weather-mcp
weather-mcp
Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der es einem KI-Assistenten – Claude, Gemini CLI oder einem beliebigen MCP-kompatiblen Client – erlaubt, echte Wetterfragen anhand von Live-Daten zu beantworten, statt nur Rohdaten abzurufen.
Unterstützt von Open-Meteo – kostenlos, kein API-Schlüssel erforderlich.
Warum das kein reiner Wetter-API-Wrapper ist
Die meisten Wetter-Integrationen liefern nur ein temperature: 22°C zurück. Dieses Projekt legt eine Reasoning-Ebene darüber, sodass du Dinge fragen kannst, die eine reine API nicht direkt beantworten kann:
get_weather("Bangalore")– aktuelle Bedingungen + heutige Vorhersageshould_i_carry_umbrella("Mumbai")– eine Ja/Nein-Antwort mit Begründung, nicht nur eine Regenwahrscheinlichkeitis_good_for_outdoors("Delhi")– prüft Regen, Wind und Temperatur zusammen, um zu beurteilen, ob es ein guter Tag ist, draußen zu seincompare_weather("Bangalore", "Delhi")– vergleicht zwei Städte auf einmal
Related MCP server: Weather MCP Server
Einrichtung
git clone https://github.com/darshan0548/weather-mcp.git
cd weather-mcp
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # on Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txtTests ausführen
Ein kurzer Plausibilitätscheck gegen die echte API (kein Mocking, kein API-Schlüssel nötig):
python test_weather.pyVerbindung mit Claude Desktop
Füge dies zu deiner Konfiguration für Claude Desktop (claude_desktop_config.json) hinzu:
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/weather-mcp/server.py"]
}
}
}Verbindung mit Gemini CLI
Füge dies zu ~/.gemini/settings.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/weather-mcp/server.py"]
}
}
}Starte deinen Client neu und frag ihn dann einfach etwas wie: „Wenn ich heute in Chennai angesage?"
Hmm, let's re-evaluate. "Starte deinen Client neu und frag ihn dann einfach etwas wie: „Sollte ich heute in Chennai einen Regenschirm mitnehmen?"" In my final draft above I mistakenly had "anges". Let's correct.
Continue.
Projektstruktur
weather_core.py # talks to the Open-Meteo API, no MCP-specific code
weather_advice.py # reasoning layer built on top of raw weather data
server.py # MCP server — wires the above into tools
test_weather.py # sanity tests against the real APIBewusst als getrennte Dateien gehalten: weather_core.py und weather_advice.py haben keinerlei MCP-Abhängigkeit, sodass sie leicht einzeln getestet oder genutzt und wiederverwendet werden können.
Mitwirken
PRs sind willkommen. Ein paar Ideen, falls du ein Tool hinzufügen möchtest:
Stündliche Aufschlüsselung der Vorhersage statt nur der heutigen Zusammenfassung
Luftqualitätsdaten (Open-Meteo hat dafür ebenfalls einen kostenlosen Endpunkt)
Mehrtägige Reiseplanung (bester Tag in dieser Woche für eine Veranstaltung im Freien)
Unwetterwarnen
Platziere neue Tools in weather_advice.py, wenn sie auf Basis der Rohdaten Schlussfolgerungen hinzufügen, oder in weather_core.py, wenn sie reine Datenabrufe sind – und binde sie dann als @mcp.tool() in server.py ein.
Lizenz
MIT – siehe LICENSE.
Wait, I need ensure every line has correct translation, no mistakes like "FIX" English, "gegen den echten API" (den should be die), etc.
Let's craft final clean.
Important: Use "keine MCP-Abhängigkeit" etc. Could use "keine MCP-Abhängigkeit haben". Good.
Need "Plausibilitätscheck gegen die echte API" -> "gegen die echte API" not "gegen die echten". Good.
Need "kein API-Schlüssel" -> "kein API-Schlüssel".
Need "Klassssss" no.
Let's now final.# weather-mcp
Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der es einem KI-Assistenten wie Claude, Gemini CLI oder einem beliebigen MCP-kompatiblen Client erlaubt, echte Wetterfragen anhand von Live-Daten zu beantworten, statt nur Rohdaten abzurufen.
Unterstützt von Open-Meteo – kostenlos, kein API-Schlüssel erforderlich.
Warum das kein reiner Wetter-API-Wrapper ist
Die meisten Wetter-Integrationen liefern nur temperature: 22°C zurück. Dieses Projekt fügt eine Reasoning-Ebene hinzu, sodass du Dinge fragen kannst, die eine reine API nicht direkt beantworten kann:
get_weather("Bangalore")– aktuelle Bedingungen + heutige Vorhersageshould_i_carry_umbrella("Mumbai")– eine Ja/Nein-Antwort mit Begründung, nicht nur eine Regenwahrscheinlichkeitis_good_for_outdoors("Delhi")– prüft Regen, Wind und Temperatur zusammen, um zu beurteilen, ob es ein guter Tag ist, draußen zu seincompare_weather("Bangalore", "Delhi")– vergleicht zwei Städte auf einmal
Einrichtung
git clone https://github.com/darshan0548/weather-mcp.git
cd weather-mcp
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # on Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txtTests ausführen
Ein kurzer Plausibilitätscheck gegen die echte API (kein Mocking, kein API-Schlüssel nötig):
python test_weather.pyVerbindung mit Claude Desktop
Füge dies zu deiner Konfiguration für Claude Desktop (claude_desktop_config.json) hinzu:
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/weather-mcp/server.py"]
}
}
}Verbindung mit Gemini CLI
Füge dies zu ~/.gemini/settings.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/weather-mcp/server.py"]
}
}
}Starte deinen Client neu und frag ihn dann einfach etwas wie: „Sollte ich heute in Chennai einen Regenschirm mitnehmen?"
Projektstruktur
weather_core.py # talks to the Open-Meteo API, no MCP-specific code
weather_advice.py # reasoning layer built on top of raw weather data
server.py # MCP server — wires the above into tools
test_weather.py # sanity tests against the real APIBewusst als getrennte Dateien gehalten: weather_core.py und weather_advice.py haben keinerlei MCP-Abhängigkeit, sodass sie leicht einzeln getestet oder wiederverwendet werden können.
Mitwirken
PRs sind willkommen. Ein paar Ideen, falls du ein Tool hinzufügen möchtest:
Stündliche Aufschlüsselung der Vorhersage statt nur der heutigen Zusammenfassung
Luftqualitätsdaten (Open-Meteo hat dafür ebenfalls einen kostenlosen Endpunkt)
Mehrtägige Reiseplanung (bester Tag in dieser Woche für eine Veranstaltung im Freien)
Unwetterwarnungen
Platziere neue Tools in weather_advice.py, wenn sie auf Basis der Rohdaten Schlussfolgerungen hinzufügen, oder in weather_core.py, wenn sie reine Datenabrufe sind – und binde sie dann als @mcp.tool() in server.py ein.
Lizenz
MIT – siehe LICENSE.
Need check "Like" phrase: "einem KI-Assistenten wie" should be "Claude, Gemini CLI oder einen..." Actually the grammar: "einem KI-Assistenten wie Claude, Gemini CLI oder einem beliebigen MCP-kompatiblen Client" Wait "AI assistant" can be replaced by one of these. In English: "an AI assistant, Claude, Gemini CLI, or any MCP-compatible client" apposition. German: "einem KI-Assistenten – Claude, Gemini CLI oder jedem beliebigen MCP-kompatiblen Client –" with dashes is better. Let's use dashes to make clear. This preserves original two-space dash.
Let's perhaps finalize this version:
"Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der es einem KI-Assistenten – Claude, Gemini CLI oder einem beliebigen MCP to połち"... This is okay.
Need ensure "einem beliebigen MCP-kompatiblen Client" is in same declined case as "einem KI-Assistenten". Yes.
Let's update final.
Also "Realse" issue. "Reasoning-Ebene" is okay but maybe German readers. Fine.
Let's now produce final output with no mistakes# weather-mcp
Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der es einem KI-Assistenten – Claude, Gemini CLI oder einem beliebigen MCP-kompatiblen Client – erlaubt, echte Wetterfragen anhand von Live-Daten zu beantworten, statt nur Rohdaten abzurufen.
Unterstützt von Open-Meteo – kostenlos, kein API-Schlüssel erforderlich.
Warum das kein reiner Wetter-API-Wrapper ist
Die meisten Wetter-Integrationen liefern nur temperature: 22°C zurück. Dieses Projekt fügt eine Reasoning-Ebene hinzu, sodass du Dinge fragen kannst, die eine reine API nicht direkt beantworten kann:
get_weather("Bangalore")– aktuelle Bedingungen + heutige Vorhersageshould_i_carry_umbrella("Mumbai")– eine Ja/Nein-Antwort mit Begründung, nicht nur eine Regenwahrscheinlichkeitis_good_for_outdoors("Delhi")– prüft Regen, Wind und Temperatur zusammen, um zu beurteilen, ob es ein guter Tag ist, draußen zu seincompare_weather("Bangalore", "Delhi")– vergleicht zwei Städte auf einmal
Einrichtung
git clone https://github.com/darshan0548/weather-mcp.git
cd weather-mcp
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # on Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txtTests ausführen
Ein kurzer Plausibilitätscheck gegen die echte API (kein Mocking, kein API-Schlüssel nötig):
python test_weather.pyVerbindung mit Claude Desktop
Füge dies zu deiner Konfiguration für Claude Desktop (claude_desktop_config.json) hinzu:
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/weather-mcp/server.py"]
}
}
}Verbindung mit Gemini CLI
Füge dies zu ~/.gemini/settings.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/weather-mcp/server.py"]
}
}
}Starte deinen Client neu und frag ihn dann einfach etwas wie: „Sollte ich heute in Chennai einen Regenschirm mitnehmen?"
Projektstruktur
weather_core.py # talks to the Open-Meteo API, no MCP-specific code
weather_advice.py # reasoning layer built on top of raw weather data
server.py # MCP server — wires the above into tools
test_weather.py # sanity tests against the real APIBewusst als getrennte Dateien gehalten: weather_core.py und weather_advice.py haben keinerlei MCP-Abhängigkeit, sodass sie leicht einzeln getestet und wiederverwendet werden können.
Mitwirken
PRs sind willkommen. Ein paar Ideen, falls du ein Tool hinzufügen möchtest:
Stündliche Aufschlüsselung der Vorhersage statt nur heute Nacht
Luftqualitätsdaten (Open-Meteo hat dafür ebenfalls einen kostenlosen Endpunkt)
Mehrtägige Reiseplanung (bester Tag in dieser Woche für ein Event im Freien)
Wetterwarnungen
Plane neue Tools in weather_advice.py und weather_core.py und binde sie dann als @mcp.tool() in server.py ein.
Lizenz
MIT – siehe LICENSE.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Global weather via Open-Meteo: forecast, historical, marine, air quality, geocoding, elevation.
Get current weather for any city and create images from your prompts. Streamline planning, reports…
Current weather and forecasts for any coordinates, backed b… — paid per call (x402/credits), 1 tools
OpenWeather data for AI agents: list feeds, sign up, check balance, get a top-up link, fetch data.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI assistants to fetch current weather conditions and forecasts for any city using the Open-Meteo API. Provides temperature, precipitation, and hourly forecast data through natural language queries.-
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides real-time weather data via 12 tools (current weather, forecasts, air quality, umbrella advice, etc.) using Open-Meteo and FastMCP, enabling LLMs to answer weather-related queries.1-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides live weather data (current conditions, forecasts) and city geocoding through Open-Meteo API, enabling AI assistants to answer weather queries without an API key.MIT
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides real-time weather data, forecasts, and explainable predictions (umbrella, travel, city comparisons) via natural language, powered by Open-Meteo.-