# Japanese Weather MCP
日本の天気情報を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーのサンプルプログラムです。
## 🌟 特徴
- 🌤️ **日本全国対応**: 全国110都市の天気情報を提供
- 🗣️ **自然言語対応**: 地名の漢字・ひらがな・カタカナ入力に対応
- 🤖 **MCP準拠**: Claude DesktopなどのMCPクライアントで使用可能
- 🌐 **HTTP対応**: HTTPトランスポートでWeb経由でも利用可能
- 🐳 **Docker対応**: 簡単なデプロイメント
## 🛠️ 技術スタック
- [FastMCP](https://gofastmcp.com/) - MCPサーバーフレームワーク
- Python 3.10+
- [uv](https://docs.astral.sh/uv/) - Python依存関係管理（推奨）
- [OpenMeteo API](https://open-meteo.com/) - 天気データソース
- pandas（地名データ処理）
- httpx（HTTP通信）
## ⚡ クイックスタート
```bash
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/tsukiyama85/japanese-weather-mcp.git
cd japanese-weather-mcp
# MCPサーバーを起動
docker compose build
docker compose up -d
# MCPクライアントを起動
uv sync
uv run -m examples.gemini_mcp_client
```
## 📦 インストール
### 1. リポジトリのクローン
```bash
git clone https://github.com/tsukiyama85/japanese-weather-mcp.git
cd japanese-weather-mcp
```
### 2. 依存関係のインストール
#### uv使用（推奨）
```bash
# 依存関係のインストール
uv sync
# 開発用依存関係も含む場合
uv sync --dev
```
#### pip使用
```bash
pip install -e .
```
### 3. 動作確認
#### uv使用
```bash
uv run -m src.japanese_weather_mcp.main
```
#### pip使用
```bash
python -m src.japanese_weather_mcp.main
```
### Docker Composeを使用
```bash
docker-compose up --build
```
## 🚀 使用方法
### Claude Desktopでの使用
Claude Desktopの設定ファイル（`claude_desktop_config.json`）に追加：
#### uv使用
```json
{
"mcpServers": {
"japanese-weather": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "src.japanese_weather_mcp.main"],
"cwd": "/path/to/japanese-weather-mcp"
}
}
}
```
#### pip使用
```json
{
"mcpServers": {
"japanese-weather": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.japanese_weather_mcp.main"],
"cwd": "/path/to/japanese-weather-mcp"
}
}
}
```
### HTTPサーバーとして実行
#### uv使用
```bash
uv run -m src.japanese_weather_mcp.main
```
#### pip使用
```bash
python -m src.japanese_weather_mcp.main
```
## 🔧 利用可能なツール
| ツール名 | 説明 | パラメータ |
|---------|------|-----------|
| `get_weather` | 天気予報を取得 | `location`: 地域名, `days`: 日数(1-7) |
| `get_current_weather` | 現在の天気を取得 | `location`: 地域名 |
| `search_locations` | 地域を検索 | `query`: 検索クエリ |
## 💬 使用例
### Claude Desktopでの質問例
```
「東京の明日の天気は？」
「大阪の3日間の予報を教えて」
「札幌の現在の気温は？」
```
### 🤖 Gemini AIクライアントでの動作確認
`examples/gemini_mcp_client.py`を使って、Gemini AIと連携した自然言語での動作確認ができます：
#### 準備
1. **Google AI Studio**でAPIキーを取得
- https://makersuite.google.com/app/apikey
2. **環境変数設定**
```bash
cd examples
cp .env.example .env
# .envファイルにGEMINI_API_KEYを設定
```
3. **依存関係インストール**
```bash
# uvの場合
uv sync
# pipの場合
pip install -r examples/requirements.txt
```
#### 実行手順
1. **MCPサーバーを起動**（別ターミナル）
```bash
# uvの場合
uv run -m src.japanese_weather_mcp.main
uv run -m examples.gemini_mcp_client
```
```bash
# pipの場合
python -m src.japanese_weather_mcp.main
python -m examples.gemini_mcp_client
```
#### 使用イメージ
```
💬 質問: 東京の今日の天気はどうですか？
🤖 回答: 東京の今日の天気は晴れで、気温は22℃です。湿度は65%、降水確率は10%となっています。
```
このクライアントは自然言語での質問を理解し、適切なMCPツールを自動選択して実行します。
## 🌍 対応地域
全国110都市に対応：
- 北海道: 札幌、函館、旭川
- 東北: 仙台、青森、盛岡 など
- 関東: 東京、横浜、さいたま など
- 中部: 名古屋、静岡、金沢 など
- 関西: 大阪、京都、神戸 など
- 中国・四国: 広島、岡山、高松 など
- 九州・沖縄: 福岡、熊本、那覇 など
## ⚙️ 環境変数
| 変数名 | デフォルト値 | 説明 |
|--------|-------------|------|
| `MCP_TRANSPORT` | `streamable-http` | トランスポート方式 |
| `MCP_HOST` | `127.0.0.1` | HTTPサーバーのホスト |
| `MCP_PORT` | `8000` | HTTPサーバーのポート |
| `MCP_PATH` | `/mcp/` | HTTPエンドポイントパス |
| `LOG_LEVEL` | `INFO` | ログレベル |
## 🤝 開発・貢献
### examples フォルダについて
`examples/` フォルダには開発・テスト用のクライアントが含まれています：
- `gemini_mcp_client.py` - Gemini AIを使用したインテリジェントクライアント
- `.env.example` - 環境変数のテンプレート
これらは参考実装として提供 \
本体のMCPサーバーとは独立しています。
## 📝 ライセンス
MIT License
## 🙏 謝辞
- [OpenMeteo](https://open-meteo.com/) - 無料の天気データAPI
- [FastMCP](https://gofastmcp.com/) - MCPサーバーフレームワーク
