Python MCP Korea Weather Service
Server Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No arguments | |||
Instructions
Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.
This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.
Capabilities
Server capabilities have not been inspected yet.
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| get_grid_locationA | 한국 기상청 API에 사용되는 격자 좌표(nx, ny)를 조회합니다. 사용자가 입력한 시/도, 구/군, 동/읍/면 정보를 바탕으로 해당 지역의 기상청 격자 좌표를 데이터베이스에서 검색하여 반환합니다. 이 도구는 기상청 API 호출에 필요한 정확한 좌표값을 얻기 위해 필수적으로 사용됩니다. |
| get_forecastC | 한국 기상청의 초단기예보 API를 호출하여 특정 지역의 날씨 예보 정보를 제공합니다. 사용자가 입력한 지역 정보와 격자 좌표를 바탕으로 현재 시점에서의 기상 정보를 조회합니다. 이 도구는 온도, 강수량, 하늘상태, 습도, 풍향, 풍속 등 상세한 기상 정보를 포함하며, 6시간 이내의 단기 예보를 제공합니다. |
Prompts
Interactive templates invoked by user choice
| Name | Description |
|---|---|
| weather-query | 한국 지역의 날씨 정보를 조회하기 위한 대화형 프롬프트 템플릿입니다. 이 프롬프트는 사용자와 LLM 간의 구조화된 대화를 안내하며, 적절한 도구 사용 순서와 응답 형식을 제시합니다. 사용자로부터 필요한 정보를 수집하고 날씨 예보를 명확하게 제공하는 방법을 담고 있습니다. |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
| Korea Weather Service Instructions | 한국 기상 서비스의 사용 방법을 설명하는 상세 가이드입니다. 이 리소스는 도구 사용 방법, 워크플로우, 응답 형식 등 서비스 사용에 필요한 모든 정보를 제공합니다. LLM이 날씨 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 구조화된 정보를 포함합니다. |
TDQS
Scored across 2 tools
The two tools have clearly distinct purposes: get_forecast retrieves weather forecast data, while get_grid_location provides grid coordinates needed for API calls. There is no overlap in functionality, and an agent can easily tell them apart based on their descriptions.
Both tools follow a consistent verb_noun naming pattern (get_forecast, get_grid_location). The naming is predictable and readable, with no deviations or mixed conventions.
With only two tools, the server feels thin for a weather service domain. While the tools cover forecast retrieval and coordinate lookup, there are likely gaps in functionality (e.g., historical data, alerts, or broader regional coverage) that could limit agent workflows.
The tool set is severely incomplete for a weather service. It lacks essential operations such as historical weather data, severe weather alerts, multi-day forecasts, or location search beyond grid coordinates. Agents will face dead ends when trying to perform common weather-related tasks.