天气查询 MCP 服务器/客户端示例

本项目是一个天气查询客户端，它与 MCP（模型-客户端-协议）服务器交互，以获取并显示指定城市的天气信息。

功能特性

• 连接到 MCP 服务器以列出可用的工具。
• 查询指定城市的天气信息。
• 显示格式化的天气信息，包括温度、湿度、风速和天气描述。

环境要求

• Python 3.8+
• openai 库
• dotenv 库
• mcp 库

安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone <repository_url>
   cd <repository_directory>
   

2. 创建一个虚拟环境并激活它：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用 `.venv\Scripts\activate`
   

3. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 在根目录下创建一个 .env 文件，并添加您的 OpenAI API 密钥和其他配置：

   OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key>
   BASE_URL=<your_base_url>
   MODEL=<your_model>
   

使用方法

1. 启动 MCP 服务器：

   python server.py
   

2. 运行客户端并连接到服务器：

   python client.py <path_to_server_script>
   

3. 与客户端交互：

   • 输入城市名称（英文）以获取天气信息。
   • 输入 quit 以退出客户端。

项目结构

• server.py: 包含 MCP 服务器的实现和天气查询工具。
• client.py: 包含 MCP 客户端的实现，用于与服务器交互。
• .env: 环境变量，用于存储 API 密钥和配置。
• .gitignore: 指定 git 忽略的文件和目录。
• README.md: 项目文档。

许可证

本项目基于 MIT 许可证发布。