🌤️ Israel Weather MCP Server

一个自定义的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，使 LLM 能够获取以色列城市实时、高精度的本地化天气预报。

该代理不依赖通用的全球 API，而是利用 Playwright 自主导航到以色列本地天气门户网站（weather2day.co.il），与 DOM 交互，并将实时数据（RAG）直接提取到聊天上下文中。

🎯 项目目的

本项目探索了在 AI Agent 架构中集成自主浏览器控制的可能性。 实现的主要学习目标包括：

1. 自定义 MCP 服务器开发： 构建专用服务器，向 LLM 暴露特定工具。

2. 通过 AI 实现浏览器自动化： 使用 Microsoft 的 Playwright 为 LLM 赋予网络上的"手"和"眼"——使其能够导航、搜索、从自动补全下拉菜单中选择选项，并动态抓取数据。

3. 克服语言与状态障碍： 处理有状态的 Web 交互（等待动画、顺序输入），并确保 LLM 在与本地 UI 元素交互之前正确将查询翻译为希伯来语。

🛠️ 技术栈

• MCP SDK： 用于定义协议和暴露工具的官方 Anthropic 库。

• Playwright： 用于以编程方式控制 Chromium 的现代浏览器自动化工具。

• uv： 超快速的 Python 包和环境管理器。

🚀 如何运行

1. 前置条件

确保你的系统已安装 uv。

• Windows (PowerShell)： powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

• Mac/Linux： curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 设置环境

克隆仓库，进入 project-template 文件夹，并同步依赖：

uv sync

3. 安装浏览器引擎

安装 Playwright 所需的 Chromium 浏览器：

uv run playwright install chromium

4. 启动主机

运行交互式终端聊天，开始与 Agent 通信：

uv run host.py

💬 示例查询

主机运行后，你可以向 Agent 提出如下问题：

• "耶路撒冷的天气预报是什么？"

• "מה מזג האוויר בתל אביב היום?"

• "海法明天会下雨吗？"

见证奇迹发生： Agent 将自动打开 Chromium，将城市名称翻译为希伯来语，搜索该城市，选择正确的自动补全选项，抓取最新预报，并直接在终端中为你提供简洁、本地化的答案！

由 SARA DEI 开发