Open-Meteo MCP Server

Ein kleiner MCP-Server (Model Context Protocol), der einem KI-Assistenten wie Claude die Möglichkeit gibt, echte Wetterdaten abzurufen — aktuelle Bedingungen und Vorhersagen —, indem er die kostenlose Open-Meteo-API kapselt. Kein API-Schlüssel erforderlich.

Als Lernprojekt erstellt, um zu verstehen, wie MCP-Server Ende-zu-Ende funktionieren: Tools definieren, sie lokal ausführen und sie mit einem echten KI-Client verbinden.

Was es tut

Sobald es mit einem MCP-kompatiblen Client (wie Claude) verbunden ist, stellt es drei Tools bereit:

So kann eine Person einen Assistenten fragen: „Wie wird das Wetter morgen in Lissabon?" und der Assistent ruft diese Tools selbst auf, um es herauszufinden und zu antworten — er ist nicht mit Wetterdaten vorprogrammiert, sondern holt sie live ab.

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Wie es aufgebaut ist

• src/server.ts — defnert die drei Tools und wie jedes einzene die Open-Meteo-API aufruft. Dies ist das eigentliche „Gehirn“ des Servers.

• src/index.ts — fürt den Server über stdio (Standardeingabe/-ausgabe) aus. Dies ist der Transport, der von lokalen Entwicklungswerkzeugen wie dem MCP Inspector und von Desktop-Apps verwendet wird, die den Server als Unterprozess starten.

• src/http.ts — fürt den gleichen Server über Streamable HTTP aus, sodass er über das Netzwerk erreichbar ist — z. B. wenn er irgendwo gehostet wird oder von einem browserbasierten Client aus erreicht werden kann. Das macht es möglisch, eine Demo vorzuführen, ohne lokal etwass zu installieren.

Beide Einstiegspunkte teilen sich dieselben Tool-Definitionen in server.ts, sodass es nur eine Stelle gibt, an der die eigentliche Logik lebt.

Ausführen

npm install
npm run build

Lokaler/stdio-Modus (für Tools, die den Server als Unterprozess starten):

npm start

HTTP-Modus (zum Verbinden eines entfernten Clients, z. B. über einen weitergeleiteten Codespaces-Port oder einen Hosting-Anbieter):

node build/http.js

Dies startet einen einfachen HTTP-Server auf Port 3000 (konfigurierbar über PORT) mit einem einzelen MCP-Endpunkt unter POST /mcp sowie einem GET /health-Check.

Testen ohne Client

Der CLI-Modus des MCP Inspector ist der schnellste Weg, es direkt vom Terminal aus zu testen, ohne Browser:

# See what tools are available
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node build/index.js --method tools/list

# Actually call one
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node build/index.js \
  --method tools/call --tool-name geocode_location --tool-arg name=London

Verbinden mit einem KI-Assistenten

• Claude Desktop / Claude Code: Verweisen Sie in der Konfiguration des Clients auf build/index.js als stdio-MCP-Server.

• Claude.ai custom connectors: Verweisen Sie auf die /mcp-URL einer laufenden HTTP-Instanz (erfordert einen Plan, der benutzerdefinierte Connectors erlaubt).

• Anthropic API direkt: Übergeben Sie die /mcp-URL im Parameter mcp_servers einer /v1/messages-Anfrage — so kann jede benutzerdefinierte App oder Seite die Tools nutzen, ohne einen vorgefertigten MCP-Client zu benötigen.

Hinweise zur Erweiterung

Open-Meteo bietet weitaus mehr Variablen und Endpunkte, als dieses Projekt nutzt (Luftqualität, Meeresvorhersagen, historische/Archivdaten, Ensembles). Um weitere hinzuzufügen, folgen Sie dem Muster eines vorhandenen Tools in src/server.ts — registrieren Sie einen neuen server.tool(...)-Block mit einem eigenen Eingabeschema und der Open-Meteo-Anfrage.

Daten © Open-Meteo.com, CC BY 4.0.