MCP Weather Sample

MCP Weather Sample

一個完整的 Model Context Protocol (MCP) 示範專案，展示如何整合天氣服務與多種 AI 模型。

專案簡介

MCP Weather Sample 是一個基於 MCP (Model Context Protocol) 的示範應用程式，展示如何建立一個完��的客戶端-伺服器架構，整合天氣 API 服務與多種 AI 模型 (Claude、GPT、Gemini)。專案支援兩種傳輸模式：STDIO 和 SSE (Server-Sent Events)，提供靈活的部署選項。

核心功能

• 🌤️ 天氣查詢服務: 整合 NOAA Weather API，提供即時天氣預報和警報
• 🤖 多 AI 模型支援: 支援 Anthropic Claude、OpenAI GPT 和 Google Gemini 模型
• 🔄 雙傳輸模式: 支援 STDIO（本地）和 SSE（遠端）兩種連接方式
• 🔐 安全認證: 內建 API 金鑰驗證機制
• ⚡ 異步架構: 全面使用 Python asyncio 提供高效能處理
• 🛠️ 工具導向: 基於 MCP 工具呼叫模式的 AI 互動

技術亮點

• 現代 Python: 使用 Python 3.12+ 的最新特性
• FastAPI 整合: 使用 FastAPI 和 FastMCP 建構 SSE 伺服器
• 模組化設計: 清晰的客戶端和伺服器分離架構
• 配置驅動: 透過 JSON 配置文件管理多伺服器設定

技術堆疊

核心框架

• Python 3.12+: 主要開發語言
• MCP >=1.12.2: Model Context Protocol 核心框架
• FastAPI >=0.116.1: 現代 Web 框架（SSE 模式）
• FastMCP: 基於 FastAPI 的 MCP 伺服器實現

AI 模型整合

• Anthropic >=0.59.0: Claude AI 模型
• OpenAI >=1.97.1: GPT 模型
• Google GenAI >=1.27.0: Gemini 模型

網路與資料處理

• httpx >=0.28.1: 異步 HTTP 客戶端
• jsonschema >=4.25.0: JSON Schema 驗證
• python-dotenv >=1.1.1: 環境變數管理

快速開始

環境需求

• Python 3.12 或更高版本
• UV 套件管理器（建議）或 pip
• 有效的 API 金鑰：
  • NOAA Weather API（免費）
  • AI 模型 API 金鑰（Anthropic、OpenAI 或 Google）

安裝步驟

1. 複製專案
   git clone <repository-url> cd mcp-sample
2. 安裝依賴
   # 使用 UV（建議） uv sync
3. 配置環境變數
   # 建立 .env 檔案 cp .env.example .env # 編輯 .env 檔案，添加您的 API 金鑰 ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key OPENAI_API_KEY=your_openai_key GOOGLE_API_KEY=your_google_key
4. 設定伺服器配置檢查並修改 servers-config.json 檔案中的設定：
   { "mcpServers": { "sse_weather": { "type": "sse", "url": "http://localhost:8080/sse", "accessToken": "your_access_token" }, "stdio_weather": { "type": "stdio", "command": "uv", "args": ["run", "python", "weather.py"], "cwd": "src/servers/weather/stdio" } } }
   註意： your_access_token 設定在 src/servers/weather/sse/user_db.py 中。
   users = { "felix": { "api_key": "password123", "full_name": "Felix Kewa", "role": "admin" }, "alice": { "api_key": "alicepass456", "full_name": "Alice Johnson", "role": "developer" }, "bob": { "api_key": "bobsecret789", "full_name": "Bob Smith", "role": "viewer" } }

基本使用範例

1. 啟動 SSE 天氣伺服器

2. 啟動 MCP 客戶端

3. 基本天氣查詢

架構概覽

主要元件

MCP 客戶端 (src/client/client.py)

• MCPClient: 單一 MCP 伺服器連接管理
• MCPHost: 多伺服器管理和 AI 模型整合
• ModelVendor: AI 模型供應商枚舉

天氣伺服器

• STDIO 模式 (src/servers/weather/stdio/weather.py): 本地標準輸入輸出連接
• SSE 模式 (src/servers/weather/sse/mcp-weather.py): HTTP SSE 遠端連接

提供的工具

• get_alerts: 獲取美國州份的天氣警報
• get_forecast: 獲取指定座標的詳細天氣預報

進階功能

工具權限控制

透過 servers-config.json 精確控制每個伺服器可使用的工具：

API 金鑰管理

SSE 模式支援多種認證方式：

• HTTP Header: x-api-key
• Bearer Token: Authorization: Bearer <token>
• Query Parameter: ?api_key=<key>

文件導覽

• 快速開始指南: 詳細的安裝和設定教學
• 使用者指南: 完整的使用說明和範例
• 開發者指南: 開發環境設定和貢獻指南
• 架構文件: 系統架構深度解析

授權條款

本專案採用 MIT 授權條款。

貢獻指南

歡迎參與專案貢獻！請參閱 貢獻指南 了解如何：

• 回報問題
• 提交功能請求
• 提供程式碼貢獻
• 改進文件

支援與回饋

如有問題或建議，請：

1. 查閱 常見問題
2. 搜尋現有的 Issues
3. 建立新的 Issue 或 Discussion

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