Japanese Weather MCP

日本の天気情報を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーのサンプルプログラムです。

🌟 特徴

• 🌤️ 日本全国対応: 全国110都市の天気情報を提供
• 🗣️ 自然言語対応: 地名の漢字・ひらがな・カタカナ入力に対応
• 🤖 MCP準拠: Claude DesktopなどのMCPクライアントで使用可能
• 🌐 HTTP対応: HTTPトランスポートでWeb経由でも利用可能
• 🐳 Docker対応: 簡単なデプロイメント

🛠️ 技術スタック

• FastMCP - MCPサーバーフレームワーク
• Python 3.10+
• uv - Python依存関係管理（推奨）
• OpenMeteo API - 天気データソース
• pandas（地名データ処理）
• httpx（HTTP通信）

⚡ クイックスタート

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/tsukiyama85/japanese-weather-mcp.git
cd japanese-weather-mcp

# MCPサーバーを起動
docker compose build
docker compose up -d

# MCPクライアントを起動
uv sync
uv run -m examples.gemini_mcp_client

📦 インストール

1. リポジトリのクローン

git clone https://github.com/tsukiyama85/japanese-weather-mcp.git
cd japanese-weather-mcp

2. 依存関係のインストール

uv使用（推奨）

# 依存関係のインストール
uv sync

# 開発用依存関係も含む場合
uv sync --dev

pip使用

pip install -e .

3. 動作確認

uv使用

uv run -m src.japanese_weather_mcp.main

pip使用

python -m src.japanese_weather_mcp.main

Docker Composeを使用

docker-compose up --build

🚀 使用方法

Claude Desktopでの使用

Claude Desktopの設定ファイル（claude_desktop_config.json）に追加：

uv使用

{
  "mcpServers": {
    "japanese-weather": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "src.japanese_weather_mcp.main"],
      "cwd": "/path/to/japanese-weather-mcp"
    }
  }
}

pip使用

{
  "mcpServers": {
    "japanese-weather": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.japanese_weather_mcp.main"],
      "cwd": "/path/to/japanese-weather-mcp"
    }
  }
}

HTTPサーバーとして実行

uv使用

uv run -m src.japanese_weather_mcp.main

pip使用

python -m src.japanese_weather_mcp.main

🔧 利用可能なツール

ツール名	説明	パラメータ
get_weather	天気予報を取得	location: 地域名, days: 日数(1-7)
get_current_weather	現在の天気を取得	location: 地域名
search_locations	地域を検索	query: 検索クエリ

💬 使用例

Claude Desktopでの質問例

「東京の明日の天気は？」
「大阪の3日間の予報を教えて」
「札幌の現在の気温は？」

🤖 Gemini AIクライアントでの動作確認

examples/gemini_mcp_client.pyを使って、Gemini AIと連携した自然言語での動作確認ができます：

準備

1. Google AI StudioでAPIキーを取得

   • https://makersuite.google.com/app/apikey

2. 環境変数設定

cd examples
cp .env.example .env
# .envファイルにGEMINI_API_KEYを設定

3. 依存関係インストール

# uvの場合
uv sync

# pipの場合
pip install -r examples/requirements.txt

実行手順

1. MCPサーバーを起動（別ターミナル）

   # uvの場合
   uv run -m src.japanese_weather_mcp.main
   uv run -m examples.gemini_mcp_client

   # pipの場合
   python -m src.japanese_weather_mcp.main
   python -m examples.gemini_mcp_client

使用イメージ

💬 質問: 東京の今日の天気はどうですか？
🤖 回答: 東京の今日の天気は晴れで、気温は22℃です。湿度は65%、降水確率は10%となっています。

このクライアントは自然言語での質問を理解し、適切なMCPツールを自動選択して実行します。

🌍 対応地域

全国110都市に対応：

• 北海道: 札幌、函館、旭川
• 東北: 仙台、青森、盛岡 など
• 関東: 東京、横浜、さいたま など
• 中部: 名古屋、静岡、金沢 など
• 関西: 大阪、京都、神戸 など
• 中国・四国: 広島、岡山、高松 など
• 九州・沖縄: 福岡、熊本、那覇 など

⚙️ 環境変数

変数名	デフォルト値	説明
MCP_TRANSPORT	streamable-http	トランスポート方式
MCP_HOST	127.0.0.1	HTTPサーバーのホスト
MCP_PORT	8000	HTTPサーバーのポート
MCP_PATH	/mcp/	HTTPエンドポイントパス
LOG_LEVEL	INFO	ログレベル

🤝 開発・貢献

examples フォルダについて

examples/ フォルダには開発・テスト用のクライアントが含まれています：

• gemini_mcp_client.py - Gemini AIを使用したインテリジェントクライアント
• .env.example - 環境変数のテンプレート

これらは参考実装として提供
本体のMCPサーバーとは独立しています。

📝 ライセンス

MIT License

🙏 謝辞

• OpenMeteo - 無料の天気データAPI
• FastMCP - MCPサーバーフレームワーク