Japanese Weather MCP
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Japanese Weather MCP東京の今日の天気は?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Japanese Weather MCP
日本の天気情報を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーのサンプルプログラムです。
🌟 特徴
🌤️ 日本全国対応: 全国110都市の天気情報を提供
🗣️ 自然言語対応: 地名の漢字・ひらがな・カタカナ入力に対応
🤖 MCP準拠: Claude DesktopなどのMCPクライアントで使用可能
🌐 HTTP対応: HTTPトランスポートでWeb経由でも利用可能
🐳 Docker対応: 簡単なデプロイメント
🛠️ 技術スタック
FastMCP - MCPサーバーフレームワーク
Python 3.10+
uv - Python依存関係管理(推奨)
OpenMeteo API - 天気データソース
pandas(地名データ処理)
httpx(HTTP通信)
⚡ クイックスタート
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/tsukiyama85/japanese-weather-mcp.git
cd japanese-weather-mcp
# MCPサーバーを起動
docker compose build
docker compose up -d
# MCPクライアントを起動
uv sync
uv run -m examples.gemini_mcp_client📦 インストール
1. リポジトリのクローン
git clone https://github.com/tsukiyama85/japanese-weather-mcp.git
cd japanese-weather-mcp2. 依存関係のインストール
uv使用(推奨)
# 依存関係のインストール
uv sync
# 開発用依存関係も含む場合
uv sync --devpip使用
pip install -e .3. 動作確認
uv使用
uv run -m src.japanese_weather_mcp.mainpip使用
python -m src.japanese_weather_mcp.mainDocker Composeを使用
docker-compose up --build🚀 使用方法
Claude Desktopでの使用
Claude Desktopの設定ファイル(claude_desktop_config.json)に追加:
uv使用
{
"mcpServers": {
"japanese-weather": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "src.japanese_weather_mcp.main"],
"cwd": "/path/to/japanese-weather-mcp"
}
}
}pip使用
{
"mcpServers": {
"japanese-weather": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.japanese_weather_mcp.main"],
"cwd": "/path/to/japanese-weather-mcp"
}
}
}HTTPサーバーとして実行
uv使用
uv run -m src.japanese_weather_mcp.mainpip使用
python -m src.japanese_weather_mcp.main🔧 利用可能なツール
ツール名 | 説明 | パラメータ |
| 天気予報を取得 |
|
| 現在の天気を取得 |
|
| 地域を検索 |
|
💬 使用例
Claude Desktopでの質問例
「東京の明日の天気は?」
「大阪の3日間の予報を教えて」
「札幌の現在の気温は?」🤖 Gemini AIクライアントでの動作確認
examples/gemini_mcp_client.pyを使って、Gemini AIと連携した自然言語での動作確認ができます:
準備
Google AI StudioでAPIキーを取得
環境変数設定
cd examples
cp .env.example .env
# .envファイルにGEMINI_API_KEYを設定依存関係インストール
# uvの場合
uv sync
# pipの場合
pip install -r examples/requirements.txt実行手順
MCPサーバーを起動(別ターミナル)
# uvの場合
uv run -m src.japanese_weather_mcp.main
uv run -m examples.gemini_mcp_client # pipの場合
python -m src.japanese_weather_mcp.main
python -m examples.gemini_mcp_client使用イメージ
💬 質問: 東京の今日の天気はどうですか?
🤖 回答: 東京の今日の天気は晴れで、気温は22℃です。湿度は65%、降水確率は10%となっています。このクライアントは自然言語での質問を理解し、適切なMCPツールを自動選択して実行します。
🌍 対応地域
全国110都市に対応:
北海道: 札幌、函館、旭川
東北: 仙台、青森、盛岡 など
関東: 東京、横浜、さいたま など
中部: 名古屋、静岡、金沢 など
関西: 大阪、京都、神戸 など
中国・四国: 広島、岡山、高松 など
九州・沖縄: 福岡、熊本、那覇 など
⚙️ 環境変数
変数名 | デフォルト値 | 説明 |
|
| トランスポート方式 |
|
| HTTPサーバーのホスト |
|
| HTTPサーバーのポート |
|
| HTTPエンドポイントパス |
|
| ログレベル |
🤝 開発・貢献
examples フォルダについて
examples/ フォルダには開発・テスト用のクライアントが含まれています:
gemini_mcp_client.py- Gemini AIを使用したインテリジェントクライアント.env.example- 環境変数のテンプレート
これらは参考実装として提供
本体のMCPサーバーとは独立しています。
📝 ライセンス
MIT License
🙏 謝辞
This server cannot be installed
Resources
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