🌤️ MCP Сервер Погоды с OpenAI

Простой MCP сервер для получения погоды через OpenWeatherMap API с использованием OpenAI GPT-4o-mini в качестве интерфейса.

📋 Что это делает?

• 🌍 Получает текущую погоду для любого города

• 📅 Показывает прогноз погоды на несколько дней

• 🤖 Использует GPT-4o-mini для естественного общения

• 🔧 Реализует протокол MCP для подключения AI к внешним данным

Related MCP server: Weather Agent MCP Server

🚀 Быстрый старт

1. Установка зависимостей

# Создайте виртуальное окружение
python3 -m venv venv

# Активируйте его
# На macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# На Windows:
venv\Scripts\activate

# Установите зависимости
pip3 install -r requirements.txt

2. Настройка API ключей

Создайте файл .env в корне проекта:

# API ключ OpenWeatherMap (бесплатный)
# Получите на: https://openweathermap.org/api
OPENWEATHER_API_KEY=ваш_ключ_здесь

# API ключ OpenAI
# Получите на: https://platform.openai.com/api-keys
OPENAI_API_KEY=ваш_ключ_здесь

Как получить ключи:

• OpenWeatherMap:

  1. Зарегистрируйтесь на https://openweathermap.org

  2. Перейдите в раздел API Keys

  3. Скопируйте ключ (бесплатный план дает 1000 запросов/день)

• OpenAI:

  1. Зарегистрируйтесь на https://platform.openai.com

  2. Создайте новый API ключ

  3. Пополните баланс (минимум $5)

3. Запуск

# Просто запустите клиент
python3 client.py

💬 Примеры использования

После запуска просто спрашивайте о погоде на естественном языке:

👤 Вы: Какая погода в Москве?
🤖 Ассистент: [Показывает текущую погоду в Москве]

👤 Вы: А какой прогноз на 5 дней для Санкт-Петербурга?
🤖 Ассистент: [Показывает прогноз на 5 дней]

👤 Вы: Что лучше надеть в Лондоне сегодня?
🤖 Ассистент: [Проверяет погоду и дает рекомендации]

🔧 Тестирование только сервера

Если хотите протестировать сервер без клиента:

# Используйте MCP Inspector
uv run mcp dev server.py

# Или установите в Claude Desktop
uv run mcp install server.py --name "Weather Service"

📁 Структура проекта

weather-mcp-server/
├── server.py          # MCP сервер с инструментами погоды
├── client.py          # Клиент с OpenAI и mcp-use
├── .env              # API ключи (не добавляйте в Git!)
├── requirements.txt   # Python зависимости
└── README.md         # Эта инструкция

🛠️ Доступные инструменты

get_current_weather

Получает текущую погоду для города

Параметры:

• city (обязательный): Название города

• units (опционально): "metric" или "imperial"

get_forecast

Получает прогноз погоды на несколько дней

Параметры:

• city (обязательный): Название города

• days (опционально): Количество дней (1-5)

• units (опционально): "metric" или "imperial"

⚠️ Важные замечания

1. Не используйте print() в server.py - это сломает STDIO транспорт

2. Храните .env в безопасности - добавьте в .gitignore

3. Лимиты API:

   • OpenWeatherMap Free: 1000 запросов/день

   • OpenAI: зависит от вашего тарифа

4. Стоимость OpenAI: GPT-4o-mini очень дешевая (~$0.15 за 1M токенов)

🐛 Решение проблем

Ошибка: "OPENWEATHER_API_KEY не найден"

• Проверьте, что файл .env создан и содержит ключ

• Убедитесь, что файл находится в той же папке, что и скрипты

Ошибка: "Не удалось получить погоду"

• Проверьте правильность написания города

• Попробуйте английское название города

Сервер не запускается

• Убедитесь, что виртуальное окружение активировано

• Проверьте, что все зависимости установлены

📚 Полезные ссылки

• MCP Documentation

• OpenWeatherMap API

• Канал "Черный треугольник"