mcp-weather-connector

这是一个 MCP 服务器，用于通过 Open-Meteo 让 AI 智能体访问天气预报——一个无需密钥和注册即可使用的公共 API。

这个仓库刻意做得很小：重点在于为智能体构建工具层的方式，而不是天气本身。这里用天气作为一个容易理解的例子，来展示模型与外部世界之间的信任边界。

为什么需要这个

Model Context Protocol 是一种允许语言模型在外部服务中执行操作的方式。一旦拥有了这种权限，问题就来了：如果模型给工具传入了垃圾数据，而外部服务此刻正好返回 503，会发生什么？

这段代码中明确展示了三个决策：

来自模型的输入是不可信的。 模型可能传入空字符串、长达十几 KB 的文本块或控制字符。所有这一切都会在 server.py 中、在网络调用发生之前被拦截掉，而不是交给外部 API 处理。

错误按类型区分。 4xx 错误重试没有意义——这是请求错误，重试也不会解决。5xx 通常是偶发故障——带短暂停顿重试一次。逻辑在 _get_json 中，并用调用计数测试验证。

对外输出的是文本，而不是原始 JSON。 智能体无需自己揣测，也不容易在转述时出错。返回 200 但缺少所需字段时被视为故障，而不是有机会返回空内容。

另外：超出范围的天数会被限制到边界值，而不是被当作错误。如果模型请求 37 天的预报，那么给出 7 天也是比用错误消息打断对话更好的一个方案。

Related MCP server: open-meteo-mcp-server

工具集

locate 的存在是为了应对一个场景：当智能体不确定地名拼写时，最好先向用户确认，而不是默默给出另一个城市的天气。

安装

pip install -e .

连接到 Claude Desktop

在 claude_desktop_config.json 中：

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

重启应用后，工具会出现在可用列表中。

开发

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

测试覆盖了真正容易出问题的情形：空输入和超长输入、非数字的天数、4xx 不重试、5xx 只重试一次、第二次尝试成功、返回 200 但无有效载荷、未知天气代码。HTTP 测试通过 respx 模拟，测试中不需要真实网络。

结构

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

网络代码特意与 MCP 层分离：客户端可以独立测试，而智能体工具则只是对接清晰函数的轻薄封装。

许可证

MIT