Juhe Weather MCP Server
提供一个模型上下文协议服务器,使大型语言模型能够查询和检索中国各地城市和地区的实时天气预报。
README
Juhe Weather MCP Server
一个提供全国天气预报查询功能的模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器。该服务器使大型语言模型(LLMs)能够获取全国城市、地区的天气预报情况。
Components
Tools
服务器实现了一个工具:
- query_weather: 根据城市、地区、区县名称查询当地实时天气预报情况.
- 需要传入 "city"(城市、区县等名称)作为必须的字符串参数。
async def query_weather(
city: str = Field(description="查询的城市名称,如北京、上海、广州、深圳、泰顺等;城市或区县或地区名使用简写,严格按照规范填写,否则会导致查询失败")
) -> list[types.TextContent | types.ImageContent | types.EmbeddedResource]:
Install
This server requires Python 3.10 or higher. Install dependencies using uv (recommended) or pip
Using uv (recommended)
When using uv no specific installation is needed. We will use uvx to directly run jweather-mcp-server.
uvx jweather-mcp-server
Using PIP
Alternatively you can install jweather-mcp-server via pip:
pip install jweather-mcp-server
After installation, you can run it as a script using:
python -m jweather_mcp_server
Configuration
Environment Variables
JUHE_WEATHER_API_KEY: 聚合数据的天气预报查询API密钥。获取:https://www.juhe.cn/docs/api/id/73
JUHE_WEATHER_API_KEY=your_api_key
Configure For CLINE
<details> <summary>Using uvx</summary>
"mcpServers": {
"jweather-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": [
"jweather-mcp-server"
],
"env": {
"JUHE_WEATHER_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
</details>
<details> <summary>Using pip installation</summary>
"mcpServers": {
"jweather-mcp-server": {
"command": "python",
"args": [
"-m",
"jmobile_location_mcp_server"
],
"env": {
"JUHE_WEATHER_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
</details>
Debugging
You can use the MCP inspector to debug the server. For uvx installations:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx jweather-mcp-server
Or if you've installed the package in a specific directory or are developing on it:
cd path/to/servers/src/jweather-mcp-server
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run jweather-mcp-server
Examples of Questions for Cline
- "查询下苏州的天气"
- "今天上海的天气如何?"
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。