JMA Data MCP

気象庁の観測・天気予報・気候統計を調べ、直近に配信された気象警報・注意報を確認できるMCPサーバーです。全国1,286観測所のスナップショットを同梱し、地点名や座標からAMeDAS観測所を検索できます。

MCP登録 · CLI · Pythonライブラリ

MCPクライアントに登録する

Python 3.11以上、uv と Git が必要です。APIキーは不要です。

Codex

codex mcp add jma-data -- uvx --python 3.12 --from git+https://github.com/koizumikento/jma-data-mcp.git@master jma-data-mcp
codex mcp list

新しいセッションの /mcp で接続を確認します。デスクトップ版では設定の「MCP servers」でSTDIOを選び、下のJSONと同じコマンド・引数を入力して保存し、再起動します。 OpenAI公式のMCP設定

Claude Desktop / Cursor

• Claude Desktop（Windows） %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

• Claude Desktop（macOS） ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Cursor .cursor/mcp.json（プロジェクト内）

既存の mcpServers に項目を追加し、保存後にクライアントを再起動します。uvx が見つからない場合は command に実行ファイルの絶対パスを指定してください。

{
  "mcpServers": {
    "jma-data": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python",
        "3.12",
        "--from",
        "git+https://github.com/koizumikento/jma-data-mcp.git@master",
        "jma-data-mcp"
      ]
    }
  }
}

Related MCP server: Japanese Weather MCP

CLIで使う

クローンせずに実行できます。結果は標準出力に出ます。

uvx --python 3.12 --from git+https://github.com/koizumikento/jma-data-mcp.git@master jma-data-mcp station get --code 44132
uvx --python 3.12 --from git+https://github.com/koizumikento/jma-data-mcp.git@master jma-data-mcp climate normals --station-code 44132 --month 8
uvx --python 3.12 --from git+https://github.com/koizumikento/jma-data-mcp.git@master jma-data-mcp climate anomalies --metric temperature --start-year 2000
uvx --python 3.12 --from git+https://github.com/koizumikento/jma-data-mcp.git@master jma-data-mcp warnings list --office 松山 --limit 5

Pythonライブラリとして使う

自分のPythonプロジェクト（pyproject.toml があるディレクトリ）で依存関係に追加します。

uv add "git+https://github.com/koizumikento/jma-data-mcp.git@master"

次のコードを example.py に保存し、同じディレクトリで uv run python example.py を実行します。

jma_data_mcp.api の非同期関数を使います。

import asyncio

from jma_data_mcp.api import get_climate_normals

print(asyncio.run(get_climate_normals("44132", month=8)))

MCP tools

• 観測所: get_station_info、search_stations、search_nearby_stations、get_stations_of_type、list_stations

• 観測・予報: get_current_weather、get_weather_by_location、get_forecast、list_prefectures

• 過去・時系列: get_historical_weather、get_weather_time_series

• 気候統計: get_climate_normals、get_japan_climate_anomalies

• 警報・注意報の配信履歴: list_weather_warning_reports

実行中のプロセスでは、平年値のZIPを1時間、警報・注意報の配信履歴を1分キャッシュします。

Sitesでの実行

sites/ に認証付き POST /mcp Worker ESM adapterとbuild設定があります。 全14ツールはPythonバックエンドで実行します。Sitesとは別にHTTPS接続可能なPythonホストが必要です。 stdio・CLI・Python libraryはそのまま利用できます。設定、secret名、再現手順、検証範囲は上記手順を参照してください。

データ出典・利用条件

出典: 気象庁ホームページ

• AMeDAS観測所・観測データ

• 天気予報

• AMeDASの平年値とファイル仕様

• 日本の年平均気温偏差・年降水量偏差

• 気象庁防災情報XMLの配信仕様

• 気象庁ホームページ利用規約

同梱する観測所表は気象庁公開データを本ソフトウェア用に加工しています。取得データを利用・再配布する際は、気象庁の利用規約と気象業務法上の制約を確認してください。本ソフトウェアは独自の予報を生成しません。

開発

uv sync --frozen
uv run ruff check .
uv run mypy jma_data_mcp
uv run pytest -m "not integration"
uv run python scripts/check_amedas_snapshot.py
uv build
npm --prefix sites test
npm --prefix sites run build
npm --prefix sites run validate

Sites契約検証にはNode 22+も必要です。テストではJMA取得をfixtureで置き換え、使用したloopbackサーバーを停止します。

観測所スナップショットの差分チェックは週次でも実行されます。

License

MIT