mcp_weather
Provides real-time weather temperature queries for any city with an interactive UI form, using Open-Meteo API (no API key needed).
README
🌡️ MCP Weather Server
Um servidor MCP (Model Context Protocol) desenvolvido em Python que fornece uma interface de usuário interativa e ferramentas backend para consulta de temperatura em tempo real em qualquer cidade do mundo. O projeto utiliza a API pública e gratuita da Open-Meteo (sem necessidade de chave de API) e renderiza as informações utilizando componentes visuais declarativos de UI.
🎯 Objetivo
O principal objetivo deste projeto é estender as capacidades de assistentes de IA (como Claude Desktop ou outros clientes MCP) permitindo que eles:
- Apresentem um formulário interativo de pesquisa de clima diretamente na interface de chat.
- Busquem dados meteorológicos em tempo real por meio de ferramentas baseadas no protocolo MCP.
- Exibam o resultado formatado em um card estilizado e amigável para o usuário.
🛠️ Tecnologias Utilizadas
O projeto foi construído utilizando tecnologias modernas e eficientes no ecossistema Python:
- Python (>= 3.14): Linguagem de programação base do projeto.
- Model Context Protocol (MCP): Protocolo aberto que possibilita a comunicação estruturada de ferramentas e interfaces entre modelos de IA e servidores locais/remotos.
- FastMCP (com suporte a
[apps]): Framework moderno para criação rápida de servidores MCP em Python, incluindo suporte integrado a aplicações e interfaces visuais. - Prefab UI: Biblioteca para construção declarativa de componentes de interface de usuário (como
Card,Form,Column,Row,Texte controle de estado reativo). - HTTPX: Cliente HTTP para Python, utilizado para realizar as consultas assíncronas/síncronas às APIs de geocodificação e previsão do tempo.
- Open-Meteo API:
- Geocoding API: Para converter o nome da cidade informado em coordenadas geográficas (latitude e longitude).
- Weather Forecast API: Para buscar a temperatura atual com base nas coordenadas obtidas.
📁 Estrutura do Projeto
A estrutura do projeto é minimalista e organizada da seguinte forma:
mcp_weather/
├── .gitignore # Arquivos e pastas a serem ignorados pelo Git
├── .python-version # Definição da versão do Python utilizada
├── pyproject.toml # Configuração do projeto e suas dependências (PEP 518/621)
├── uv.lock # Arquivo de lock de dependências gerado pelo gerenciador 'uv'
├── main.py # Código-fonte principal contendo o servidor MCP e as ferramentas
└── README.md # Documentação do projeto (este arquivo)
Detalhamento do main.py
- Geolocalização e Clima (
_get_current_temperature): Função auxiliar que faz chamadas HTTP seguras para o Open-Meteo, tratando erros comuns (como cidades não encontradas ou indisponibilidade de API). - Ferramenta de Backend (
get_temperature): Ferramenta registrada no FastMCP que recebe o payload do formulário, valida os dados e executa a busca meteorológica. - Interface de Usuário (
consultar_temperatura): Ponto de entrada de UI do servidor. Ela define o estado inicial da aplicação, cria um formulário dinâmico a partir de um modelo Pydantic e renderiza os cards de sucesso ou erro de forma condicional (If/Else).
🚀 Instalação e Execução
Este projeto utiliza o gerenciador de pacotes moderno uv. Caso não tenha o uv instalado, você pode utilizar o pip tradicional.
Opção 1: Executando com uv (Recomendado)
- Certifique-se de estar com o Python 3.14 ou superior configurado.
- Instale as dependências e crie o ambiente virtual automaticamente:
uv sync - Execute o servidor localmente:
uv run main.py
Opção 2: Executando com pip
- Crie e ative um ambiente virtual:
python -m venv .venv # No Windows (PowerShell): .venv\Scripts\Activate.ps1 # No Linux/macOS: source .venv/bin/activate - Instale os pacotes necessários:
pip install "fastmcp[apps]>=3.4.2" "prefab>=1.6.0" httpx pydantic - Execute o servidor:
python main.py
🔍 Testando com o MCP Inspector
O @modelcontextprotocol/inspector é uma ferramenta excelente para testar e depurar servidores MCP de forma rápida, sem a necessidade de configurá-los previamente em clientes complexos de IA.
Para testar este servidor com o inspetor, execute o seguinte comando no terminal:
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run main.py
Isso iniciará o inspetor em seu navegador. Para verificar o resultado:
- Conecte-se ao servidor MCP pelo painel do Inspetor.
- Clique na aba Apps no menu do inspetor.
- Selecione o app MCP que consulta o clima na cidade informada para interagir com o formulário e validar a resposta da temperatura.
🔌 Configuração no Claude Desktop
Para utilizar este servidor diretamente no Claude Desktop, adicione a configuração do servidor ao seu arquivo de configuração do Claude (claude_desktop_config.json).
Caminho do arquivo de configuração
- Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Exemplo de Configuração
Substitua o caminho executável de acordo com o seu ambiente (usando uv para execução automática):
{
"mcpServers": {
"mcp-weather": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\Users\\Gustavo\\workspace\\test\\mcp_weather",
"run",
"main.py"
]
}
}
}
Nota: Certifique-se de ajustar o caminho absoluto da pasta para corresponder exatamente à localização no seu computador.
💡 Como Funciona a Interface
Ao interagir com um modelo de linguagem que suporta o servidor, o assistente pode acionar a ferramenta visual consultar_temperatura. O fluxo de execução funciona assim:
- Apresentação: O usuário solicita o clima, e o modelo renderiza o formulário
consultar_temperatura. - Entrada de Dados: O usuário preenche o campo de texto com o nome da cidade desejada (ex:
São PauloouTokyo) e clica em Consultar. - Processamento: O botão aciona a ferramenta de backend
get_temperaturevia ação reativaCallTool. - Atualização de Estado:
- Se a busca for bem-sucedida, o estado
weather_resulté atualizado com as coordenadas e temperatura atuais, exibindo um card azul com a temperatura e localização resolvida (ex:São Paulo, Brazil). - Se ocorrer um erro (ex: cidade inexistente), a tela exibe uma mensagem de erro estilizada num card vermelho.
- Se a busca for bem-sucedida, o estado
- Rodapé: Link de atribuição de dados para a API parceira Open-Meteo.
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。