Skip to main content
Glama
Sign In
Israel Weather MCP

Israel Weather MCP

by AVIGAIL120
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python

Israel Weather MCP — Playwright browser automation over weather2day.co.il

MCP Server שמאפשר ל‑LLM לשלוף תחזית מזג אוויר בישראל על ידי שליטה בדפדפן (Playwright), במקום API מובנה. המידע נשלף מ־Weather2Day.

מה בפרויקט

קובץ

תפקיד

weather_Israel.py

MCP Server ישראלי — Tools של Playwright

weather_USA.py

MCP Server אמריקאי — NWS API (מהתבנית)

client.py

MCP Client גנרי (stdio)

host.py

צ'אט טרמינל שמחבר Claude לכל ה‑MCPs

Tools ב‑weather_Israel

  1. open_weather_forecast_israel — פותח את דף התחזית

  2. enter_weather_forecast_city_israel(city_name) — מזין שם עיר בשדה החיפוש

  3. select_weather_forecast_city_israel — בוחר את ההצעה הראשונה ברשימה

  4. get_weather_page_content — מחלץ ומנקה את תוכן הדף ל‑LLM (RAG)

Related MCP server: MCP Playwright Weather Israel

התקנה

דרישות: Python 3.13+, uv, מפתח Anthropic.

cd weather-israel-mcp
uv sync
uv run playwright install chromium
copy .env.example .env
# ערכי ANTHROPIC_API_KEY ב-.env — מפתח אמיתי שמתחיל ב-sk-ant-
# (לא להשאיר your_anthropic_api_key)

הרצה

uv run host.py

בצ'אט הטרמינל שאלי למשל:

  • מה מזג האוויר בירושלים?

  • תן לי תחזית לחיפה להיום

  • האם צפוי גשם בבני ברק?

  • מה הטמפרטורה בתל אביב?

ה‑Host אמור לבחור את weather_Israel, להפעיל את ה‑Tools בזה אחר זה, לפתוח דפדפן, ואז (שלב ב׳) לקרוא ל‑get_weather_page_content ולענות בשיחה לפי התוכן.

לעזיבה: quit.

זרימת העבודה

שאלה → Claude בוחר Tools
      → open_weather_forecast_israel
      → enter_weather_forecast_city_israel("...")
      → select_weather_forecast_city_israel
      → get_weather_page_content   ← RAG לדף
      → תשובה בצ'אט

הערות

  • הדפדפן רץ עם headless=False כדי שתראי את האוטומציה.

  • למשתמשי NetFree: ב‑host.py / weather_USA.py כבר מוגדר verify=False ל‑httpx.

  • אל תחפשי תחזית בגוגל דרך Playwright — Captcha. כאן הולכים ישירות ל‑Weather2Day.

סטאק

MCP SDK (FastMCP) · Playwright · Anthropic · uv

בונוס מהמטלה — ספרייה נוספת שקיבלה בוסט מ‑AI Agents

כמו Playwright, גם Selenium ו‑Puppeteer נולדו לפני עידן ה‑GenAI, אבל עם עליית ה‑Agents הן חזרו לקדמת הבמה כשכבת "ידיים לדפדפן". במקביל, ספריות כמו LangChain / LlamaIndex לקחו רכיבים ישנים יותר (retrievers, vector stores, parsers) והפכו אותם לקוביות Lego של Agents.

Available Tools

4 tools
enter_weather_forecast_city_israelA

Type an Israeli city name into the weather2day forecast search box.

Args: city_name: City name in Hebrew or English (e.g. 'ירושלים', 'חיפה', 'Tel Aviv').

Inputs: city_name (required). Returns: result

get_weather_page_contentA

Extract and clean the current forecast page text so the LLM can answer the user (RAG step).

Call this after the city forecast page is open.

Inputs: no named parameters. Returns: result

open_weather_forecast_israelA

Open the Israeli weather forecast site in a browser (weather2day.co.il/forecast).

Call this first before typing a city name.

Inputs: no named parameters. Returns: result

select_weather_forecast_city_israelA

Select the first city suggestion from the autocomplete list and open its forecast page.

Inputs: no named parameters. Returns: result

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    Deploy Server
    One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

    TDQS

    A4.1/5.0

    Scored across 4 tools

    Disambiguation5/5

    Each tool represents a distinct step in a clear sequential workflow: open site, enter city, select suggestion, extract content. There is no overlap in functionality, and the dependencies are explicitly described in the tool descriptions.

    Naming Consistency3/5

    All names use snake_case, but the pattern is mixed: the first three follow 'verb_weather_forecast_[city_]israel', while the fourth breaks the pattern with 'get_weather_page_content'. The verbs are consistent with their actions, but the structural inconsistency is notable.

    Tool Count5/5

    Four tools is perfectly scoped for the domain. Each tool covers a necessary step in retrieving weather forecast data from the site, with no extraneous or redundant tools.

    Completeness5/5

    The tool set fully covers the intended workflow: open site → enter city → select suggestion → extract content. It allows for multiple city queries by repeating the enter/select steps, and there are no obvious dead ends or missing operations within the stated purpose.

    Maintenance

    ActivityInactive
    ResponsivenessOutdated data

    Resources

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers