Skip to main content
Glama

HRFCO Service

test_real_mcp.py2.23 kB
#!/usr/bin/env python3 """ 실제 HRFCO API 데이터로 MCP 서버 테스트 """ import asyncio import json import sys import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # MCP 서버 모듈 import sys.path.append('/home/ubuntu/hrfco-service') from mcp_server import HRFCOClient async def test_mcp_tools(): """MCP 도구들을 실제 데이터로 테스트""" print("🚀 HRFCO MCP 서버 실제 데이터 테스트") client = HRFCOClient() # 1. 수위 관측소 조회 print("\n🔍 1. 수위 관측소 조회 테스트...") waterlevel_obs = await client.get_observatories("waterlevel") if isinstance(waterlevel_obs, dict) and 'error' in waterlevel_obs: print(f"❌ 오류: {waterlevel_obs['error']}") else: print(f"✅ 수위 관측소 수: {len(waterlevel_obs)}개") if waterlevel_obs: first = waterlevel_obs[0] print(f"📍 첫 번째: {first.get('obsnm', 'N/A')} (코드: {first.get('wlobscd', 'N/A')})") # 2. 강우량 관측소 조회 print("\n🌧️ 2. 강우량 관측소 조회 테스트...") rainfall_obs = await client.get_observatories("rainfall") if isinstance(rainfall_obs, dict) and 'error' in rainfall_obs: print(f"❌ 오류: {rainfall_obs['error']}") else: print(f"✅ 강우량 관측소 수: {len(rainfall_obs)}개") if rainfall_obs: first = rainfall_obs[0] print(f"📍 첫 번째: {first.get('obsnm', 'N/A')} (코드: {first.get('rfobscd', 'N/A')})") # 3. 댐 정보 조회 print("\n🏗️ 3. 댐 정보 조회 테스트...") dam_obs = await client.get_observatories("dam") if isinstance(dam_obs, dict) and 'error' in dam_obs: print(f"❌ 오류: {dam_obs['error']}") else: print(f"✅ 댐 수: {len(dam_obs)}개") if dam_obs: first = dam_obs[0] print(f"📍 첫 번째: {first.get('obsnm', 'N/A')} (코드: {first.get('damcd', 'N/A')})") print(f"💧 저수량: {first.get('stowt', 'N/A')}만㎥") print("\n🎉 실제 데이터 테스트 완료!") return True if __name__ == "__main__": asyncio.run(test_mcp_tools())

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/kwenhwang/hrfco-service'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server