🌤️ — Pronóstico del tiempo en Israel

Proyecto de aprendizaje en desarrollo de MCP (Model Context Protocol): un agente (Agent) basado en LLM que sabe obtener el pronóstico del tiempo para ciudades en Israel y EE. UU., y responder sobre ello en lenguaje libre en el chat de la terminal.

🎯 Objetivo del proyecto

Construir un servidor MCP dedicado que "enseña" al LLM a realizar una tarea que no sabe hacer solo — obtener el pronóstico del tiempo de un sitio israelí que no tiene API.

El agente lo hace de dos maneras:

1. Servidor de Israel (weather-Israel) — automatiza un navegador real con Playwright: abre weather2day.co.il/forecast, busca una ciudad, la selecciona, y luego extrae el contenido de la página del pronóstico y lo alimenta al LLM para que responda por sí mismo (enfoque RAG).

2. Servidor de EE. UU. (weather-USA) — obtiene el pronóstico y alertas a través de la API oficial del NWS (National Weather Service).

El Host conecta todos los servidores al LLM (Gemini, a través de la API compatible con OpenAI), recopila automáticamente todas las Tools de ellos, y ejecuta un bucle de chat donde el LLM elige qué herramienta usar y las activa una tras otra hasta obtener una respuesta.

Related MCP server: mcp-playwright-weather-israel

🏗️ Estructura del proyecto

project-template/
├── host.py            # צ'אט בטרמינל שמחבר את ה-LLM לכל שרתי ה-MCP
├── client.py          # MCP Client גנרי (מתחבר לשרת, מריץ Tools)
├── weather_USA.py     # שרת MCP לארה"ב — דרך NWS API
├── weather_Israel.py  # שרת MCP לישראל — דרך אטמוט דפדפן (Playwright)
├── pyproject.toml     # תלויות הפרויקט
└── README.md

Las Tools del servidor de Israel

💡 Los tres primeros comparten el mismo navegador a través de un estado global (_page), porque todos se ejecutan en el mismo proceso de servidor. El cuarto recorre todos los frames de la página, porque el pronóstico en sí se carga dentro de un <iframe> que el body principal no ve.

⚙️ Instalación y ejecución

Requisitos previos

• Python ≥ 3.13

• uv (gestor de entorno y dependencias)

• Clave de API para Gemini (obtener clave gratuita)

Pasos

# 1. התקנת התלויות והקמת סביבת העבודה
uv sync

# 2. התקנת דפדפן Chromium עבור Playwright
uv run playwright install chromium

Configuración de variables de entorno

Creen un archivo .env en la carpeta del proyecto:

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash

Ejecución

uv run host.py

Después de la activación aparecerá la línea Query: — escriban una pregunta (o quit para salir).

💬 Ejemplos de preguntas que el agente sabe responder

Pronóstico en Israel (Playwright)

Se abre una ventana del navegador donde se ve la página del pronóstico, y el LLM también responde en el chat.

• "¿Cuál es el pronóstico en Tel Aviv?"

• "¿Cuántos grados se esperan mañana en Jerusalén?"

• "¿Cómo está el clima en Haifa hoy?"

• "Ábreme el pronóstico para Beerseba"

Pronóstico y alertas en EE. UU. (NWS API)

• "What's the weather forecast for San Francisco?" (latitude/longitude)

• "Are there any weather alerts in California?"

• "Show me active weather alerts for NY"

🧩 Cómo funciona (diagrama de flujo)

משתמש → "מה התחזית בתל אביב?"
   │
   ▼
 Host  ──►  LLM (Gemini) בוחר Tools להפעיל
   │
   ▼  (שרת ישראל, בזה אחר זה)
 open → enter("תל אביב") → select → get_content
   │
   ▼
 תוכן התחזית חוזר ל-LLM (RAG)
   │
   ▼
 LLM כותב תשובה בשפה חופשית בצ'אט ✨

📝 Notas

• El LLM es quien decide qué Tools activar y en qué orden — no escribimos lógica rígida.

• Dos archivos de servidor = dos procesos separados, por lo tanto cualquier estado compartido (como el navegador abierto) vive dentro de un solo servidor.