MCP Weather & Files AI Server

Servidor avançado baseado no protocolo Model Context Protocol (MCP), oferecendo integração com dados meteorológicos em tempo real, acesso ao sistema de arquivos local e análise inteligente de dados para clientes compatíveis com MCP.

Demonstração Visual

Esta interface permite simular chamadas de ferramentas, visualizar logs em tempo real e validar a conectividade com as APIs externas de forma visual.

Funcionalidades

• Dados Meteorológicos: Informações em tempo real via OpenWeatherMap.org.

• Gerenciamento de Arquivos: Leitura segura de arquivos locais e navegação em diretórios.

• Informações Geográficas: Dados detalhados sobre países e regiões via RestCountries API.

• Análise com Inteligência Artificial: Integração com OpenAI (provedor primário) e Anthropic (fallback automático).

• Arquitetura Assíncrona: Implementação de alta performance utilizando asyncio e httpx.

Related MCP server: Node.js MCP Server

Ferramentas Disponíveis

1. get_weather

Recupera condições climáticas atuais para uma cidade específica.

• city (string): Nome da cidade.

• country_code (string, opcional): Código ISO do país.

2. read_file

Realiza a leitura de arquivos de texto locais de forma segura.

• file_path (string): Caminho absoluto ou relativo do arquivo.

3. list_directory

Lista o conteúdo de diretórios locais com metadados de arquivos.

• directory_path (string): Caminho do diretório alvo.

4. get_location_facts

Fornece dados demográficos e geográficos de um país.

• country (string): Nome comum ou oficial do país.

5. analyze_with_ai

Realiza análises complexas e gera recomendações através de LLMs.

• prompt (string): Task ou pergunta para análise.

• context (string, opcional): Dados suplementares para a análise.

• Estratégia: Utiliza GPT-4o-mini por padrão, com failover para Claude 3.5 Sonnet em caso de falha.

Requisitos Técnicos

• Python 3.10 ou superior

• MCP SDK

• httpx

• asyncio

• Pydantic

Instalação

# Clonar o repositório
git clone https://github.com/gabriellsanabria/mcp-weather-server.git
cd mcp-weather-server

# Configurar ambiente virtual
python -m venv venv
# Ativação Windows: .\venv\Scripts\activate
# Ativação Linux/Mac: source venv/bin/activate

# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

Configuração

1. Obtenha uma chave de API em OpenWeatherMap.org.

2. Configure as variáveis de ambiente no arquivo .env (baseado no .env.example):

   WEATHER_API_KEY="sua_chave_aqui"
   OPENAI_API_KEY="sua_chave_aqui"
   ANTHROPIC_API_KEY="sua_chave_aqui"

Integração com Claude Desktop

Adicione a seguinte configuração ao seu arquivo claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "weather-files-ai": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/caminho/para/server.py"],
      "env": {
        "WEATHER_API_KEY": "sua_chave",
        "OPENAI_API_KEY": "sua_chave",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sua_chave"
      }
    }
  }
}

Dashboard Web

O projeto inclui uma interface de gerenciamento moderna para testar as ferramentas e visualizar o status do servidor via navegador.

Como Executar:

1. Inicie a API do Dashboard:

   python api.py

2. Acesse no navegador: 👉 http://localhost:8000

Demonstração Visual

Esta interface permite simular chamadas de ferramentas, visualizar logs em tempo real e validar a conectividade com as APIs externas de forma visual.

Segurança

• Validação de caminhos para prevenir ataques de directory traversal.

• Operações de arquivo restritas à leitura (read-only).

• Esquemas de ferramentas rigorosamente definidos.

Licença

MIT

Autor

Gabriel Sanabria