AQICN MCP サーバー

鍛冶屋のバッジ

これは、世界大気質指標（AQICN）プロジェクトの大気質データツールを提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。これにより、LLMは世界中の都市と座標のリアルタイム大気質データを取得できます。

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の AQICN MCP Server を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @mattmarcin/aqicn-mcp --client claude

推奨UV（手動）によるインストール

Python 環境を管理するには、 uvを使用することをお勧めします。

# Install the package and dependencies uv pip install -e .

Related MCP server: Weather MCP Tool

環境設定

プロジェクトルートに.envファイルを作成します ( .env.exampleからコピーできます)。

# .env AQICN_API_KEY=your_api_key_here

あるいは、環境変数を直接設定することもできます。

# Linux/macOS export AQICN_API_KEY=your_api_key_here # Windows set AQICN_API_KEY=your_api_key_here

サーバーの実行

開発モード

サーバーをテストおよびデバッグする最も速い方法は、MCP Inspector を使用することです。

mcp dev aqicn_server.py

クロードデスクトップ統合

サーバーの準備ができたら、Claude Desktop にインストールします。

mcp install aqicn_server.py

直接実行

テストまたはカスタム展開の場合:

python aqicn_server.py

利用可能なツール

1. シティアキ

特定の都市の空気質データを取得します。

@mcp.tool() def city_aqi(city: str) -> AQIData: """Get air quality data for a specific city."""

入力：

city : 空気質データを取得する都市の名前

出力: AQIDataと次の内容:

aqi ：大気質指数値
station ：駅名
dominant_pollutant : 主な汚染物質（存在する場合）
time : 測定のタイムスタンプ
coordinates ：駅の緯度と経度

2. geo_aqi

座標を使用して特定の場所の空気質データを取得します。

@mcp.tool() def geo_aqi(latitude: float, longitude: float) -> AQIData: """Get air quality data for a specific location using coordinates."""

入力：

latitude : 場所の緯度
longitude : 場所の経度

出力: city_aqiと同じ

3. 検索ステーション

キーワードで空気質監視ステーションを検索します。

@mcp.tool() def search_station(keyword: str) -> list[StationInfo]: """Search for air quality monitoring stations by keyword."""

入力：

keyword ：駅を検索するためのキーワード（都市名、駅名など）

**出力:**次の内容を含むStationInfoのリスト:

name ：駅名
station_id : 一意の駅識別子
coordinates ：駅の緯度と経度

使用例

MCP Python クライアントの使用:

from mcp import Client async with Client() as client: # Get air quality data for Beijing beijing_data = await client.city_aqi(city="beijing") print(f"Beijing AQI: {beijing_data.aqi}") # Get air quality data by coordinates (Tokyo) geo_data = await client.geo_aqi(latitude=35.6762, longitude=139.6503) print(f"Tokyo AQI: {geo_data.aqi}") # Search for stations stations = await client.search_station(keyword="london") for station in stations: print(f"Station: {station.name} ({station.coordinates})")