mcp-weather-connector

MCP-Server, der einem KI-Agenten Zugriff auf die Wettervorhersage über Open-Meteo bietet – eine öffentliche API ohne Schlüssel und Registrierung.

Bewusst klein gehalten: Das Repository zeigt, wie die Werkzeugschicht für einen Agenten aufgebaut ist, nicht vom Wetter. Das Wetter ist hier ein verständlicher Anlass, um die Vertrauensgrenze zwischen Modell und Außenwelt sichtbar zu machen.

Wozu das?

Model Context Protocol ist ein Weg, einem Sprachmodell das Recht zu geben, Aktionen in externen Diensten auszuführen. Sobald dieses Recht besteht, stellt sich die Frage: Was geschieht, wenn das Modell dem Werkzeug Müll übergibt und ein anderer Dienst genau in diesem Moment einen 503 Fehler liefert.

Drei Lösungen werden in diesem Code ausdrücklich gezeigt:

Die Modelleingabe ist nicht vertrauenswürdig. Das Modell kann eine leere Zeichenkette, einen zehn Kilobyte langen Textblock oder Steuerzeichen übergeben. Alles wird in server.py vor dem Netzwerkaufruf abgeschnitten, nicht in der fremden API.

Fehler werden nach Typ unterschieden. Einen 4xx wiederzuholen ergibt keinen Sinn – es ist ein Anfragefehler, den Wiederholungen nicht beheben würden. Ein 5xx ist meist ein einmaliger Zwischenfall – eine Wiederholung mit Pause reicht. Die Logik liegt in _get_json und wird durch Tests mit einem Aufruf-Zähler überprüft.

Nach außen geht Text, nicht rohes JSON. Der Agent hat nichts weiter zu interpretieren und kann beim Nacherzählen keine Fehler machen. Eine 200-Antwort ohne das erforderliche Feld wird als Fehler gezählt, nicht als Grund, eine leere Antwort zu liefern.

Zusätzlich: Die Tage-Zahl außerhalb des Bereichs wird auf die Grenze begrenzt und nicht als Fehler behandelt. Wenn das Modell einen Vorhersage für 30 Tage erkennt, ist es sinnvoller, sieben zu liefern, als den Dialog mit einem Fehler zu beenden.

Related MCP server: open-meteo-mcp-server

Werkzeuge

locate existiert für ein einziges Szenario: Wenn der Agent sich bei der Schreibweise nicht sicher ist, ist es besser, den Benutzer zu fragen, als stillschweigend das Wetter der falschen Stadt zu liefern.

Installation

pip install -e .

Verbindung zu Claude Desktop

In claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "mcp-weather"
    }
  }
}

Nach einem Neustart der Anwendung erscheinen die Werkzeuge in der Liste der verfügbaren Tools.

Entwicklung

pip install -e ".[dev]"
pytest
ruff check .

Die Tests decken genau das ab, was tatsächlich kaputt geht: leere und übermäßig große Eingabe, nicht numerische Tageswerte, 4xx ohne Wiederholung, 5xx mit einer Wiederholung, Erfolgen beim zweiten Versuch, eine 200-Antwort ohne Inhalt, unbekannter Wetterzustand. HTTP wird über respx simuliert; ein Netzwerk ist in den Tests nicht erforderlich.

Struktur

src/mcp_weather/
    client.py    — работа с Open-Meteo: типы, повторы, разбор ответа
    server.py    — MCP-слой: валидация входа и форматирование вывода
tests/
    test_tools.py

Der Netzcode ist bewusst von der MCP-Schicht getrennt: Client wird separat getestet, die Werkzeuge des Agent sind gehobenes eine dünne Schicht um verständliche Funktionen.

Lizenz

MIT