Servidor MCP de AQICN

insignia de herrería

Este es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona herramientas de datos de calidad del aire del proyecto Índice Mundial de Calidad del Aire (AQICN). Permite a los LLM obtener datos de calidad del aire en tiempo real de ciudades y coordenadas de todo el mundo.

Instalación

Instalación mediante herrería

Para instalar AQICN MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @mattmarcin/aqicn-mcp --client claude

Instalación mediante UV recomendada (manual)

Recomendamos utilizar uv para administrar su entorno Python:

# Install the package and dependencies
uv pip install -e .

Related MCP server: Weather MCP Tool

Configuración del entorno

Cree un archivo .env en la raíz del proyecto (puede copiarlo desde .env.example ):

# .env
AQICN_API_KEY=your_api_key_here

Alternativamente, puede configurar la variable de entorno directamente:

# Linux/macOS
export AQICN_API_KEY=your_api_key_here

# Windows
set AQICN_API_KEY=your_api_key_here

Ejecución del servidor

Modo de desarrollo

La forma más rápida de probar y depurar su servidor es con el Inspector MCP:

mcp dev aqicn_server.py

Integración de escritorio de Claude

Una vez que su servidor esté listo, instálelo en Claude Desktop:

mcp install aqicn_server.py

Ejecución directa

Para pruebas o implementaciones personalizadas:

python aqicn_server.py

Herramientas disponibles

1. ciudad_aqi

Obtenga datos de calidad del aire para una ciudad específica.

@mcp.tool()
def city_aqi(city: str) -> AQIData:
    """Get air quality data for a specific city."""

Aporte:

city : Nombre de la ciudad de la que se obtendrán datos de calidad del aire

Salida: AQIData con:

aqi : valor del índice de calidad del aire
station : Nombre de la estación
dominant_pollutant : Contaminante principal (si está disponible)
time : Marca de tiempo de la medición
coordinates : Latitud y longitud de la estación

2. geo_aqi

Obtenga datos de calidad del aire para una ubicación específica utilizando coordenadas.

@mcp.tool()
def geo_aqi(latitude: float, longitude: float) -> AQIData:
    """Get air quality data for a specific location using coordinates."""

Aporte:

latitude : Latitud de la ubicación
longitude : Longitud de la ubicación

Salida: Igual que city_aqi

3. estación de búsqueda

Busque estaciones de monitoreo de calidad del aire por palabra clave.

@mcp.tool()
def search_station(keyword: str) -> list[StationInfo]:
    """Search for air quality monitoring stations by keyword."""

Aporte:

keyword : Palabra clave para buscar estaciones (nombre de la ciudad, nombre de la estación, etc.)

Salida: Lista de StationInfo con:

name : Nombre de la estación
station_id : Identificador único de la estación
coordinates : Latitud y longitud de la estación

Ejemplo de uso

Usando el cliente Python de MCP:

from mcp import Client

async with Client() as client:
    # Get air quality data for Beijing
    beijing_data = await client.city_aqi(city="beijing")
    print(f"Beijing AQI: {beijing_data.aqi}")

    # Get air quality data by coordinates (Tokyo)
    geo_data = await client.geo_aqi(latitude=35.6762, longitude=139.6503)
    print(f"Tokyo AQI: {geo_data.aqi}")

    # Search for stations
    stations = await client.search_station(keyword="london")
    for station in stations:
        print(f"Station: {station.name} ({station.coordinates})")