🌦️ MCP Weather Assistant

Проект на основе Model Context Protocol (MCP), который подключает LLM, размещённую на Groq, к пользовательскому Weather MCP Server, позволяя задавать вопросы о погоде на естественном языке и получать ответы в реальном времени, основанные на данных инструментов, полученных из API Национальной метеорологической службы (NWS).

Как это работает

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. Пользователь задаёт вопрос на простом английском.

2. LLM Groq интерпретирует вопрос и решает, какой инструмент вызвать (например, get_alerts_tool, get_forecast_tool).

3. MCP-клиент отправляет этот вызов инструмента на MCP-сервер погоды через Model Context Protocol.

4. Сервер запрашивает API Национальной метеорологической службы для получения актуальных данных.

5. Результаты возвращаются через клиент к LLM.

6. LLM преобразует необработанные данные в понятный ответ на естественном языке для пользователя.

Related MCP server: mcp-weather

Возможности

• 🌦️ Предупреждения о погоде в реальном времени по штатам США

• 📍 Прогнозы погоды по местоположению (широта/долгота)

• 🔌 Построен на Model Context Protocol (MCP) — инструменты предоставляются стандартизированным способом, который может использовать любой MCP-совместимый клиент

• ⚡ Работает на Groq для быстрого вывода LLM

• 🧩 Чистое разделение между LLM-клиентом и сервером инструментов погоды

Структура проекта

.
├── 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

(Скорректируйте это дерево в соответствии с вашей фактической структурой папок.)

Предварительные требования

• Python 3.10+ (или Node.js, в зависимости от вашей реализации)

• Ключ API Groq

• Доступ в интернет (сервер вызывает публичный API NWS — для NWS не требуется ключ API)

Установка

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

Конфигурация

Создайте файл .env в корне проекта:

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

Использование

1. Запустите MCP-сервер погоды:

   python server/weather_server.py

2. Запустите клиент:

   python client/main.py

3. Задайте вопрос:

   > Are there any weather alerts for CA?

   Клиент направит запрос к LLM, который вызовет соответствующий инструмент на MCP-сервере и вернёт ответ на естественном языке.

Доступные инструменты

План развития

• Добавить поддержку других регионов (международных)

• Добавить кэширование для повторяющихся запросов

• Добавить модульные тесты для обработчиков инструментов

• Поддержка дополнительных MCP-клиентов, помимо Groq

Вклад в проект

Вклад приветствуется! Не стесняйтесь открывать issue или отправлять pull request.