🌦️ MCP Weather Assistant

Groq がホストする LLM をカスタム Weather MCP Server に接続する Model Context Protocol (MCP) プロジェクトです。天気に関する自然言語の質問をすると、National Weather Service (NWS) API から取得したリアルタイムのツール基盤型回答を得られます。

仕組み

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. ユーザーが平易な英語で質問します。

2. Groq LLM が質問を解釈し、呼び出すツール（例: get_alerts_tool、get_forecast_tool）を決定します。

3. MCP Client が Model Context Protocol を介して、そのツール呼び出しを MCP Weather Server に送信します。

4. サーバーが National Weather Service API に問い合わせてライブデータを取得します。

5. 結果がクライアントを通じて LLM に返されます。

6. LLM が生データを、ユーザーにとってわかりやすい自然言語の回答に変換します。

Related MCP server: mcp-weather

特徴

• 🌦️ 米国の州別のリアルタイム気象警報

• 📍 場所（緯度・経度）による天気予報

• 🔌 Model Context Protocol (MCP) 上に構築 — ツールは、MCP 互換のクライアントならどれでも利用できる標準化された方法で公開されます

• ⚡ 高速な LLM 推論を実現する Groq 搭載

• 🧩 LLM クライアントと天気ツールサーバーの明確な分離

プロジェクト構成

.
├── 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

(実際のフォルダ構成に合わせてこのツリーを調整してください。)

前提条件

• Python 3.10+（または実装に応じて Node.js）

• Groq API キー

• インターネット接続（サーバーは公開 NWS API を呼び出します — NWS に API キーは不要です）

インストール

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

設定

プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します:

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

使い方

1. MCP 天気サーバーを起動します:

   python server/weather_server.py

2. クライアントを実行します:

   python client/main.py

3. 質問をします:

   > Are there any weather alerts for CA?

   クライアントはクエリを LLM にルーティングし、LLM が MCP サーバー上の適切なツールを呼び出して、自然言語の回答を返します。

利用可能なツール

ロードマップ

• より多くの場所（海外）への対応を追加

• 繰り返しのクエリに対するキャッシュを追加

• ツールハンドラーの単体テストを追加

• Groq 以外の追加の MCP クライアントをサポート

コントリビューション

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