦 התקנה והרצה
-
סנכרון סביבת העבודה: ודאו שמותקן אצלכם
uvוהריצו:uv sync -
התקנת דפדפן Playwright הריצו את הפקודה הבאה כדי להתקין את המנוע של Chromium הדרוש לפעולת הסוכן:
uv run playwright install chromium
3. הרצת ה-Host
כדי להתחיל לדבר עם ה-Agent, הריצו את קובץ המארח (Host):
Bash
uv run host.py
🔍 דוגמאות לשאלות שה-Agent יודע לענות
לאחר הרצת ה-Host, תוכלו לשאול בטרמינל שאלות כגון:
"מה מזג האוויר עכשיו בירושלים?"
"האם צפוי גשם בבני ברק ביומיים הקרובים?"
"תן לי תחזית מפורטת לתל אביב להיום."
"מה הטמפרטורה המקסימלית המתוכננת בחיפה?"
🏗️ מבנה הפרויקט
weather_Israel.py: שרת ה-MCP המכיל את הכלים (Tools) לשליטה בדפדפן וחילוץ התוכן מהאתרים הרלוונטיים.
host.py: הממשק המרכזי שמחבר בין ה-LLM (Claude) לבין שרתי ה-MCP.
client.py: מחלקת לקוח גנרית המנהלת את התקשורת מול השרתים.
⚠️ הערה למשתמשי נטפרי
הקוד כולל הגדרות תואמות עבור משתמשי NetFree (ביטול אימות SSL ב-httpx) כדי לאפשר עבודה חלקה עם ה-API של Anthropic וגלישה באתרים בסביבה מסוננת.
💡 דגשים טכניים
שימוש ב-RAG: הסוכן משתמש בכלי get_weather_page_content כדי לחלץ טקסט גולמי מהאתר ולהעשיר את הקונטקסט של המודל במידע עדכני.
אוטומציה: הפרויקט מדמה פעולות אנושיות כמו הקלדה והמתנה לאלמנטים (Selectors) כדי להבטיח אמינות גבוהה בשליפת הנתונים.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。