MCP con Playwright - Clima (Israel)

Este proyecto es la tarea de MCP (Model Context Protocol) del curso de Malka Baruch: "MCP con Playwright".

Propósito del proyecto

El servidor MCP proporciona pronósticos meteorológicos para ciudades israelíes utilizando Playwright para manejar un navegador real y extraer datos de https://www.weather2day.co.il/forecast. El objetivo es permitir que un LLM (Claude) controle un navegador a través de Herramientas expuestas para que pueda recuperar datos web en vivo sin una API tradicional.

Related MCP server: MCP Playwright Weather Israel

Lo que implementé

Herramientas (servidor MCP - weather_Israel.py):

1. open_weather_forecast_israel()

   • Abre un navegador Chromium (headless=False) y navega al sitio de pronóstico. Mantiene el navegador y las instancias de Page en un contexto global para persistir entre llamadas de Herramientas.

2. enter_weather_search_israel(city: str)

   • Escribe el nombre de la ciudad indicada en el campo de búsqueda del sitio y espera a que aparezca la lista de autocompletado.

3. select_weather_forecast_city_israel()

   • Selecciona el primer resultado de autocompletado (o presiona Enter) y espera a que se cargue la página de pronóstico.

4. extract_weather_data_israel()

   • Extrae el texto visible del pronóstico de la página cargada y realiza una limpieza para eliminar anuncios y ruido de la interfaz, de modo que el LLM reciba solo datos meteorológicos útiles.

Cómo ejecutar

1. Desde la carpeta project-template:

cd C:\Users\user1\Downloads\dovrot-ai-projects-master\dovrot-ai-projects-master\8-mcp\project-template
uv sync
uv run playwright install chromium

2. Inicia el host (interfaz de chat en terminal):

uv run host.py

3. En el prompt de chat del host, haz una pregunta como:

• "מה התחזית בתל אביב היום?"

• "תן חיזוי גשם בתל אביב מחר"

El host debe enrutar la solicitud al MCP weather-Israel y el LLM llamará a las Herramientas en secuencia (abrir → ingresar → seleccionar → extraer) para obtener y devolver el pronóstico.

Instrucciones de entrega

• Sube el repositorio a GitHub como un repositorio público.

• Incluye este README.md que describe el propósito y las instrucciones de ejecución.

• Asegúrate de que .env no se suba con claves API reales. Usa .env.example con marcadores de posición.

Notas y solución de problemas

• Asegúrate de que ANTHROPIC_API_KEY esté configurada en tu entorno si ejecutas con el SDK de Anthropic (Claude).

• Si los selectores de Playwright se rompen (el sitio cambió), actualiza los selectores en weather_Israel.py según el HTML del sitio (inspecciona con DevTools).

Este README sigue las pautas de entrega del curso: propósito, pasos de ejecución y consultas de ejemplo.