🌦️ MCP Weather Assistant

Un proyecto de Model Context Protocol (MCP) que conecta un LLM alojado en Groq con un Weather MCP Server personalizado, permitiéndote hacer preguntas en lenguaje natural sobre el clima y obtener respuestas en tiempo real basadas en herramientas, provenientes de la National Weather Service (NWS) API.

Cómo funciona

User
  ↓
"Are there any weather alerts for CA?"
  ↓
Groq LLM
  ↓
Decides to call get_alerts_tool
  ↓
MCP Client
  ↓
MCP Weather Server
  ↓
National Weather Service API
  ↓
Real-time weather alerts
  ↓
Groq LLM
  ↓
Natural-language answer

1. El usuario hace una pregunta en inglés sencillo.

2. El LLM de Groq interpreta la pregunta y decide qué herramienta llamar (por ejemplo, get_alerts_tool, get_forecast_tool).

3. El MCP Client envía esa llamada de herramienta al MCP Weather Server a través del Model Context Protocol.

4. El servidor consulta la National Weather Service API para obtener datos en vivo.

5. Los resultados regresan a través del cliente al LLM.

6. El LLM convierte los datos brutos en una respuesta clara y en lenguaje natural para el usuario.

Related MCP server: mcp-weather

Características

• 🌦️ Alertas meteorológicas en tiempo real por estado de EE. UU.

• 📍 Pronósticos meteorológicos por ubicación (lat/long)

• 🔌 Construido sobre el Model Context Protocol (MCP) — las herramientas se exponen de forma estandarizada que cualquier cliente compatible con MCP puede usar.

• ⚡ Impulsado por Groq para una inferencia rápida del LLM.

• 🧩 Separación limpia entre el cliente LLM y el servidor de herramientas meteorológicas.

Estructura del proyecto

.
├── client/            # MCP client — connects to Groq LLM and the MCP server
├── server/             # MCP weather server — exposes get_alerts_tool, get_forecast_tool, etc.
├── requirements.txt     # or package.json, depending on stack
└── README.md

(Ajusta este árbol para que coincida con la estructura real de tu carpeta.)

Requisitos previos

• Python 3.10+ (o Node.js, según tu implementación)

• Una clave de API de Groq

• Acceso a Internet (el servidor llama a la API pública de NWS — no se requiere clave de API para NWS)

Instalación

git clone https://github.com/Krishna-Dhawangale/MCP.git
cd MCP
pip install -r requirements.txt

Configuración

Crea un archivo .env en la raíz del proyecto:

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

Uso

1. Inicia el servidor meteorológico MCP:

   python server/weather_server.py

2. Ejecuta el cliente:

   python client/main.py

3. Haz una pregunta:

   > Are there any weather alerts for CA?

   El cliente enrutará la consulta al LLM, que llamará a la herramienta adecuada en el servidor MCP y devolverá una respuesta en lenguaje natural.

Herramientas disponibles

Hoja de ruta

• Añadir soporte para más ubicaciones (internacional)

• Añadir caché para consultas repetidas

• Añadir pruebas unitarias para los manejadores de herramientas

• Soporte para clientes MCP adicionales más allá de Groq

Contribuciones

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