# Weather MCP - Israel Edition 🦚

MCP Server ישראלי לתחזית מזג אוויר, שבמקום להתבסס על API מובנה, פותח דפדפן
אמיתי באמצעות [Playwright](https://playwright.dev/python/) וניגש לאתר
[weather2day.co.il](https://www.weather2day.co.il/forecast) בדיוק כמו משתמש/ת
אנושי/ת: מזין שם עיר, בוחר אותה מתוך רשימת ההשלמה האוטומטית, וקורא את דף
התחזית שנטען.

## מטרת הפרויקט

הפרויקט נבנה כתרגול בפיתוח MCP Server עצמאי, ומדגים שתי יכולות מרכזיות:

1. **מימוש MCP Server** באמצעות ה-SDK הרשמי של Anthropic (`mcp[cli]` /
   `FastMCP`), שחושף כלים (Tools) ל-LLM.
2. **שליטה בדפדפן ללא מגע יד אדם** באמצעות Playwright, כדי לשלוף מידע מאתר
   שאין לו API ציבורי - על ידי אוטומציה של הפעולות שמשתמש/ת אנושי/ת היו
   מבצעים בעצמם.

בפרויקט שני שרתי MCP:

| קובץ                | תיאור                                                              |
|---------------------|---------------------------------------------------------------------|
| `weather_USA.py`    | שרת "קלאסי" שמביא תחזית למדינות ארה"ב דרך ה-API הציבורי של NWS.     |
| `weather_Israel.py` | **השרת המרכזי של הפרויקט** - תחזית לערים בישראל, דרך אוטומציית דפדפן. |

ושני קבצי תשתית גנריים שמחברים ביניהם:

| קובץ        | תיאור                                                                 |
|-------------|------------------------------------------------------------------------|
| `client.py` | MCP Client גנרי - עוטף חיבור יחיד לשרת MCP (stdio) וקריאה לכלים שלו.    |
| `host.py`   | צ'אט טרמינל שמתחבר לכל שרתי ה-MCP, מריץ שיחה עם Claude, ומנתב קריאות לכלים לשרת המתאים. |

## איך זה עובד - `weather_Israel.py`

השרת חושף 4 כלים, המיועדים לשימוש ברצף על ידי ה-LLM:

1. **`open_weather_forecast_israel`** - פותח דפדפן כרום חדש (Chromium) ומנווט
   לדף `https://www.weather2day.co.il/forecast`.
2. **`enter_weather_forecast_city_israel(city)`** - מקליד את שם העיר בשדה
   החיפוש שבדף, ומחכה שרשימת ההשלמה האוטומטית תיפתח.
3. **`select_weather_forecast_city_israel`** - בוחר את הפריט הראשון ברשימה
   הנפתחת, וממתין לטעינת דף התחזית של אותה עיר.
4. **`get_weather_forecast_content_israel`** - שולף ומנקה את תוכן הטקסט של
   דף התחזית שנטען (RAG פשוט), כדי שה-LLM יוכל לענות על שאלות לגבי התחזית
   ישירות בתוך השיחה, בלי שהמשתמש/ת יצטרכו להסתכל בעצמם על הדפדפן.

מכיוון שמבנה ה-HTML של אתרים חיצוניים יכול להשתנות, שני הכלים הראשונים
(חיפוש ובחירת עיר) בנויים עם **רשימת סלקטורים לפי סדר עדיפות**: השרת מנסה
כמה אסטרטגיות סבירות למציאת שדה החיפוש ופריטי הרשימה הנפתחת, כדי לשרוד
שינויים קלים במבנה הדף.

> **הערה חשובה:** קוד ה-Playwright פותח ונבדק במלואו (פתיחה → הזנת עיר →
> בחירה → חילוץ תוכן) מול עמוד HTML סינתטי שמדמה את זרימת האתר האמיתי - שדה
> חיפוש ורשימת השלמה אוטומטית שנפתחת ולוחצים עליה. לא ניתן היה להריץ בדיקה
> חיה מול `weather2day.co.il` עצמו מתוך סביבת הפיתוח שבה נכתב הקוד, בשל
> חסימת רשת (sandbox ללא גישה כללית לאינטרנט). לכן, בהרצה ראשונה שלך מומלץ
> לוודא שהבחירה בעיר אכן מצליחה, ובמידת הצורך לעדכן את רשימות הסלקטורים
> (`SEARCH_INPUT_SELECTORS`, `SUGGESTION_ITEM_SELECTORS`) בראש הקובץ
> `weather_Israel.py` לפי המבנה בפועל (ניתן להיעזר בפקודה
> `uv run playwright codegen https://www.weather2day.co.il/forecast` כדי
> לזהות את הסלקטורים הנכונים תוך כדי אינטראקציה עם האתר).

## התקנה והרצה

### דרישות מקדימות

* Python 3.10+
* [uv](https://docs.astral.sh/uv/)
* מפתח API של Anthropic

### שלבים

```bash
# 1. התקנת תלויות
uv sync

# 2. התקנת דפדפן Chromium עבור Playwright
uv run playwright install chromium

# 3. הגדרת מפתח ה-API
cp .env.example .env
# ולערוך את .env ולהוסיף את ANTHROPIC_API_KEY

# 4. הרצה
uv run host.py
```

בהרצה, `host.py` מתחבר לשני שרתי ה-MCP (`weather_USA.py` ו-`weather_Israel.py`)
כתת-תהליכים, אוסף את הכלים שהם חושפים, ופותח צ'אט בטרמינל. הקלידו שאלה, ו-Claude
יבחר בעצמו איזה שרת ואילו כלים להפעיל (ובאיזה סדר) כדי לענות עליה.

## דוגמאות לשאלות

**תחזית בישראל (`weather_Israel.py`):**

* "מה התחזית להיום בתל אביב?"
* "איך מזג האוויר בחיפה מחר?"
* "תבדקי לי את התחזית בבאר שבע ותגידי לי אם צריך מטרייה"

**תחזית בארה"ב (`weather_USA.py`):**

* "What's the weather forecast for San Francisco (latitude 37.77, longitude -122.42)?"
* "Are there any weather alerts in Texas right now?"

בכל שאלה על עיר בישראל, Claude יפעיל את שרשרת הכלים
`open_weather_forecast_israel` → `enter_weather_forecast_city_israel` →
`select_weather_forecast_city_israel` → `get_weather_forecast_content_israel`,
ותוכלו לראות את הדפדפן נפתח, מקליד את שם העיר, ובוחר אותה מהרשימה - לפני
שהתשובה חוזרת בטרמינל.

### מצב headless

כברירת מחדל הדפדפן נפתח **גלוי** (`headless=False`) כדי לאפשר לצפות
בתהליך. כדי להריץ ללא חלון גלוי (למשל על שרת ללא מסך), הגדירו בקובץ `.env`:

```
PLAYWRIGHT_HEADLESS=true
```

## למה לא Google Search?

בכוונה נמנענו מלבנות כלי שמחפש בגוגל "מה התחזית היום ב-X":

* חיפוש בגוגל דרך דפדפן אוטומטי (Playwright) מוביל להקפצת אימות CAPTCHA.
* הדרך הנכונה לבצע Web Search בפרויקטי LLM היא באמצעות מנוע חיפוש ייעודי
  (כגון Tavily), ולא על ידי פתיחת דפדפן.
* מטרת הפרויקט הייתה תרגול פיתוח MCP Server **ספציפי** למקור מידע נתון;
  לצרכים גנריים של גלישה ואוטומציה קיים כבר [MCP Playwright הרשמי](https://github.com/microsoft/playwright-mcp).

## מבנה הפרויקט

```
.
├── client.py           # MCP Client גנרי
├── host.py             # צ'אט טרמינל שמחבר את כל שרתי ה-MCP
├── weather_USA.py      # MCP Server לתחזית בארה"ב, דרך ה-API של NWS
├── weather_Israel.py   # MCP Server לתחזית בישראל, דרך אוטומציית Playwright
├── pyproject.toml      # תלויות הפרויקט (מנוהל על ידי uv)
├── .env.example        # תבנית למשתני סביבה נדרשים
└── README.md
```